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鄧白氏
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因應產業詭譎變化 善用雲運算大數據進行智慧預測

結合雲端運算與大數據的智慧預測可減少庫存、提升獲利、強化競爭前瞻。IKEA

結合雲端運算與大數據的智慧預測,可提供未來經濟趨勢預測與強化製造業預測、量化、規劃的能力以因應市場動態與外部變局,以減少庫存、提升獲利、強化競爭前瞻,並透過持續、即時監測與掌握最新的內部與外部變化以維持作業正常。

根據IndustryWeek報導,製造業面臨消費者行為變化、COVID-19(新冠肺炎)疫情起伏、供應鏈破壞等全球市場不確定性的挑戰日益嚴峻,亟需強化預測能力以提早因應,若主要基於內部資料則會有不足之處,商業預測與規劃學會(IBF)指出需求預測的平均差異高達37%,導致安全庫存過高、促銷時機不當、市佔下滑。

行銷與促銷等內部因素會影響生產規劃,供應鏈瓶頸、健康危機、總體經濟修正、價格指標變動等外部因素會驅動顧客需求。人工智慧(AI)與機器學習可大幅提升基於大量經濟領先指標與模型優化所做的預測正確性,量化市場波動的兩個關鍵步驟是找出經濟驅動力以及創造、測試、優化預測模型。

運用AI將製造表現歷史資料以及數百萬個經濟與產業資料來源建立關聯性,初期可能找出數百至數千個可能的領先指標,包括總體經濟因素與供應鏈變化以及金融、政府、產業、社會、氣候等的趨勢變化,再依關聯性強弱與背景篩選10~30個跟業務密切相關、驅動市場的領先指標。

基於這些指標建立預測模型可產生經濟基線預測,聚焦外部即時深刻見解的AI分析引擎能基於指標的各種排列組合建立數百個預測模型,經機器學習演算法最佳化的預測模型能找出前5~20個指標,經計量經濟分析可提供未來12~18個月的精準預測與3~5年的年複合成長率(CAGR)。

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