Публикации по теме 'supply-chain'
Решение проблемы инвентарного ассортимента с помощью встраивания продуктов
Представьте, что вы разместили онлайн-заказ на кофеварку с пакетом кофе, и кофеварка прибыла на следующий день, а ваш кофе прибыл через три дня после этого. Вы когда-нибудь сталкивались с такими ситуациями, когда разные товары, заказанные онлайн одновременно, попадали в несколько коробок и в разное время?
В этом посте мы опишем один из наших лучших методов на JD.com, чтобы уменьшить такие запутанные ситуации для клиентов, тщательно выбирая ассортимент инвентаря для распределения на..
Смешанное целочисленное программирование Python (Pulp)
Смешанное целочисленное программирование (MIP) – это мощный метод оптимизации, используемый для решения сложных задач принятия решений, связанных с комбинацией непрерывных и дискретных переменных.
Он находит применение в различных областях, таких как планирование производства, управление цепочками поставок, распределение ресурсов и планирование.
В этой статье мы рассмотрим, как формулировать и решать задачи смешанного целочисленного программирования с использованием Python. Мы..
Может ли производственная цепочка поставок научиться устойчивости у пищевой логистики?
Может ли производственная цепочка поставок научиться устойчивости у пищевой логистики? (Осторожно, спойлер: да и нет.)
Подпишитесь на нашу рассылку , чтобы получать уведомления о выходе новых статей.
Реальность пандемии COVID-19 обрушилась на США в начале весны 2020 года, вызвав волну панических покупок. В течение нескольких недель покупатели продуктов могли найти пустые холодильники или пустые полки там, где они привыкли видеть множество йогуртов, пасты или чего-то еще.
Дело в..
Инновации в сфере закупок с помощью машинного обучения!
Моя мотивация состоит в том, чтобы превратить менеджеров по закупкам в специалистов по данным и наоборот! Присоединяйся! (ссылка на предыдущие главы будет в конце поста)
Глава 1 — День 2
(День новичка)
Уменьшение размерности
Уменьшение размерности - это подполе обучения без учителя.
При постановке задачи закупок мы часто имеем дело с данными высокой размерности. В более простом контексте это означает, что каждое поле данных имеет большое количество собственных измерений..
Использование машинного обучения для прогнозирования спроса: путь к эффективности и прибыльности
Введение
В современном быстро меняющемся бизнес-среде точное прогнозирование и удовлетворение спроса клиентов имеет важное значение для успеха. Независимо от того, работаете ли вы в розничной торговле, производстве или любой другой отрасли, четкое понимание того, чего хотят ваши клиенты и когда они этого хотят, может стать решающим фактором между успехом и неудачей. Именно здесь в игру вступает машинное обучение (ML) для прогнозирования спроса.
Прогнозирование спроса не является новой..
Серия AI Frontiers: цепочка поставок
Введение в текущие варианты использования и возможности в гигантской отрасли
Недавно я задумался о том, как в своих работах я могу обеспечить равную ценность как техническим, так и бизнес-ориентированным профессионалам. К счастью, моя роль консультанта по науке о данных, естественно, предлагает множество интересных тем. Помимо кодирования, мы постоянно просматриваем литературу и статьи, в которых подробно описываются решения на основе данных в различных секторах. Это непрерывное..
Будущее за машинным обучением? Изучение прогнозов и тенденций ИИ на 2023 год и далее
Революция искусственного интеллекта и машинного обучения идет полным ходом, изменяя жизненно важные отрасли, такие как здравоохранение, финансы и производство, и одновременно подталкивая человечество к совершению исключительных достижений, которые когда-то считались невозможными.
Но признание замечательных достижений искусственного интеллекта и машинного обучения — это только начало понимания их полного потенциала. Нужно смотреть в будущее, чтобы понять огромные возможности, которые..
