用数据分析和模拟预测 找到产销协同的最优解

原创 已于 2023-10-09 11:13:29 修改 · 527 阅读 · 0 ·
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#数据分析 #人工智能 #大数据 #数据挖掘

于 2023-10-08 11:56:37 首次发布
文章探讨了在商业环境中，通过大数据分析和模拟预测技术找到产销协同的最佳策略。强调了产销协同对于企业运营效率、资源利用和盈利能力的重要性，指出S&OP在实践中的挑战和数据分析、模拟推演、预测模型的关键作用。大数据分析能提供全面的市场信息，辅助精准决策，而模拟预测则能帮助企业预见未来，优化生产销售计划，提高应变能力。

用数据分析和模拟预测 找到产销协同的最优解

作者：李远

在当今高度竞争和复杂多变的商业环境中，企业要想取得成功，产销协同的重要性不言而喻。每个企业都需要努力尝试找到符合自身各种复杂因素综合作用下的产销协同最优解，并通过持续更新和优化最优解，帮助自身更好地应对市场变化和不确定性，优化生产和销售计划，提高供应链协同能力和抗风险能力，以及创新产品设计和生产工艺。近年来，大数据分析和模拟预测技术的应用逐渐成为解决这个问题的有效手段。

产销协同，即生产与销售

最低0.47元/天 解锁文章
AI在电商中的应用系列文章
AI天才研究院
10-03 2513
作者：禅与计算机程序设计艺术随着互联网的发展和普及，越来越多的人把目光投向了电子商务这个新领域。许多企业都希望通过这个平台让顾客得到更高品质的服务和体验，从而实现自己的盈利目的。同时，电商也受到了人们的青睐，它给用户带来的便捷感、快速购买、低廉价格以及便于使用的优点，都令人印象深刻。基于这些原因，当下越来越多的企业开始在电商中积极布局，而在大数据、人工智能等新兴技术的驱动下，许多电商公司也纷纷开始了探索和尝试，尝试利用人工智能技术来提升产品的个性化推荐、商品分类以及品牌营销等方面。然而，对于如何将电商中的人
【笔记篇】01初识供应链——之《实战供应链》
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如何应用大数据分析推动产供销协同
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产供销协同的定义有很多，如：它是至上而下企业战略经营目标转化为具体销售指标的层层分解过；它是在库、产能、采购等对销售订单的资源匹配过程，通过产销计划对接和整体资源平衡，在最大限度满足客户需求前提下实现均衡生产的过程；它是协同后的计划进入供应链执行的过程。但简单讲，它就是从需求预测开始，实时跟进产品供应和销售发货的进度，对标销售和库存目标，提前预知目标达成风险并积极协调资源，确保各项业绩目标达成。 ...
产销协同怎么做？一文说透5大核心指标+6大步骤
Leo的博客
05-15 1000
产销协同是制造企业提升运营效率、减少库存积压和缩短交付周期的关键策略。文章首先探讨了产销协同的重要性，指出其通过数据打通生产、销售和供应链全链路，帮助企业从被动应对转向主动调控。接着，文章详细介绍了产销协同的五大核心指标，包括需求与计划、生产执行、供应链协同、库存管理和客户导向类，并提供了实操步骤，从确定需求、数据准备到看板设计和维护更新。最后，文章提出了基于订单漏斗模型、产销存协同分析(PSI)和成品库存数据的执行策略，强调产销协同应是一个发现问题、定位原因并制定策略的过程，旨在构建快速响应市场的敏捷体系
向华为学习集成供应链管理：让产供销协同起来的供应链计划管理
数商云博客
12-31 6392
本文给大家分享的是华为发展过程中的具体实践，针对不同类型的供应链如何提高效率，如何通过计划实现产供销的高度协同。
农业大数据中心建设可行性方案
qq_43640814的博客
09-01 7841
项目概述 1.1. 项目建设背景 XX市是一个农业大市， 位于云南省东北部， 金沙江下游， 滇、川、黔三省结合部。地理坐标在东经102°52’ ~105°18’、北纬26°18’ ~28°40’之间，全市辖10县1区， 总面积2.3万km2。由于受乌蒙山脉和五莲山脉以及江河深切割，形成陡峻峡谷，西南高、东北低，北部最低海拔（富源县滚坎坝） 267m，南部最高海拔（ 巧家县药山）4040m， 相对高差3773 m。由于水平位置和垂直高度的差异，构成境内地形复杂，气候多变，具有明显的立体气候、立体农业的特点，.
考虑产销者的分布式储能容量配置策略附Matlab代码
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10-09 433
在能源转型加速推进的背景下，产销者（Prosumer）作为集能源生产、消费与存储于一体的新型市场主体，其在分布式能源系统中的作用日益凸显。分布式储能作为产销者实现能源灵活调度、提升能源利用效率和经济性的关键技术手段，其容量配置的合理性直接影响产销者的运营效益与能源系统的稳定性。本文将从产销者的类型与储能应用场景出发，深入分析影响分布式储能容量配置的关键因素，系统梳理典型的配置方法，并提出优化的容量配置策略，为产销者科学配置分布式储能容量提供全面参考。一、产销者类型与分布式储能应用场景。
数据中心余热回收技术研究及应用进展
数据中心运维管理
09-06 477
据报道，全球数据中心和人工智能2023年的耗电量为414TWh，预计2030年将达到1135TWh。相关机构预测，到2025年我国数据中心用电量将达到1200亿kWh。数据中心的用电量绝大部分(90%)以热量的形式散发，而这些热量需要空调系统进行冷却，其中大部分以废热形式最终排入大气，不仅造成全球变暖，而且存在巨大的能源浪费。在全球倡导绿色低碳发展的当下，充分回收利用这些余热引起了业内极大的关注。最近几年，数据中心冷却空调系统的各类余热回收技术在理论研究、试验验证及工程实践上都取得了长足的进展。文章就数据中
逛淘宝更爽了！AI+Java 让电商推荐准、库存足、体验优
七夜的博客
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电商平台通过"AI+Java"技术组合解决四大痛点：推荐不准、库存失衡、物流延迟和客服低效。AI负责精准分析用户行为数据（点击、浏览、搜索等），构建个性化推荐模型；Java则提供高并发处理、微服务架构和缓存机制，确保推荐结果快速加载。例如淘宝的推荐系统结合协同过滤和深度学习模型，通过Redis缓存实现毫秒级响应。此外，Java的跨平台兼容性和成熟生态工具（如Spring Cloud）为电商系统提供稳定支撑，而AI弥补了Java在智能决策上的不足，共同打造流畅的购物体验。
业务闭环重要一步。如何实现智能供应链？看这篇文章就够了
Wudixiaochi的博客
12-06 2054
随着技术的不断进步和经济的飞速发展，企业已由产品竞争，逐渐转移到供应链竞争，供应链也迎来转型变革的最佳时机。在互联互通的时代，产品的质量保障需要企业上下游各方的共同合作，任何一个环节的失误，都会导致产品质量问题。 企业供应链面临的普遍挑战 近些年，随着大数据、物联网、人工智能、增强现实等数字化技术的出现，企业为了顺应时代发展，需要重新审视并优化其供应链与运营能力，积极开拓新模式、新业务、新产品、新服务，为企业数字化转型提供助力。 对于关注供应链的企业来说，挑战来自两个方面： 1、企业外部挑战
51c自动驾驶~合集41
whaosoft~aiotの开发板商城
12-17 1554
现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。
【数据分析】宏基因组数据分析九：gmGUSs与代谢物/KO项之间的相关性
专注生信领域
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本教程代码为分析肠道微生物β-葡萄糖醛酸酶（gmGUSs）与代谢物/KEGG Orthology（KO）项在结直肠癌（CRC）不同阶段的相关性提供了一套完整的解决方案。代码通过计算gmGUSs与代谢物/KO项之间的相关性、生成网络输入文件、进行功能富集分析以及生成其他可视化图表，揭示了微生物群落结构与功能在CRC发展过程中的变化。代码利用R语言的强大功能，生成了多种高质量的可视化图表，包括相关性网络、功能富集分析结果、Venn图和点图，直观地展示了分析结果。尽管代码具有数据依赖性和计算资源需求较高的局限性，
【数据分析】宏基因组数据分析六：构建随机森林分类器
专注生信领域
12-02 356
本教程代码为构建和评估随机森林分类器提供了一套完整的解决方案，涵盖了从数据加载到模型训练、特征选择、模型评估以及外部验证的各个环节。代码通过Boruta算法进行特征选择，确保了特征选择的稳定性和可靠性。通过多次运行随机森林模型，并进行交叉验证和ROC曲线分析，代码评估了模型的准确性和泛化能力。此外，代码还提供了变量重要性图，帮助研究人员理解哪些特征对模型的分类决策起到了关键作用。在外部验证部分，代码将训练好的模型应用于三个独立的外部队列，验证了模型在不同人群中的性能。在多类别分类部分，代码扩展了随机森林模型
各种和数据分析相关python库的介绍
天地沧海
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Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。DataFrame是pandas的一个对象，它是一个面向列的二维表结构，且含有行标和列标。对于金融行业的用户，pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具。
人工智能之数据分析 Matplotlib：第七章 项目实践
咚咚王者的博客
12-01 1300
Matplotlib 项目实践是巩固数据可视化技能的最佳方式。下面通过一个完整的端到端小项目，带你从数据准备、清洗、分析到可视化，全面使用 Matplotlib（结合 NumPy/Pandas）完成一个实用的数据探索任务。
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kong7906928的博客
12-04 755
大数据的特征，数据分析
智能外呼：降运营成本、优客户体验，数据分析来助力
dipcc2023的博客
12-02 278
在数字化浪潮席卷全球的今天，智能外呼系统正成为企业优化运营、提升竞争力的关键工具。它通过自动化与智能化的深度融合，不仅显著降低了企业运营成本，还大幅提升了客户体验，而这一切的核心驱动力，正是强大的数据分析能力。
基于Python的旅游数据分析及可视化系统【2026最新】
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12-04 692
【2026最新】基于Python+Django+Vue+MySQL的旅游数据分析及可视化系统
Simcenter STAR-CCM+数据分析
HOLLYSW的博客
12-01 441
Simcenter STAR-CCM+软件在管理、组装、展示和共享仿真结果方面，可节省宝贵的工程时间。此版本包含半导体调度增强功能、新的基于晶圆的采样功能、在制品(WIP)主要高级用户界面(UI)的用户体验改进功能以及RestAPI增强功能。从大量衍生零件中进行选择，以可视化显示平面切割结果，使用流线显示流动模式，并应用体积渲染技术，从而深入了解复杂的物理现象。使用“数据聚焦”(Data Focus)创建相关交互式标准的绘图和图表，分析数据中的复杂关系，从而做出更明智的决策。
新能源汽车产销数据分析与行业拐点预测
2. 新能源汽车的市场动态：涉及全球及主要国家和地区的新能源汽车销量数据、市场占有率、消费者偏好变化等，分析不同市场的发展趋势。 3. 政策环境分析：探讨政府在新能源汽车发展中的作用，包括补贴政策、税收优惠...
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