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4 abhiughade1422@gmail.com，5 hodetc_sits@sinhgad.edu摘要 - 制造业中零部件的预测需求预测对供应链管理至关重要，因为各种因素都会影响产品的需求。必须在库存中调节和维护组件的缓冲库存。该项目着重于减少制造过程中的停机时间，通过预测组件的需求并提供对缓冲股票的分析，以避免停机时间和超支公司资源以获取该组件，这些组件在该行业中有波动的需求。该项目着重于库存优化，降低成本和降低停机时间。本文旨在通过比较随机森林，XGBOOST和LSTM等各种机器学习模型的准确性来提出制造行业组件间歇性或挥发性需求的综合预测策略。通过提供对组件的需求预测的宝贵见解来增强供应链策略，这是该机器学习模型的目标，以实现知情决策。索引术语 - 内置优化，库存管理系统，机器学习，XGBOOST，随机森林，LSTM，需求预测，供应链管理，时间序列预测，成本和停机时间降低，合奏学习。
ML驱动的库存管理系统和供应链...
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