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AI代理供应链优化：生产计划
如何将优化算法集成到FastAPI微服务中，并与AI工作流程以自动化生产计划。供应链优化的AI后ADENTENT：生产计划首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学与分析产品结合使用时，可以转变为强大的供应链优化工具。
在制造业中，真正的挑战不是生产商品，而是决定何时以及生产多少。
这句话来自一位工厂主管，他与我们联系以实施算法以改善其主生产计划（MPS）。
主生产计划（MPS）。目的是生成生产计划，使规模经济与最少的库存之间的平衡。
我们的初始解决方案是连接到工厂系统的Web应用程序。
Web应用程序虽然生成了最佳生产计划，但仍需要计划者浏览仪表板和导出结果。
如何通过顶部的AI层改善用户体验？
作为一个实验，我们将优化引擎打包到了使用N8N构建的AI工作流中的FastApi微服务中。
AI使用N8N构建的工作流。该工具演变成AI助手（集成在计划者的工作流程中），该工具可以理解输入，运行算法并提供优化的计划，并用简单的英语解释。
在本文中，我介绍了我们如何使用AI代理进行N8N进行供应链优化的实验。
AI代理，用于N8N的供应链优化。 这将是一系列长系列实验中的第一个，试图构建配备了FastAPI微服务包装的算法的供应链优化“超级代理”。 与Python的生产计划 方案 让我们假设我们正在支持欧洲的一家中型工厂。 主生产计划是商业团队与生产之间的主要通信工具。 在我们客户的工厂中，客户向计划团队发送了带有数量和预期交付日期的采购订单（PO）。 例如， 视频AI代理，用于N8N的供应链优化。
这将是一系列长系列实验中的第一个，试图构建配备了FastAPI微服务包装的算法的供应链优化“超级代理”。
与Python的生产计划
方案
让我们假设我们正在支持欧洲的一家中型工厂。
主生产计划是商业团队与生产之间的主要通信工具。
在我们客户的工厂中，客户向计划团队发送了带有数量和预期交付日期的采购订单（PO）。