XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System需求预测
需求预测
图 3-1：天气对需求的影响（以配送投入衡量）......................................................................................... 8 图 3-2：水平衡概览.................................................................................................................... 9 图 3-3：按 Ml/d 划分的需求子成分（2021-22 年）......................................................................... 15 图 3-4：泰晤士水务运营区域和地方当局的区域定义......................................................................... 21 图 3-5：Oxcam 情景......................................................................................................................... 23 图 3-6：WRZ 人口增长情景......................................................................................................... 26 图 3-7：WRZ 房产增长情景......................................................................................................... 27 图 3-8：ONS 和住房计划情景之间的人口和家庭差异..................................................................................................... 28 图 3-9：家庭需求趋势调整因子......................................................................................................... 35 图 3-10：气候变化对 DYAA 情景的影响..................................................................................... 37 图3-11：气候变化对 DYCP 情景的影响 .............................................................................. 37 图 3-12：基准家庭总需求 – 公司层面 .............................................................................. 44 图 3-13：基准人均消费 – 公司层面 .............................................................................. 45 图 3-14：基准家庭消费 – 伦敦 DYAA ............................................................................. 46 图 3-15：基准人均消费 – 伦敦 ............................................................................................. 46 图 3-16：基准家庭消费 – SWOX DYAA ............................................................................. 47 图 3-17：基准家庭消费 – SWOX DYCP ............................................................................. 47 图 3-18：基准人均消费 – SWOX ............................................................................................. 48 图 3-19：基准家庭消费 – SWA DYAA ............................................................................. 48 图 3-20：基准家庭消费 – SWA DYCP ........................................................... 49 图 3-21：人均消费基线 - SWA ......................................................................... 49 图 3-22：家庭消费基线 – 肯尼特谷 DYAA ........................................................ 50 图 3-23：家庭消费基线 – 肯尼特谷 DYCP ........................................................ 50 图 3-24：人均消费基线 – 肯尼特谷 ...................................................................... 51 图 3-25：家庭消费基线 – 吉尔福德 DYAA ................................................................ 51 图 3-26：家庭消费基线 – 吉尔福德 DYCP ........................................................................ 52 图 3-27：人均基准消费量 - 吉尔福德 .............................................................................. 52 图 3-28：家庭基准消费量 - 亨利 DYAA ........................................................................ 53 图 3-29：家庭基准消费量 - 亨利 DYCP ........................................................................ 53 图 3-30：人均基准消费量 - 亨利 ...................................................................................... 54 图 3-31：泰晤士水务公司测量和未测量的非家庭消费量 ............................................................. 58 图 3-32：泰晤士水务公司地区非家庭消费中心、低层和高层情景 ............................................................................................................................. 59 图 3-33：按工业部门建模的非家庭消费量 ............................................................................................. 60 图 3-34：数据中心情景 ............................................................................................................. 60 图 3-35：数据中心用水概况 ............................................................................................. 61 图3-36: WRZ NHH 需求总计 .............................................................................................. 62 图 3-37: WRZ 级分布输入（基于计划的预测） ........................................................................ 65 图 3-38: ONS-18 和基于计划的情景的 WRZ 级 DYAA 比较图表 ............................................. 68 图 3-39: ONS-18 和基于计划的情景的 WRZ 级 DYCP 比较图表 ............................................. 69 图 3-40: ONS-18 和基于计划的情景的 WRZ 级 DYAA PCC 比较图表 ............................................. 70.................. 65 图 3-38：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYAA 比较图表 ........................ 68 图 3-39：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYCP 比较图表 ........................ 69 图 3-40：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYAA PCC 比较图表 70.................. 65 图 3-38：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYAA 比较图表 ........................ 68 图 3-39：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYCP 比较图表 ........................ 69 图 3-40：ONS-18 和基于计划的场景的 WRZ 级 DYAA PCC 比较图表 70
C3 AI 需求预测
C3 AI 需求预测为需求建模者提供了规则和基于 AI/ML 的细分功能的组合，包括无监督聚类，可根据需求概况、数据可用性和其他特征实现自动和动态细分。通过可配置的层次结构，需求建模者可以灵活地针对特定细分定制预测方法。这包括可配置的需求预测范围和间隔（例如，每月间隔的长期预测和每天间隔的短期需求感知），以及可配置的需求预测级别（例如，产品、产品位置产品客户）。
需求预测和供应链性能...
摘要：该研究检查了河流州面包店公司的需求预测和供应链绩效。该研究的人口包括在Harcourt港口商业和工业部的商业部门注册的22（211）个面包店。样本量为121个Bakery公司，受访者人数为363名管理人员。问卷的副本被用作数据收集的主要来源，并采用了简单的回归分析来检验提出的假设。的发现表明，需求预测对订单交货时间有很大的影响，并且对时间交付的影响很大。因此，这项研究得出的结论是，需求预测对面包公司对河流州的供应链绩效产生重大影响环境。
利用机器学习进行需求预测
致谢 完成顶点课程的旅程是一个合作的过程。我们非常感谢许多人的帮助，他们参与了我们取得成功。首先，我们要向 Juan Carlos Piña Pardo 博士表示深深的谢意。没有他宝贵的建议，我们不可能取得今天的成就。Juan Carlos 博士对细节的高度关注和学术远见塑造了我们的项目。此外，他在我们相处期间的耐心以及解决我们在技术和个人层面上遇到的困难都是无价的。我们衷心感谢 Juan Carlos 博士为我们的个人和职业成长所做的贡献。我们的感激之情也延伸到整个 SCM 管理团队。他们决定让我们参加学习计划，为本顶点课程中提出的研究奠定了基础。他们的支持和对我们工作价值的信任对我们的旅程至关重要。我们参加的课程，例如 SCM.256，让我们有机会学习数据科学和机器学习的最佳实践，这对我们完成项目起到了至关重要的作用。我们感谢 Elenna Dugundji 博士在春季学期的教学。我们在此感谢我们的赞助公司给我们机会来解决一个非常有趣的问题。我们感谢赞助公司管理层始终出席我们的会议，及时回复并详细解释他们的业务流程。如果没有他们的持续投入和努力，我们就无法开发出令人满意的毕业论文。
效率和需求预测的框架-IJRPR
随着传统库存管理的确定挑战，例如错误的需求预测，股票管理效率低下以及高仓库成本，人工智能和机器学习已成为库存管理的重要合作伙伴（Ayomide Madamidola等人，2024年，2024年； Vaka，2024年）。随着过时的系统和流程，传统库存管理系统努力优化需求和供应。因此，它始终在库存管理中经历过多的库存和库存，从而导致客户满意度和盈利能力降低。此外，不可预测的市场变化，季节性变化和动态趋势使库存过程复杂化（Germain等，2008）。由于与AI集成的机器学习可以通过数据驱动的解决方案进行更高级的库存管理，因此它支持准确的需求预测并自动化补货决策（Mitta，2024）。这最终通过分析与供应下巴（如天气条件和动态经济趋势）合并的外部因素，从而使需求预测更加精确，与传统的库存管理系统（Khedr和S，2024; Pasupuleti et al。，2024）相比，这最终导致了最佳的库存维持。
人工智能在需求预测中的应用
人工智能 (AI) 为各个行业和产业的发展做出了重大贡献。人工智能应用最重要的贡献之一是预测。由于经济增长、技术进步和客户期望的提高，消费者需求波动的速度比以往任何时候都快，这使得预测未来需求更加困难。需求预测是供应链管理的一项重要操作，有助于实现供需的最佳匹配。因此，提高需求预测准确性对公司和供应链至关重要。借助人工智能，企业可以准确预测客户行为。该研究旨在全面回顾过去十年人工智能如何应用于预测需求。这项研究收集了 2013 年至 2023 年期间发表的文章。根据研究结果，近年来，人工智能越来越多地用于需求预测。能源和水需求预测最受关注。长期短期记忆因其优势而备受瞩目。此外，本研究将强调采用人工智能的挑战。这些挑战之一是为每种人工智能方法选择不同的可靠和合适的预测输入。本评论将帮助供应链经理和分析师选择和实施合适的预测方法。此外，本研究还将提出一些未来的研究方向。关键词：人工智能、需求预测、预测技术、供应链管理
基于人工智能的需求预测解决方案，日
人工智能技术（神经网络、强化学习和遗传算法）有潜力解决电力系统优化问题，目前正在研究和开发中。这些技术旨在支持动态调度，实现实时自动电网平衡。需求响应解决方案正在日趋成熟，旨在通过让消费者或产消者响应实时价格来塑造有利于绿色能源的消费模式。用于瞄准正确客户群（数据分析）、获取实时价格（神经网络、强化学习和遗传算法）和最大化产消者回报（基于人工智能代理的模型）的人工智能解决方案正在开发中。然而，这些技术需要进一步测试和开发才能大规模部署。在人工智能的支持下，部分分散调度和调度的可行性也在研究中。
……的供应链分析与物料需求预测
本出版物是联合研究中心 (JRC) 的一份政策科学报告，JRC 是欧盟委员会的科学和知识服务机构。它旨在为欧洲政策制定过程提供基于证据的科学支持。本出版物的内容不一定反映欧盟委员会的立场或意见。欧盟委员会或代表委员会行事的任何人均不对本出版物的使用负责。有关本出版物中使用的数据的方法和质量的信息，这些数据的来源既不是欧盟统计局也不是其他委员会服务机构，用户应联系引用的来源。地图上使用的名称和材料的呈现并不意味着欧盟对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位，或对其边界或边界的划定发表任何意见。联系信息 GROW-CRM@ec.europa.eu 欧盟科学中心 https://joint-research-centre.ec.europa.eu JRC132889 EUR 31437 EN