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World File Search System需求预测
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。
大数据和模糊逻辑用于供应需求预测
需求预测是一项重要活动，它直接影响供应链的运作，为决策提供了坚实的基础。运营策略长期以来一直专注于需求预测，以更好地管理库存并最大限度地提高客户满意度。然而，大多数需求预测方法都无法向企业揭示任何信息，因为它们没有考虑到产品的季节性、当前的市场趋势，或者预测如何影响牛鞭效应。迫切需要建立能够智能、快速地检查供应链中大量数据的技术。大数据可以帮助企业解决他们的问题。同时，模糊逻辑模型有助于在缺乏历史数据、主观消费者偏好或不可预测的市场环境的情况下捕捉和管理不确定性。因此，本文提出了一种基于模糊逻辑的大数据驱动需求预测框架 (FL-BDDF)，该框架确定促销营销工作、过去的需求和其他变量在做出预测方面的作用，这些预测可以塑造、感知和响应实际消费者需求。借助大数据分析 (BDA)，企业可以提高需求预测的准确性。模糊逻辑让它们包括定性指标，如市场情绪、专家观点或主观风险评估以及典型的定量信息。运营和供应链管理 (OSCM) 与其他领域一样，提供了实时创建大量数据的机会。这项研究的结果可能有助于学术界和行业专业人士更好地掌握大数据为 SCM 和需求预测提供的可能性。实验结果表明，与其他现有模型相比，建议的 FL-BDDF 模型将准确率提高了 98.4%，供应链预测率提高了 97.3%，客户满意度提高了 95.4%，成本降低了 57%。关键词：供应链管理、模糊逻辑、大数据、需求预测、数据驱动。
Dr. Lakshmi Surya Latike1、M.Rajeshwari2、P.Yashashwini2、P.Joshna2 (2024)。优化供应链中的食品需求预测以实现保质期管理
准确的食品需求预测在优化供应链运营、减少浪费和确保易腐货物的有效保质期管理方面发挥着关键作用。其应用范围从零售库存管理到大规模食品分销，使企业能够维持面包、黄油和其他易腐货物等产品的最佳库存。通过预测需求波动，组织可以更好地协调生产计划，减少库存过剩和库存不足问题，并将财务损失降至最低。有效的预测还可以通过减少食品浪费和通过提高产品可用性来提高消费者满意度，从而支持可持续发展。传统需求预测系统通常依赖于手动方法或静态统计方法，这些方法无法适应动态市场条件和复杂的时间序列数据。尤其是手动方法容易出现人为错误、延误和效率低下，使其不适合供应链中的高风险决策。此外，这些方法难以考虑多种影响因素，例如季节性、市场趋势和外部干扰，导致需求预测不准确和保质期管理不佳。为了解决这些限制，本文提出使用一种名为非线性自回归外生神经网络 (NARXNN) 的新算法进行食品需求预测。NARXNN 是一种循环动态网络，其特点是包含多个层的反馈连接，使其能够有效地处理复杂且非线性的时间序列数据。NARXNN 源自线性 ARX 模型，利用外生输入来增强其预测能力。通过将 NARXNN 应用于面包和黄油等供应链产品，该模型展示了其优化需求预测、改善库存管理和减少浪费的潜力，从而为食品行业的保质期管理树立了新标准。
人工智能和机器学习在需求预测中的作用
总之，由人工智能和机器学习驱动的预测分析正在通过提高需求预测的准确性和效率来改变供应链管理。高级算法和数据驱动洞察力的整合使组织能够更好地预测消费者需求、优化库存水平和简化运营。随着供应链格局的不断发展，利用预测分析的能力将成为提高竞争力和提高整体供应链弹性的关键。人工智能和机器学习的不断进步有望带来更大的潜力，为实时决策和自适应预测模型提供了机会。然而，成功实施这些技术需要克服数据质量、系统集成和劳动力准备等挑战。总体而言，预测分析仍将是供应链管理创新的基石，为采用这些工具来应对全球市场复杂性的企业带来巨大价值。
航天发射 Delta 45 采购需求预测
此处列出的合同主要是定期服务合同。出于规划目的，您可以估计在合同到期前 24-36 个月内，有关任何计划重新收购这些合同的信息将在 SAM.gov 上发布。如果拟议的重新收购将根据现有合同的条款进行，则信息将发布到该特定合同的适当场所。
通过供应链管理中的需求预测提高可持续性
准确的需求预测是有效库存管理的基础，是供应链效率的基石。通过精确预测未来需求，公司可以保持最佳库存水平，从而降低库存过剩或缺货的风险——这两种情况都会带来严重的财务和运营后果 (Fildes, R., Ma, S., & Kolassa, S. (2019))。库存过剩会导致持有成本增加、产品可能过时和资源浪费，而缺货则会导致销售损失、客户关系受损和供应链中断。有效的预测不仅可以确保在正确的时间提供正确数量的库存，还可以通过最大限度地减少浪费和提高资源利用率来实现更可持续的做法。
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
机器学习和深度学习模型用于供求链中的需求预测：关键评论
在全球广泛的供应链中断和急性波动的时代，对于任何寻求在市场上获得坚定立足的竞争业务而言，需求预测变得比以往任何时候都更加重要[1]（Ivanov，2022年）。这主要是因为用于预测需求的传统方法在捕获急剧转移的消费者模式方面没有足够的有效性[2]。人工智能（AI）提供了一种革命性的替代方案，可提供最准确，最敏捷的预测模型[2]。与依赖性方法相比，基于AI的预测更加准确，因为它超越了最复杂的传统模型的局限性[3]。重要的是，基于AI的预测策略是动态的，具有不断适应市场波动的模型，使其成为确保与实际消费者行为保持一致的理想工具[4，5]。因此，AI不仅增强了需求预测，而且还引入了用于制定预测策略的新范式[6]。本文旨在通过解决以下关键问题来推进现有的研究：AI驱动的自动化如何提高供应链的需求预测效率？哪些AI项目适用于供应链中的需求预测？未来的研究差距是什么？应该如何解决这些差距？本文对供应链中的AI驱动需求预测进行了综合审查。本文同时利用宏观视觉分析和微观含量分析，以实现清晰度。本研究的文献综述是彻底的，将需求预测供应链（DFSC）框架中使用的AI基础整合在一起，以提出一个分析框架，该框架为AI-DFSC挑战提供了全面的观点。在宏观层面上，它提出了与主题，主题进步和一般文献中主题演变有关的描述性视觉研究结果。在微观层面上，本文着重于对文献进行详细的内容分析。同样重要的是，本研究确定了有希望的未来研究趋势，并解决了需要关注