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AI增强库存和需求预测：使用AI优化库存管理并预测客户需求
人工智能（AI）的出现已经迎来了各个行业的效率和准确性的新时代，库存管理和需求预测处于这些进步的最前沿。传统库存管理技术通常依赖于历史数据和简单的统计模型，在解决当代市场的动态和复杂性方面缺乏（Chopra＆Meindl，2016年）。AI具有先进的算法和机器学习能力，为这些关键业务功能提供了一种变革性的方法。本文探讨了AI技术在优化库存管理和预测客户需求方面的集成。AI增强库存管理涉及应用各种AI技术，例如机器学习，自然语言处理（NLP），计算机视觉和机器人技术工艺自动化（RPA）（RPA）（Ivanov等，2017）。机器学习算法分析了大量的历史数据，以识别模式和趋势，从而可以在库存水平上进行更准确的预测和调整。NLP流程从社交媒体和客户评论等来源提供非结构化数据，以更深入了解市场趋势和客户偏好（Cambria＆White，2014年）。计算机视觉技术有助于实时监视库存水平并通过视觉数据识别差异，而RPA自动化了重复的任务，例如订单处理和库存跟踪，从而降低了人为错误和提高效率（Aguirre＆Rodriguez，2017年）。本文重点介绍了通过AI实施实现的预测准确性和库存周转率的重大改善，并讨论了对供应链管理的未来影响。
基于需求预测和机器学习的现代建筑中的能源管理 - 审查
住宅和商业建筑的设计和建设是全球能源密集型的活动之一。建筑物占总能源使用量的20％至40％[1]。根据欧盟（EU）[2]，城市建筑占全球能源消耗的40％和33％的温室气体（GHG）排放量。因此，政府被激励通过减少排放和提高能源效率来解决增加能源消耗，同时确保建立居民的舒适度[3]。为了减少能源消耗，欧洲委员会（EC）提出了2030年的几乎零能量建筑（NZEB）[3]。图1说明了基于家庭能量计算器（HEC）的数据[4]的CO 2排放和成本的能量减少的重要性。图给出了英国（英国）大学管理的全面问卷的结果。研究参与者被随机分配了HEC的三个版本之一，该版本在千瓦时内提供了能源消耗。响应由两位独立审稿人主题编码，导致五个不同的类别：与能源有关，成本，环境，成本和环境的结合以及“不值得”，表明缺乏减少能源使用的动机等。需求预测的策略（DP）[5]是EC推荐的解决能源消耗的解决方案之一[6，7]。这些策略包括基于价格的需求响应（DR），基于激励的DR，基于时间的DR，Automated DR和基于容量的DR。智能和绿色建筑物（SGB）。但是，DP面临着实施挑战，例如操作和技术限制，以及数据可用性和准确性问题[8]。已经提出了解决这些挑战的机器学习（ML）方法[8，9]。在现代能源管理中，通常采用优化技术来降低能耗和/或成本。本文考虑了ML方法，考虑了其部署，准确性，成本和效率，例如现代建筑物（MBS），例如本文的其余部分的结构如下。第2节介绍了当前的ML方法及其应用。第3节提供了用于预测建筑能源和相关数据集的ML技术的综述。最后，第4节提供了一些结论性的评论。
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。
使用各种机器学习算法评估电力需求预测
能源部门在很大程度上依赖于电力负载预测的各种机器学习算法，该算法在制定发电和发电的政策中起着关键作用。功率载荷预测的精度取决于反映数据中非线性特征的许多因素。值得注意的是，机器学习算法和人工神经网络已成为当代电力负载预测中必不可少的组件。这项研究专门针对机器学习算法，涵盖支持向量机（SVM），长期短期记忆（LSTM），集合分类器，复发性神经网络和深度学习方法。该研究通过利用过去5年来利用昌迪加尔UT电力数据来精心研究短期电力负载预测。对预测准确性的评估利用了指标，例如归一化平方误差（NMSE），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和相互信息（MI）。与其他算法相比，LSTM的预测结果表明，LSTM的性能出色，预测误差是LSTM中最低的，而SVM中的误差最低，高13.51％。这些发现为不同机器学习算法的优势和局限性提供了宝贵的见解。使用MATLAB R2018软件进行了建议的方法的验证实验。
Q4 2023 - 汽车行业需求预测
•有关电池供应链本地化的各种交易的重要消息以及预测电池需求的略有增加（2027年为7 GWH，2030年为39 GWH）。•植物植物电池和斯洛伐克政府之间的谅解备忘录以最初的20GWH容量建立一个千兆战术（SOP Q2 2026）。•CATL和Stellantis之间的谅解备忘录，用于LFP电池电池的本地供应，用于欧洲的EV生产。没有有关时间表，大小或位置的更多详细信息。•Northvolt宣布与其研究合作伙伴Altris对钠离子电池进行验证。这使Northvolt成为最早进行钠离子生产的非中国公司之一。钠离子细胞最初将用于储能而不是EV。
基于需求预测和机器学习的现代建筑中的能源管理 - 审查
住宅和商业建筑的设计和建设是全球能源密集型的活动之一。建筑物占总能源使用量的20％至40％[1]。根据欧盟（EU）[2]，城市建筑占全球能源消耗的40％和33％的温室气体（GHG）排放量。因此，政府被激励通过减少排放和提高能源效率来解决增加的能源消耗，同时确保建立居民的舒适度[3]。为了减少能源消耗，欧洲委员会（EC）提出了2030年的几乎零能量建筑（NZEB）[3]。图1说明了基于家庭能量计算器（HECS）的数据，CO 2排放和成本的能量降低的重要性[4]。该数字给出了英国（英国）大学管理的综合问卷的结果。研究参与者被随机分配了HEC的三个版本之一，该版本在千瓦时内提供了能源消耗。回答由两位独立审稿人主题编码，导致五个不同的类别：与能源相关，成本，环境，成本和环境的结合以及“不值得”，表明缺乏减少能源使用的动机等。需求预测的策略（DP）[5]是EC推荐的解决能源消耗的解决方案之一[6，7]。这些策略包括基于价格的需求响应（DR），基于激励的DR，基于时间的DR，Automated DR和基于容量的DR。智能和绿色建筑物（SGB）。但是，DP面临着实施挑战，例如操作和技术限制，以及数据可用性和准确性问题[8]。已经提出了解决这些挑战的机器学习（ML）方法[8，9]。在现代能源管理中，通常采用优化技术来降低能耗和/或成本。本文考虑了ML方法考虑了其部署，准确性，成本和效率（MBS），例如本文的其余部分的结构如下。第2节介绍了当前的ML方法及其应用。第3节提供了用于预测建筑能源和相关数据集的ML技术的综述。最后，第4节提供了一些结论性的评论。
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