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使用AI和ML优化云托管网络的运营

新兴技术以不同的方式影响不同的行业。一些技术可以帮助我们降低成本。其他人可以帮助我们做出更好的决定。其他使我们更安全。人工智能和机器学习是一天将影响每个行业的技术。本周,我们探讨并讨论了角色以及AI和机器学习如何影响制造业。

预测容量需求

制造方面的挑战之一是控制需求。组织必须在保持供应链完整但能够满足需求的方面取得平衡。随着组织实施机器学习平台,他们将能够了解以前的指标,以更好地控制自己的未来。他们将能够可视化过去的订单和市场数据,以预测他们的未来订单。一个由AI驱动的平台将能够提前自动调度装配线,以为客户保留容量。

自动化库存计划

与容量需求一样,控制库存对于组织来说是巨大的风险。如果您有太多钱,那就坐在书架上不增加收入。如果您没有足够的钱,就无法履行对客户的义务。如果您无法满足客户需求,那么您将失去当前和未来的收入机会。当您将数据馈送到机器学习平台时,库存管理将自动进行。

优化运营

制造中的主要挑战之一是保持生产线满负荷运转。实时了解每条线路的负载水平如何影响整体计划性能会更好地制定决策。现在可以使用机器学习算法为给定的运行优化最佳的生产线集合。然后,AI可以每天自动执行此操作。现在可以控制机器维护,因为机器学习可以影响精确的维修时间,而不会影响整体操作。

制造业公司依赖数据,而机器学习正在获取数据并使之可操作。没有可行的见解,数据就是数据。公司必须能够可视化如何使用这些数据。

人工智能和机器学习是他们弥合差距的方式。

 

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