、可调整性） 供应链不确定性的第一道防火墙！ （实时）GMV预测：支持实时前端调控 （实时）销量预测：支持临时补货 （实时）单量预测：支持实时产能调控 预测算法研发路线 第一代：传统时间序列统计方法 （指数平滑、ARIMA、Holt-Winters） 1. 准确性：低 2. 稳定性：高 3. 可调整性： 低（后处理） 4. 可解释性：高（逻辑易于理解） 5. 执行效率：低（针对单条时序） 个性化按需 组装 • 参数规模：数千；训练时间：几小时 框架： • 一套相对通用的算法框架，方便算法研发&验证&沉淀（时序对齐、采样，类别变量embedding，多种训 练策略） 深度学习时间序列算法目标 1. 准确性：较高 => 高（显著、稳定地高于LGB） 2. 稳定性：低 => 高（达到统计方法的水准） 3. 可调整性： 高 （特征、超参、模型结构、训练策略） 4. 可解释性：低 基于细分新零售场景（促销、替代品、季节品、新品）设计算法方案 促销品 针对直播场景，构建直播预测算 法，预测by仓销量、单量、GMV， 准确率60+%，支持直播供应链计 划产品 替代品 根据消费者点击行为序列，构建 商品替代关系embedding 插入Falcon算法，预测准确率 （MAPE）提升4% 季节品 通过算法拆解趋势、活动影响， 提取季节性指数 通过data augmentation（淘系

财务 / 采购部门 供应商 供应商 供应商 / 网络维护部门 计划维度 ERP 编码 ERP 编码 实物编码 实物编码 实物编码 实物编码 销售编码 销售编码 箱号 箱号 序列号 序列号 序列号 序列号 品类维度 品类维度 需求部门 用 户 侧 供 应 商 侧 构建满足公司设计、采购、仓储、建设、运维和财 务环节的多方位的需求的统一数据基础 底层立体 BOM 数据结构 端到端

作业计划 车间管理 生产管理 物料配送 设备管理 工装管理 数据采集 作业监控 质量管理 功能介绍 - 作业计划 计 划 执 行 下 达 计 划 进 度 查 询 根据系统内的计划序列，根据系统约束条件依次将 MES 系统内计划释放变为可生产状 态，并下达至现场 MES 工作站 根据生产进度跟踪和报工情况实施了解计划计划完工进度 计 划 接 收 与 修 改 接收 ERP 生产计划或创建 生产管理 物料配送 设备管理 工装管理 数据采集 作业监控 质量管理 物料管理 - 物料条码管理 物料包装条码： 记录物料出厂信息：厂商编码、物料图号、物料出厂批次、物料生 产序列号等； 物料标签内容包括： 订单编号、收货方、规格型号、产品名称、生产日期、发货日期、 包装数量、 ASN 号、区域（库组所在区域）、供应商名称（供应 商编号和名称）等； 条码管理 • 物料条码、产品包装箱条码生成及打印

排队登记方式 ： 1 、 WMS 、 OMS 、 TMS 信息导入 ； 2 、司机现场及远程预约 ； 3 、人工录入 园外排队序列 ：车辆进入园外电子围栏范围 ，加入园区外排队队列 ， 园内排队序列 ：园区根据园区情况 ，呼叫园外车辆入园 ，道闸自动放行 ，车辆进入园区排队序列 ；（系 统具 备 VIP 功能 ） 司机工作完成之后 ，该车辆的进入权限会被取消 ，下次进入需要再次预约。 车辆排队登记后

假日、 促销、天气等 销量预测 - 算法模型 Holt-Winters ARIMA Random Forest GBD T SVM RNN 递归神经网络 LSTM 长短期记忆 时间序列 机器学习 深度学习 XgBoos t Exponential Smoothing 销量预测 - 案例 客户痛点 • 客户所在区域仓部分 SKU 无货，需从其他区域仓跨区拆单发货，拆

定位高耗能设备 n 多种能源数据采集 对冷库 、 蒸发 、 化霜温度进行采集和趋势分析 ， 建 立 冷库的制冷的数据驱动模型 自动根据温度变化曲线 ， 实现制冷机组调度 、 化霜 及 制冷序列根据系统全局优化进行自动排列 采用化霜温度低温时长 + 库温温变趋势 ， 确定是否 启 动化霜以及化霜周期 停机化霜和电化霜结合使用 ， 利用库温回升延 迟 化霜并减少化霜能耗 ， 谷期化霜等应用

EWM 包含灵活的内置 QIE 质量管理系统 , 也可以集成到 ERP QM 质 检模块 41 SAP EWM 的批次管理 42 SAP EWM 的自由称重管理 43 SAP EWM 的序列号管理 44 库存特定的计量单位 45 多货主管理 46 SAP EWM 的高级退货管理 47 SAP EWM 的出库流程 48 SAP EWM 的生产线集成 49 出库流程

斯分类、最小二乘法、支持向量 机 … G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 异常检测 方法五：基于Holt-Winters预测 三次指数滑动平均算法，它将时间序列数据分为三部分：残差数据a(t)，趋势性数据b(t)，季节性数据s(t)。使用Holt-Winters预测 t时刻数据，需要t时刻前包含多个周期的历史数据。相关链接：Exponential smoothing、Holt-Winters

控制目标，在确保安全性与节能 的前提下，实现经济收益最大化 AI 优势：建立先进的综合能源管理 框架 基于 AI 的先进综合能源管理框 架 传统基于逻辑和阈值低控制框架 AI 算法 时间序列 高斯回归 聚类分析 XGBoost SVM 隐马尔可夫 免模型学习

噪声在线监测展示   针对所有噪声监测点位的实时监测数据全管理，实现原始数据处理校核、数据汇总、查询、统计分析、 GIS 展现（与 GIS 系统对接）等功能。 为运行管理中心提供的查询接口可分为按时间序列查询、按区域分布查询；针对噪声监测数据，提供对比分析、趋势分析等统计分析功能。 3. 智慧园区建设方案 基础设施 数据中心 应用平台 智慧环保 -- 无人机在线监测  外壳防水、防风、防尘、防撞击设计，手工遥控巡航。