Lösungen

AI-Bestandsoptimierung

Problem

Der richtige Lagerbestand ist für jedes Unternehmen, das mit Beständen arbeitet, von entscheidender Bedeutung. Pünktlicher Einkauf, Transportverzögerungen, Wareneingang und Überbestände im Lager sind häufige Probleme beim Eingang der Bestände im Lager.

Das Extrahieren und Auswerten von Bestandsdaten aus bestehenden Lagerverwaltungssystemen ist der erste Teil, der sehr wichtig ist, um die richtigen KI-/ML-Modelle auf eine einzige Art und Weise zu bewerten, was bei der Verwendung bestehender Analysesysteme komplexer ist, und schließlich macht die Bereitstellung von Dateneinblicken für die richtigen Benutzer den Gesamtprozess komplex und schwierig für alle Bestandsoptimierungs- und Lieferkettenmanagement-Teams.

Lösung

ARPIA bringt Inventory Optimization AI Ready to Use ARPIA Workshop Project, einfach zu implementieren und in Ihre Unternehmensdaten zu integrieren. Gebrauchsfertige KI/ML-Modelle und eine DataApp mit der UX, die den richtigen Benutzern in Ihrem Unternehmen zur Verfügung gestellt werden kann. Reduzieren Sie die Zeit für die Implementierung und den Erhalt von Optimierungsergebnissen aus Ihren bestehenden Daten von Monaten auf Tage.

ARPIA vereinfacht die gesamte KI/ML-Adoption für Ihr Unternehmen, indem es einen einzigen Orchestrierungspunkt für Speicher- und Rechenleistung nutzt, der nicht nur Lösungen für die KI/ML-Bestandsoptimierung ermöglicht, sondern auch die Plattform für die Entwicklung neuer KI/ML-Anwendungen zur Beantwortung der anspruchsvollsten Fragen und ungelösten Probleme bietet.

Vollständige Inventaransicht

ARPIA Ai Inventory Optimization bietet einen vollständigen Überblick über Bestandsvorhersagen, Lagerbestände, Lieferzeiten und vieles mehr, alles im DataApps Design, um den Benutzern eine vollständige UX zu bieten, die mit der Optimierung der Lagerbestände und der Lagerverwaltung in Ihrem Unternehmen beauftragt sind.

ARPIA-Orchestrator

ARPIA WorkShop, ein Modul des ARPIA Orchestrator, ist eine vollständig modulare Entwicklungsplattform, die den kompletten Workflow-Prozess für Extraktion, maschinelles Lernen und Visualisierung für jede Art von Datenproblem abdeckt. Sobald der Orchestrator die Integration des Datenpunkts und die Anpassung der Module für die Ausführung der AutoML- oder benutzerdefinierten Module abgeschlossen hat, ist es so einfach wie das Erstellen einer DataApp mit unserem No-Code DataApp Studio, um eine vollständige UX-Endbenutzer-App zu erstellen, die innerhalb oder außerhalb des Unternehmens eingesetzt werden kann.

Wesentliche Merkmale

Ansicht der Hauptmerkmale

Vollständige 360°-Ansicht des Inventars

Vollständiger Überblick über den Bestand und die Lagerbestände aus mehreren Quellen, Analyse der Lagerbestände an einem einzigen Ort.

Schlüsselmerkmale Alarm

Ausschreibungsregeln

Vollständiger Überblick über den Bestand und die Lagerbestände aus mehreren Quellen, Analyse der Lagerbestände an einem einzigen Ort.

Hauptmerkmale Auto

AutoML oder benutzerdefinierte ML

Alle Churn-Daten werden mithilfe von AutoML-Modellen oder benutzerdefinierten Modellen auf der Grundlage Ihrer realen Unternehmensdaten analysiert.

Anwendungsfälle

  • Vorhersage von Lagerbeständen mit AutoML oder CustomML. Anzeige aller Bestandsdaten an einem Ort.
  • Bereitstellung einer vollständigen UX DataApp für die Benutzer, die alle Bestandsdaten an einem Ort konsolidiert, von Dashboards bis zu spezifischen Bildschirmen.
  • Sie werden benachrichtigt, wenn neue Vorhersagedaten auftauchen, wie z. B. niedrige Lagerbestände, Überlauf oder Liefermengen.
  • Einfach zu pflegen, anzupassen, einzusetzen und zu nutzen.