工業技術研究院

技術簡介

研發可預測性與分布相似度動態檢測工具、AI需求預測與庫存採購決策技術，可應用於零售產業，降低庫存過量、提高現貨率。

Abstract

We focus on developing the checking tools of predictability and distribution similarity and the technologies of AI demand forecasting and inventory planning, which can be applied to retail, for avoiding stock overflow and underflow.

技術規格

本技術需求預測與銷售預測以週預測為主，亦可擴散至不同時間段之預測需求；庫存決策模組中可支援使用者自訂針對缺貨或存貨過多有不同懲罰值，進而改變決策方式。

Technical Specification

We focus on the weekly forecasting and easy to change to different periods. The inventory decision module can support users to use distinct parameters for stock overflow and under flow for changing the decision methods.

技術特色

智慧需求預測暨庫存決策技術整合需求預測與DRL演算法，由AI演算法根據預測結果，變動性Lead Time進行採購量建議，對於存貨與缺貨控制得宜，大幅降低庫存與缺貨成本。

應用範圍

本技術可用於需求預測、銷售預測、維修備料預測、生產備料預測等銷售存貨或製造物料需求。

接受技術者具備基礎建議（設備）

單機環境，至少提供8 cores與64GB記憶體作為運算所需之計算資源。NVIDIA Tesla V100 GPU。

接受技術者具備基礎建議（專業）

熟悉分析與深度學習演算法與時間序列分析做法，具python開發能力。

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