大数据赋能制造型企业供应链
通过大数据技术对某钢铁企业供应链进行改造,使采购资金节省了1亿元以上,这是如何做到的?对于制造业而言,外部市场需求和内部的供应链匹配是最大的难题,对于传统工厂而言,工序预测不准,结果不是供过于求,就是供不应求。 在近日举办的联想创新科技大会·合肥峰会上,联想集团高级副总裁、数据中心集团中国区总裁童夫尧介绍了LEAP大数据平台对于传统制造企业的作用。 “我们对其细分项目,比如汽车特种钢材的销量、原材料采购量进行搜集,同时全面整合内部客户数据、渠道数据及市场舆情数据,然后进行建模,通过机器学习的AI算法,提升采购预测的准确率。”童夫尧介绍。 通过大数据分析之后,该企业在未来1个月市场的销量预测准确率从80%提高到90%以上,而3个月的市场销量预测准确率从75%提高到85%以上,预测率的提高,降低了价格多变的钢材市场对其成本的影响,进而每年节省客户采购资金超过1亿元。 如何让人工智能为企业和行业赋能,实现智能变革?刚刚宣布押注AI的联想集团董事长兼CEO杨元庆认为,人工智能在各行业的快速渗透,主要得益于人工智能三大要素,大数据、计算力和算法,三者的齐头并进。 杨元庆表示,在智能互联网的时代,...