2020年全球經濟發展如何，研究機構等早已做出了自己的判斷；而個人2020年的消費預算，通過支付寶2019年的賬單大抵也可以推算出來。大到經濟發展形勢的預判，小到個人消費估算，關於未來似乎都有“跡”可循。如何量化這種“跡”，審時度勢的預測未來市場需求，對企業而言至關重要。隨着數據分析和機器學習算法研究的深入和應用，相較於人工經驗，機器智能預測在預測的準確率上，表現出較爲明顯的優勢。

智能預測模型通過對歷史數據的提煉和影響因子的分析，藉助智能算法得到相對準確的基礎預測，將顯著改善供應鏈運營績效。

據Gartner報告顯示，需求計劃準確性提升10%，訂單交付率可提升10%-15%，庫存成本降低15-30%。

美雲智數源自美的集團，基於企業和行業的數據，在供應鏈領域建立智能預測模型，並在分析產品特徵和歷史營銷數據的基礎上，運用機器學習、大數據等相關技術，對特定市場的供應與需求進行數學建模，

美雲智數排程易APS

構建了基於產品特點可配置的複合模型，針對產品生命週期在不同階段或者產品的不同特點進行分類，根據分類自動選擇預測方法，提升預測準確性。

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多版本預測方案

針對不同的業務需求，支持多版本預測方案的配置，基於同一份歷史數據，生成不同顆粒度的預測數據，並對不同顆粒度的預測結果進行對比，評估不同維度的預測準確性和可參考性。

客戶+SKU

維度的預測用於指導客戶預測的提報

區域+SKU

的維度用於區域預測評審

總部+SKU

用於總部需求預測的評審

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無限擴展的預測因子

模型通過對企業各品類產品在實際業務場景中所關聯的多方位影響因子進行分類和梳理，並在計劃系統裏通過訂單等標記串聯客戶從訂單提交到分銷產品的銷售流程，透過業務數據規律篩選出主要影響因子，並對其重要性程度進行比較，確保從已知領域涉及的全部影響因子裏篩選出重要因子，提升建模的準確率。

通過“無限擴展的因子輸入”和“因子分離”模型，支持不同行業、不同產品的因子定義和影響分析，並可應用於實際訂單和預測基於因子的衝減。

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多場景自適應預測模型

產品需求數據，實際上是非線性、時變的時間序列數據，預測結果是否準確，很大程度上取決於所採用的預測方法。不同產品特點使用的預測方法不盡相同。所以，通過對預測方法的研究，建立適當的預測模型，對企業未來市場需求的預測精準性意義重大。

預測需求和實際訂單終究存在差異，提升需求預測計算頻率，可幫助我們修訂預測的偏差。另一方面，在執行過程中，通過不斷審視、修正預測，使得企業各業務領域圍繞着更新的目標，持續保持富有前瞻性的協同。

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