BTO环境下建材装备制造企业物料需求预测研究

分析了BTO生产方式下建材装备制造企业产品物料的组成特点,构建了虚拟产品BOM,在此基础上利用ABC分析法对物料进行分类,并建立了基于BP神经网络的物料预测模型。根据Z公司的实际物料需求,将该模型与传统预测方法进行了对比仿真实验,实验结果表明基于BP神经网络的物料需求预测模型比传统预测方法更可靠,更加接近企业实际,能有效提高预测精度。

基于动态企业建模的物料需求预测优化研究

本文提出了一种基于云计算、物联网、大数据等信息技术的物料需求预测优化方案,深度优化了传统的物料需求获取方式,并提出了一种基于动态企业建模的管理模式。

基于LightGBM模型的离散制造业产品物料需求智能预测

离散制造业产品的物料需求受多种因素影响,传统物料需求预测算法对数据要求高,企业需要进行大量运算,且预测提前期短、精准度低,不能及时满足企业的生产计划。为提高制造业物料需求预测精度,本研究采用美的集团离散型物料需求数据进行建模分析。首先进行数据预处理及特征工程,利用统计学中的统计量构建出滑动和滞后特征,然后构建并拟合LightGBM模型对物料需求量进行预测,并与传统时间序列SARIMA模型进行对比,引入平均绝对误差MAE评估模型的预测精准度,针对模型时间复杂度和预测精准度进行对比分析。结果表明,以月为时间粒度的情况下,LightGBM机器学习模型对离散制造业物料需求预测的效率和准确率更高,更有利于提高离散制造企业的生产效率。

提高定制产品物料需求预测的准确性

提高定制产品物料需求预测准确性是提高企业竞争能力的必由之路。通过某公司提高定制产品物料需求预测准确性的具体项目实践 ,介绍了关于提高物料需求预测准确性的具体措施。通过建立一种能为各部门所共同接受的产品语言来加强各部门的信息交流 ,并减少从客户的实际需求到物料预测之间的中间环节来提高整个物料预测的准确性 。

“小批量物料的生产安排”问题解析

给出2022年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛E题“小批量物料的生产安排”的求解方法,并针对学生在参赛论文中出现的问题作了简要的说明与点评.