نبذة عامة
في نمط التعليمات البرمجية هذا، تعرف على كيفية إنشاء تطبيق قائم على الويب لتحسين المخزون. يعد نمط الكود هذا جزءًا من تطوير استراتيجية جرد ومشتريات ذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي السلسلة، التي تقدم نظرة عامة على استراتيجية المخزون والمشتريات، وتشرح كيف يمكن لفريق التطوير استخدام أدوات وتقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب والتحكم في التكاليف.
إذا كانت لديك أسئلة حول نمط التعليمات البرمجية هذا، فاطرحها أو ابحث عن الإجابات في ما يرتبط بها منتدى.
الوصف
باستخدام بيانات الطلب التاريخية لتدريب نموذج التعلم الآلي ، يمكنك توقع الطلب على عناصر معينة بشكل أكثر دقة في المستقبل ، والتأكد من أن عملائك قادرون على شراء ما يريدون. باستخدام هذا الطلب المتوقع كمدخلات ، جنبًا إلى جنب مع بيانات مصنع التصنيع مثل التكلفة والسعة ، يمكّن هذا التطبيق مدير المتجر من اختيار أفضل مصانع التصنيع بسرعة لتحسين المخزون وتقليل التكلفة.
عندما تكمل نموذج الشفرة هذا ، تفهم كيفية:
- قم بنشر تطبيق ويب قائم على Node.js
- إرسال واستلام الرسائل من نموذج IBM Watson® Machine Learning المنشور باستخدام REST APIs
مخطط تدفق
- يقوم المستخدم بإنشاء IBM Watson Studio Service على IBM® Cloud.
- يقوم المستخدم بتكوين IBM Cloud Object Storage Service ويضيف ذلك الى Watson Studio.
- يقوم المستخدم بتحميل الطلب وملفات البيانات النباتية إلى Watson Studio.
- ينشئ المستخدم تجربة تحسين القرار ويضع أهدافًا لتقليل التكلفة من خلال مساعد النمذجة.
- يحفظ المستخدم Decision Optimization كنموذج ، وينشره باستخدام Watson Machine Learning.
- يستخدم المستخدم تطبيق Node.js للاتصال بالنموذج المنشور من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) والعثور على اختيار المصنع الأمثل بناءً على التكلفة والسعة.
تعليمات
احصل على تعليمات مفصلة من README ملف. توضح هذه التعليمات كيفية:
- استنساخ المستودع.
- قم بتعيين معرف نشر النموذج.
- قم بتعيين معرف مساحة النموذج.
- قم بتكوين مفتاح IBM Cloud API.
- قم بإنشاء رمز الوصول.
- قم بتشغيل التطبيق.
نمط الرمز هذا جزء من تطوير استراتيجية جرد ومشتريات ذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي سلسلة.
المصدر: https://developer.ibm.com/patterns/leverage-decision-optimization-models-in-procurement-app-for-store-managers/