공급망 재고를 최적화하기위한 웹 애플리케이션 생성

요약

이 코드 패턴에서는 웹 기반 애플리케이션을 생성하여 인벤토리를 최적화하는 방법을 알아봅니다. 이 코드 패턴은 AI를 사용하여 지능형 재고 및 조달 전략 개발 재고 및 조달 전략에 대한 개요를 제공하고 개발 팀이 기계 학습 도구 및 기술을 사용하여 수요를 예측하고 비용을 제어할 수 있는 방법을 설명하는 시리즈입니다.

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상품 설명

과거 수요 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 훈련하면 미래의 특정 품목에 대한 수요를 보다 정확하게 예측하고 고객이 원하는 것을 구매할 수 있도록 보장할 수 있습니다. 이 애플리케이션은 비용 및 용량과 같은 제조 공장 데이터와 함께 예측된 수요를 입력으로 사용하여 매장 관리자가 재고를 최적화하고 비용을 최소화할 수 있는 최상의 제조 공장을 신속하게 선택할 수 있도록 합니다.

이 코드 패턴을 완료하면 다음을 수행하는 방법을 이해합니다.

• Node.js 기반 웹 애플리케이션 배포
• REST API를 사용하여 배치된 IBM Watson® Machine Learning 모델에서 메시지 송수신

흐름도

1. 사용자는 IBM® Cloud에서 IBM Watson Studio 서비스를 작성합니다.
2. 사용자는 IBM Cloud Object Storage Service를 작성하여 Watson Studio에 추가합니다.
3. 사용자는 수요 및 플랜트 데이터 파일을 Watson Studio에 업로드합니다.
4. 사용자는 모델링 어시스턴트를 통해 의사결정 최적화 실험을 생성하고 목표를 설정하여 비용을 최소화합니다.
5. 사용자는 Decision Optimization을 모델로 저장하고 Watson Machine Learning을 사용하여 배포합니다.
6. 사용자는 Node.js 애플리케이션을 사용하여 API를 통해 배포된 모델에 연결하고 비용과 용량을 기반으로 최적의 플랜트 선택을 찾습니다.

명령

에서 자세한 지침을 받으십시오. README 파일. 이 지침은 다음 방법을 설명합니다.

1. 저장소를 복제하십시오.
2. 모델 배포 ID를 설정합니다.
3. 모델 공간 ID를 설정합니다.
4. IBM Cloud API 키를 작성하십시오.
5. 액세스 토큰을 생성합니다.
6. 응용 프로그램을 실행하십시오.

이 코드 패턴은 AI를 사용하여 지능형 재고 및 조달 전략 개발 시리즈.