اپنی سپلائی چین انوینٹری کو بہتر بنانے کے لیے ایک ویب ایپلیکیشن بنائیں

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

خلاصہ

اس کوڈ پیٹرن میں، انوینٹری کو بہتر بنانے کے لیے ویب پر مبنی ایپلیکیشن بنانے کا طریقہ سیکھیں۔ یہ کوڈ پیٹرن کا حصہ ہے۔ AI کا استعمال کرتے ہوئے ایک ذہین انوینٹری اور حصولی کی حکمت عملی تیار کریں۔ سیریز، جو انوینٹری اور حصولی کی حکمت عملی کا ایک جائزہ فراہم کرتی ہے، اور یہ بتاتی ہے کہ کس طرح ڈیولپمنٹ ٹیم مانگ اور لاگت کو کنٹرول کرنے کے لیے مشین لرننگ ٹولز اور تکنیک کا استعمال کر سکتی ہے۔

اگر آپ کے پاس اس کوڈ پیٹرن کے بارے میں سوالات ہیں، تو ان سے پوچھیں یا متعلقہ میں جوابات تلاش کریں۔ فورم.

Description

مشین لرننگ ماڈل کو تربیت دینے کے لیے تاریخی ڈیمانڈ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے، آپ مستقبل میں کچھ آئٹمز کی ڈیمانڈ کی زیادہ درستگی کے ساتھ پیش گوئی کر سکتے ہیں، اور اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ آپ کے گراہک جو چاہیں خرید سکتے ہیں۔ لاگت اور صلاحیت جیسے مینوفیکچرنگ پلانٹ کے ڈیٹا کے ساتھ ان پٹ کے طور پر اس پیشن گوئی کی مانگ کا استعمال کرتے ہوئے، یہ ایپلیکیشن سٹور مینیجر کو انوینٹری کو بہتر بنانے اور لاگت کو کم کرنے کے لیے فوری طور پر بہترین مینوفیکچرنگ پلانٹس کا انتخاب کرنے کے قابل بناتی ہے۔

جب آپ یہ کوڈ پیٹرن مکمل کر لیتے ہیں، تو آپ سمجھتے ہیں کہ کیسے:

Node.js پر مبنی ویب ایپلیکیشن تعینات کریں۔
REST APIs کا استعمال کرتے ہوئے تعینات IBM Watson® مشین لرننگ ماڈل سے پیغامات بھیجیں اور وصول کریں۔

بہاؤ آریھ

Leverage decision optimization flow diagram

صارف IBM® کلاؤڈ پر ایک IBM واٹسن اسٹوڈیو سروس بناتا ہے۔
صارف ایک IBM کلاؤڈ آبجیکٹ اسٹوریج سروس بناتا ہے اور اسے واٹسن اسٹوڈیو میں شامل کرتا ہے۔
صارف ڈیمانڈ اور پلانٹ ڈیٹا فائلوں کو واٹسن اسٹوڈیو پر اپ لوڈ کرتا ہے۔
صارف فیصلہ سازی کا تجربہ تخلیق کرتا ہے اور ماڈلنگ اسسٹنٹ کے ذریعے لاگت کو کم کرنے کے لیے مقاصد طے کرتا ہے۔
صارف فیصلے کی اصلاح کو بطور ماڈل محفوظ کرتا ہے، اور اسے واٹسن مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے تعینات کرتا ہے۔
صارف ایک API کے ذریعے تعینات ماڈل سے جڑنے کے لیے Node.js ایپلیکیشن کا استعمال کرتا ہے اور لاگت اور صلاحیت کی بنیاد پر پلانٹ کا بہترین انتخاب تلاش کرتا ہے۔