2017 、 2018 年连续四年荣获了有全球食品界诺贝尔奖之 称的 世界食品品质评鉴大会金奖。  飞鹤乳业为做更适合中国宝宝体质的奶粉，母亲的事业而不懈奋斗。 56 年， 0 事故 应对季节变化 成本压力 食品安全，产品高品质追求 全球和区域性的法律法规遵从 手工计划排产 变化的市场需求 不断增加的产品和配方种类 客户需求，前处理生产和灌包装工单 间复杂的协同 今天乳品行业所面临的挑战

水泥行业趋势 主市场 • 雄英水泥库存水 平 • 雄英基地生产状 况 • 天气变化 • 季节变化 • 预算价 其他市场 • 竞争对手价格 • 预算价 • 预算价 • 竞争对手价格 • 雄英水泥库存水 平 • 雄英生产状况 • 生产成本 • 天气变化 • 雄英市场定位 • 市场规模 • 季节需求变化 • 调整的指导 价 • 雄英谈判能 力 • 供需状况 手工 当前雄英的订单价格变更需要相关领导的审批和签署

计划的日历事件，预测的产生 维修请求 设备故障 , 检测读数 非计划维护排程 自动或手工工作请求审批 实时的，建设性的预测依据计划、估 算以及实际的用量 动态的计划调整 自动产生工单 季节周期性 & 可选的策略 维护计划 UWB 定位专家 10cm 高精度定 位 系统标识阀值 设置告警 / 事件阈 值 基于状态 维护预测 预防性 被动性 设备管理系统 对接设备管理系统

目标的实现。 需求预测与库存管理：传统的预测方法往往依赖于历史数据和统计模型，但在面对市场波动和不确定性时， 这些方法显得力不从心。AI 通过机器学习算法，可以分析大量的历史销售数据、市场趋势、季节性因素以及 宏观经济指标，从而生成更准确的需求预测。不仅能够减少库存积压，还避免了因缺货而导致的生产中断。 供应商选择与评估 ：供应商的选择与评估是确保供应链稳定性的关键。通过自然语言处理（NLP）技术， 还可以通过 分析历史数据和行业动态，为企业提供决策支持。 经营决策 ：通过大数据的分析，AI 能够为企业提供精准的预测和建议。例如，基于机器学习的销售预测 模型可以结合历史销售数据、市场趋势、季节性因素等多维度信息，预测未来一段时间内的销售情况，帮助企 业合理安排生产和库存。此外，AI 还可以通过模拟不同决策方案的效果，帮助管理层作出最优选择。 人力资源管理 ：AI 可以协助招聘过程，通

法预估出市场的销售情况，也就更难去预备相应的生产情况； 2. 产品生命周期短，服装潮流总是在变化，产品的生命周期更是容易受到季节的影响， 小批量，多款式、多属性、短周期就成了其行业特点，这也就意味着在织染过程中面 临着多样的问题，也是生产制造中的难点； 3. 由于服装成品往往包含了款式、颜色、尺寸、面料、尺码、年份、季节、品牌、价格 等诸多属性，所以对于布匹材料的属性乃至原材料也是对应着多样性，其生产管理难 度也相对更大；

在制造业产品服务环节,AI 技术的应用面临市场 需求变化快、个性化需求差异大等挑战。 首先,全球市场需求快速变化,而 AI 技术需要时 间进行模型训练和调整,很难及时满足市场需求。 例 如,服装品牌经常需要根据季节变化、流行趋势和社会 事件等因素快速调整其产品线,在特殊节日或体育赛 事期间推出限量版产品。 为了做到这一点,企业利用 AI 技术分析社交媒体上的趋势和消费者反馈,以便更 快地作出决策 [8]。

更低的库存占用成本  更高的库存周转率  更有效的部门间协同计划 2.1.1 库存优化解决方案技术架构 打通分析、预测、补货、库存的全链条、可扩展的模块组合 商品数据 促销数据 销售数据 季节气候 人口数据 舆情数据 地理数据 商圈数据 需求计划 智能补货 …… 业 务 应 用 层 中 台 组 件 层 外 源 数 据 数 据 层 需求预测 需求管理 预测模型管理

更低的库存占用成本  更高的库存周转率  更有效的部门间协同计划 26 2.1.1 库存优化解决方案技术架构 打通分析、预测、补货、库存的全链条、可扩展的模块组合 商品数据 促销数据 销售数据 季节气候 人口数据 舆情数据 地理数据 商圈数据 需求计划 智能补货 …… 业 务 应 用 层 中 台 组 件 层 外 源 数 据 数 据 层 需求预测 需求管理 预测模型管理

472 582 0 1,000 2,000 3,000 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月11月12月 国际 国内 市场 整体市场下滑， xx 抢夺市场份额 季节性明显，淡旺季需求差距大（ xx ） 客户 订单组织方式： xx 重机的市场、客户及产品特点决定了未来要采用混合模式 （ MTS/RTO/MTO/ETO ），目前产品基本属于非模块化，不适用 ATO

限性已从隐性成本转化为显 性威胁。 5 首先是需求预测的结构性缺陷。ERP 系统依赖历史销售数据与人工经验构建预测模型，其核心假 设是需求与订货量存在稳定线性关系。但现实场景中，消费者行为受季节性波动、社交媒体热点 等非线性因素驱动，导致预测偏差持续累积。以服装行业为例，根据 Gartner 报告，经销商基 于区域市场经验的订货需求，与终端消费者实际购买行为存在约 20%-30%的偏差。