Bi-objective sales planning using machine learning for industrial valves
Notice bibliographique
Résumé
Accurate prediction and forecasting of industrial products’ consumption, enables up-to-date and efficient supply, replacement of worn-out items, and prevention of resource wastage. Planning and forecasting the usage of industrial products can help often based on historical years’ performance and environmental factors, using either traditional methods or smart systems. However, the instability of some sales behavior in certain products and the lack of previous data for new products or sales offices can create problems in intelligent systems. In this paper, we present a hybrid and bi-objective model in the form of a business intelligence system that first fits an appropriate function to the products, providing a new estimated combination for the type and sales amount of all products, while taking into account the profit margin. This new intelligent system allows for flexible planning for the company, generating a special scenario for each new input strategy. Furthermore, using machine learning and based on similarity measurements and the company’s previous data, we predict the sales behavior for new products and sales offices in their first year of operation. Finally, the model announces the sales trend of each product in different time periods, separately for each sales office, taking into account the previous two stages. The current investigation outlines the integration of the proposed model into the business intelligence system of Mirab Valves Company, a reputable manufacturer of industrial valves, and its subsequent effective application as an exemplar. The model’s efficacy in forecasting sales of new products and sales offices is established at 79% and 92%, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».