哈里斯农场市场转向AI管理鲜货

哈里斯农场市场已经部署的人工智能(AI)在其供应链建模得到的新鲜农产品适量在其货架上的消费者希望它的时间。

与企业AI合作不断增长的连锁杂货店供应商DataRobot,以减少自己的数据科学的工作量,并就产品的可用性和客户需求的准确预测。

IT菲尔·克里布的负责人说,公司开始重点“非常”各地的新鲜农产品。

[ 123]“这相当于大约50左右的商业广告这显然是季节性很强的百分比,它的波动了很多。

“传统上它已经很‘触摸,感受,看到’。我们在新南威尔士州依靠在采购团队的人的经验。

拥有超过两打的店铺,喀拉规模RIS农场的运营取得了手动采购非常困难的 - 这是在干旱过去12个月进一步复杂任务时,“黑色夏日”的森林大火和市场扰乱所带来由COVID-19大流行

“我们想要的。使用最新的进展分析,以支持关键的决策过程,”克里布说。

DataRobot最初与菜市场合作,实现对产品核心子集的数据驱动的决策模型,之前反复添加到模型中要包括其他需求预测。

第一次迭代聚集了广泛的点包括季节性影响和客户数量的数据,大约有100 AI模式的几个月后,来到网上集中在需求预测为新鲜产品。

使用数据从上一交易日的贸易,从模型的预测被送入定制的应用程序哈里斯农场的购房者已经使用时间为上午02时股票的购买,将提供产生时间为上午店开幕会在货架上。

[ 123]试验几个月后,杂货商调整了模型,通过存储对象的部署,使链提供更多的本地相关的股票,并关闭部署店面可能被关闭。

总的来说,更400个部署作了并且使用25个具体型号为每小时人数和每天数5个聚集模型生成30个客户号码预测。

“我估计我们可能只是通过把我们的资源容量十倍使用DataRobot,”克里布所述。

结果被有关农产品的需求已显著上升哈里斯农场的管理易腐库存能力,削减浪费和提高利润越来越准确的预测。

通过外包数据的科学模型的背后,该公司的IT团队能够专注于其他任务。

“我们没有真正思考的技术部分的多了,”克里布说。

“我们花那个时候理解和解释我们自己的业务需求。”

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