人工智能

结合人类和机器智能以取得强大的结果。

请求演示

kinaxis ai

智能控制数字供应链。

Kinaxis通过将人工智能与人工智能和并发计划相结合，使计划者能够做出快速，自信的数据驱动决策。尽快知道哪些数据与您的计划有关。对从该数据得出的见解更快地采取行动。并通过让计划者专注于最大价值来消除浪费的时间和才能。

提高效率

通过使整个机器学习工作流程自动化，可以通过更轻松，更低的入口处将机器学习实现到供应链计划中，从而消除了数据科学家团队的需求。并通过自动化耗时的过程（例如数据转换和预测模型选择）来释放计划者的时间来专注于解决高影响问题。

自信决策

通过易于解释的可视化来提高用户的采用和接受机业学习生成的结果，从而通过解释哪些数据特征影响需求预测以及数量来创造信任。

预测性和规定分析

机器学习和始终在线分析确保您的供应链始终学习提高效率，从而为您提供最佳建议，以使用实时库存，客户需求和供应商状态数据来平衡供求。

数据融合

通过自动从各种来源摄入数据，请参见更快的价值时间 - 无需数据处理。最先进的技术使您可以带入任何新的结构化或非结构化数据源，而无需经历定义模式的艰苦任务。只是拖动，掉下来。

汽车

通过自动化整个机器学习工作流程来提高效率 - 而无需数据科学家。停止期望您的计划者成为数据准备和操纵的硕士。自动化清洁，工程，转换和培训数据的耗时的过程，以便计划人员可以专注于最擅长的事情。

解释性

通过视觉解释预测，可以推动更高的用户采用 - 因此计划者相信系统。不再对数学的盲目信仰。计划人员更容易理解和接受系统生成的建议，因为结果是透明且易于解释的，并提供了适当数量的解释。

操作

使用您的计划平台本来的AI解决方案享受较低的成本入门，或与之无缝集成2022世界杯预选赛a组积分。我们提供了利用我们独特的AI算法或将任何现有AI算法或系统的投入到RapidResponse中的能力，以确保您从投资中推动实际价值。

大供应链SaaS数据集

Kinaxis是第一个以服务（SaaS）表格提供供应链计划软件的人。从那时起，我们积累了大规模的数据存储，我们将利用这些数据存储来培训和完善机器学习模型来解决实践计划问题。

为计划革命提供动力

供应链领导者必须能够回答诸如“重要吗？”，“有什么影响？”之类的基本问题。和“我该如何纠正情况？”借助AI驱动的并发计划，您可以在数据，过程和人员之间弥合回答的差距，并在几秒钟内对这些问题采取行动。

从需求预测中取出猜测。

使用基于机器学习的预测和传感，在所有视野中都具有高度准确的需求预测，同时利用分析，见解和基于异常的工作流程以优先考虑高价值ADD工作。将您的需求的真正驱动力与内部和外部信号一起纳入。通过更准确的预测提高需求和供应计划的起点。使用置信度得分来集中在整个组织中的共识预测工作。

从供应链中驱动成本。

使用新的建模方法和分析求解器结合了成本，收入，准时交付，能力以及更多更多的衡平衡。利用现有的主数据。利用灵活的业务目标。计划在任何水平的粒度。借助Supply.ai，您可以解决各种各样的业务问题，包括可以实现的可能性来最大程度地提高利润，通过确定要制造的产品以及如何提供的可用供应和无需承诺的能力和常见的混合物，这使您可以充分利用可用的API并选择最佳处理技术，以最大程度地满足总需求。