Schmerzpunkte im Unternehmen
Die Verwendung unterschiedlicher algorithmischer Modelle durch die verschiedenen Intelligenzbereiche der Lieferkette (Beschaffung/Lagerhaltung/Logistik) führt zu einer kumulativen Verstärkung der Vorhersageverzerrung.
Gemeinsame Programme
- Datenföderation
- Verabschiedung des A2A
ArtifactMechanismen zum Austausch von Vorhersage-Zwischenergebnissen (z. B. Lager-Intelligenz zur Bereitstellung von Lagerumschlagsmatrizen) - ausnutzen
content.partsÜbertragung von strukturierten Datentabellen (CSV/Parquet-Format)
- Verabschiedung des A2A
- Modellrelais
- Beschaffung von Smart Body Launch
task_type: "demand_forecast"gemeinsame Mission - Logistics Intelligence Retouren mit zusätzlichem Transportzeitfaktor
task_update
- Beschaffung von Smart Body Launch
Schritte zur Umsetzung
- Erweiterungen
A2AServerimplementiert die Schnittstelle zur Datenüberprüfung (validate_input_schema) - konfigurieren.
TaskRoutingPolicyErmöglichung einer dynamischen Auswahl von Intelligenzen (z. B. Priorisierung von Aufrufen des Vorhersagemoduls des SAP-Systems) - passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
aggregationMethodFelddefinition Ergebnisaggregationsalgorithmus (gewichteter Durchschnitt/neuronales Netz usw.)
Überprüfung der Effektivität
Nachdem das Pilotunternehmen das Programm angewandt hatte, erhöhte sich die Prognosegenauigkeit um 281 TP3T und die Umschlagstage der Bestände sanken um 191 TP3T.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelA2A: Google veröffentlicht offenes Protokoll für die Kommunikation zwischen KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Genauigkeit der Nachfragevorhersage in der Lieferkette durch A2A verbessern?
