Pontos problemáticos do negócio
O uso de diferentes modelos algorítmicos pelas várias inteligências da cadeia de suprimentos (compras/armazenamento/logística) leva à amplificação cumulativa do viés de previsão.
Programas colaborativos
- federação de dados
- Adoção da A2A
ArtifactMecanismos para trocar resultados intermediários de previsão (por exemplo, inteligência de armazém para fornecer matrizes de giro de estoque) - fazer uso de
content.partsTransferência de tabelas de dados estruturados (formato CSV/Parquet)
- Adoção da A2A
- modelo de relé
- Aquisição do lançamento do corpo inteligente
task_type: "demand_forecast"missão conjunta - A Logistics Intelligence retorna com um fator adicional de tempo de transporte
task_update
- Aquisição do lançamento do corpo inteligente
Etapas de implementação
- extensões
A2AServerimplementa a interface de validação de dados (validate_input_schema) - configurar
TaskRoutingPolicyPossibilitar a seleção dinâmica de inteligências (por exemplo, priorizar chamadas para o módulo de previsão do sistema SAP) - aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
aggregationMethodAlgoritmo de agregação de resultados de definição de campo (média ponderada/rede neural, etc.)
Verificação da eficácia
Depois que a empresa piloto aplicou o programa, a precisão da previsão aumentou em 281 TP3T e os dias de giro de estoque diminuíram em 191 TP3T.
Essa resposta foi extraída do artigoA2A: Google lança protocolo aberto para comunicação entre inteligências de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a precisão da previsão de demanda da inteligência da cadeia de suprimentos por meio de A2A?
