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物料编码智能识别解决方案介绍
形状
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影响主数据管理的重要因素是企业物料编码混乱的普遍现象。如今,企业物料编码管理面临两大难题:

1、很难识别一物多码。

因为编码语言、编码规则多样化,导致编码误读、误输。

2、低效高错的物料分类。

人工分类不仅对人员的专业性要求很高,而且费时费力,错误率高。由此造成的材料积压.调度差,资源浪费给企业带来巨大损失。

因此,大量的材料编码混乱导致基本数据不准确,这直接导致材料成本上升,影响企业的运营效率。同时,它也导致各部门之间难以转移编码信息,降低了运营和管理的效率。从长远来看,企业将失去其核心竞争力。

为企业物料编码的智能识别分类智能识别解决方案,为企业物料编码智能识别分类提供切实可落地的解决方案。

它不仅可以帮助企业识别和优化历史材料编码,进行二次编码,还可以匹配新的进口材料,确保材料的独特耐用性,实现材料编码的标准化生产设备管理。这是怎么实现的?

1.深入探索人工智能。

物料的唯一编码.物料智能分类,通过人工智能对物料数据进行全面清洗梳理,进行存储建模,进行分析挖掘。

2.行业配置的算法模型。

为用户解决行业性的物料编码识别问题,采用以下各种前瞻性的算法模型,结合行业配置业务的工业iot应用!

DDM模型:总结了物料编码的多样性;

PM模型:快速定位到数据类别,按照模式匹配;

TM模型文本挖掘:核心价值信息和知识从文本材料的描述中挖掘出来;

CBAF模式:根据业务功能快速实现对客户业务的精确物料分类。

DL+ML数据挖掘模型:材料类别预测通过AI技术建立特征模型。

从而从根本上打破传统物料编码遇到的瓶颈,真正实现从人工干预到模型智能判断的跨越式升级,构建企业业务驱动+数据驱动的数据运营模式。

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