您的技术架构如何释放人工智能

工作室、排练和调音 

就像音乐家需要在录音室环境中热身、调音和创作声音一样，人工智能模型也经常需要进行一些实验和微调才能最大限度地发挥其价值。然而，数据科学家并不总是有简单的方法来进行排练。如果没有合适的技术环境，连接相关的内部和第三方数据、构建或改进模型以及将性能最佳的模型大规模投入生产可能会很困难。 

得益于最新产品的发布，Blue Yonder 客户现在可以访问 ML Studio，从而找到最适合特定用例的机器学习模型。ML Studio 让数据科学家使用熟悉的环境来构建解决特定结果和场景的机器学习模型。此过程允许企业确定哪些模型最适合其需求，然后轻松地进行大规模部署。

借助 ML Studio，Blue Yonder 在提供灵活、可定制的机器学习开发工具包方面处于领先地位，为从 AI 中获取额外价值提供了巨大的潜力。 

场景建模 

试图预测全球需求是供应链中最大的挑战之一。对于数据可见性和访问权限有限的人类规划人员来说，制定一个无论发生什么情况都能有效运行的单一计划是一项不可能完成的任务，尤其是当他们必须花费大量时间手动创建每个预测和计划时。即使可以自动生成场景，传统方法也可能需要花费数小时，从而延迟关键决策。

将人工智能深度嵌入到规划等关键战略功能流程中，对于领先的供应链运营商来说是一个巨大的优势。在几分钟内模拟数千个场景的能力将改变游戏规则，特别是当针对特定的业务目标进行调整并包含高度准确的人工智能驱动的需求信号时。优化的计划使企业能够更好地利用现有供应来满足需求。

拥有提供这种快速建模的技术能力，并根据您的业务和您认为最重要的战略成果进行调整，使规划人员能够快速构建和评估更多潜在计划，以实现最大的灵活性。 

Blue Yonder 的方法为快速、准确的情景规划树立了新标准，帮助企业更快地适应中断和不断变化的需求，

我们的使命是改变供应链格局，帮助企业应对现代供应链的复杂性和波动性。

我们的端到端平台和数字网络创建了一个互联的生态系统，打破了孤岛并实现了贸易伙伴之间的无缝协作。这种整合确保了规划、执行和协作的简化，使企业能够迅速适应不断变化的市场条件和客户需求。结果是降低了风险、提高了效率并优化了性能。

了解我们最新的产品更新如何通过增强库存优化、需求计划、供应计划、综合业务计划和综合需求与供应计划的 AI 和 ML 功能来推进这一使命。  

人工智能并不是我们在新版本中所做的全部工作——请在此处了解更多信息。