供应链中的预测是出了名的复杂，而且永远不会准确，因为预测本身就是如此。由于没有一种模式能始终如一地为所有产品、地点和时间跨度提供最佳结果，因此 "一刀切 "并不适合所有使用案例。有些模型擅长处理季节性数据，有些模型能更好地处理噪声数据，而高级深度学习模型则能发现非线性模式--但前提是数据必须是稳健的。那么，企业如何选择正确的模式，而无需进行无休止的人工调整呢？答案就在于混合搭配的预测方法。
理解概念
通过混合匹配预测，规划人员可以调整模型选择，在某些情况下，还可以通过评估多种算法并为每次预测运行/周期分配性能最佳的模型来实现自动化。把它想象成打造一支冠军球队：不同的球员带来不同的优势，正确的组合才能获胜。同样，"混搭 "是一个专用模型库，可让您根据业务重点和时间范围选择最合适的模型。
混合搭配的原因和运作方式
精确预测的重要性前所未有。随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的加速发展，部署一个不合适的模型很快就会导致预测准确性降低；预测不准确可能会导致库存短缺、产能规划失调和客户不满。混合与匹配技术通过自动评估模型、减少规划人员工作量和提高准确性来解决这一问题，而不需要专业的数据科学技能。
其核心是，"混搭 "利用了一个智能的、无所不在的语义网络架构。在这里，除了使用平均平方误差 (MSE) 等关键绩效指标对模型进行核心评估外，还定义了预测配置--输入、输出和视野。每次运行时，每个节点和规划范围使用一个模型。然后，在随后的预测运行中，可以根据数据条件的变化重新评估和选择不同的模型。
