准确率最高的计划软件有吗?

在学习了有关深度学习的理论课程之后,很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始,告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。

本文由六大部分组成,涵盖深度学习 ( DL ) 项目的整个过程。我们将使用一个自动漫画着色项目来说明深度学习的设计、程序调试和参数调整过程。

本文主题为「如何启动一个深度学习项目?」,分为以下六个部分:

  • 第一部分:启动一个深度学习项目

  • 第二部分:创建一个深度学习数据集

  • 第三部分:设计深度模型

  • 第四部分:可视化深度网络模型及度量指标

  • 第五部分:深度学习网络中的调试

  • 第六部分:改善深度学习模型性能及网络调参

第一部分:启动一个深度学习项目

应该选择什么样的项目?

很多人工智能项目其实并没有那么严肃,做起来还很有趣。2017 年初,我着手启动了一个为日本漫画上色的项目,并作为我对生成对抗网络 ( GAN ) 研究的一部分。这个问题很难解决,但却很吸引人,尤其是对于我这种不会画画的人来说!在寻找项目时,不要局限于增量性改进,去做一款适销对路的产品,或者创建一种学习速度更快、质量更高的新模型。

调试深度网络(DN)非常棘手

训练深度学习模型需要数百万次的迭代,因此查找 bug 的过程非常艰难,而且容易崩坏。因此我们要从简单的地方着手,循序渐进,例如模型的优化(如正则化)始终可以在代码调试完成后进行。此外,我们还需要经常可视化预测结果和模型度量标准,并且我们首先需要令模型跑起来,这样就有一个可以后退的基线。我们最好不要陷在一个很大的模型,并尝试将所有的模块都弄好。

宏伟的项目计划可能带惨烈的失败。多数个人项目的第一个版本会持续两到四个月,这个时间非常短暂,因为研究、调试和实验都需要花费大量的时间。一般我们安排这些复杂的实验,使其通宵运行,到第二天清晨时,我们希望得到足够的信息来采取下一步行动。在早期阶段,这些实验不应超过 12 小时,这是一条良好的经验法则。为了做到这一点,我们将漫画上色项目范围缩小到单个动画人物的上色。此外,我们需要设计很多测试,因此借助它们分析模型在实验中的不足之处。一般这些测试不要计划得太远,我们需要快速度量、学习,并为下一步设计提供足够的反馈。

当我们在 2017 年春季开始讨论漫画上色项目时,Kevin Frans 有一个 Deepcolor 项目,用 GAN 为漫画添加色彩提示。

在确定目标时,你会花很大力气来确保项目完成后仍然具有意义。GAN 模型相当复杂,2017 年初还没达到嵌入产品所需的质量水准。然而,如果你把应用范围缩小到产品可以巧妙处理的程度,你就可以把质量提高到商用水准。为此,无论着手启动何种 DL 项目,都要把握好模型泛化、容量和准确性之间的平衡。



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在学习了有关深度学习的理论课程之后,很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始,告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。

本文由六大部分组成,涵盖深度学习 ( DL ) 项目的整个过程。我们将使用一个自动漫画着色项目来说明深度学习的设计、程序调试和参数调整过程。

本文主题为「如何启动一个深度学习项目?」,分为以下六个部分:

  • 第一部分:启动一个深度学习项目

  • 第二部分:创建一个深度学习数据集

  • 第三部分:设计深度模型

  • 第四部分:可视化深度网络模型及度量指标

  • 第五部分:深度学习网络中的调试

  • 第六部分:改善深度学习模型性能及网络调参

第一部分:启动一个深度学习项目

应该选择什么样的项目?

很多人工智能项目其实并没有那么严肃,做起来还很有趣。2017 年初,我着手启动了一个为日本漫画上色的项目,并作为我对生成对抗网络 ( GAN ) 研究的一部分。这个问题很难解决,但却很吸引人,尤其是对于我这种不会画画的人来说!在寻找项目时,不要局限于增量性改进,去做一款适销对路的产品,或者创建一种学习速度更快、质量更高的新模型。

调试深度网络(DN)非常棘手

训练深度学习模型需要数百万次的迭代,因此查找 bug 的过程非常艰难,而且容易崩坏。因此我们要从简单的地方着手,循序渐进,例如模型的优化(如正则化)始终可以在代码调试完成后进行。此外,我们还需要经常可视化预测结果和模型度量标准,并且我们首先需要令模型跑起来,这样就有一个可以后退的基线。我们最好不要陷在一个很大的模型,并尝试将所有的模块都弄好。

宏伟的项目计划可能带惨烈的失败。多数个人项目的第一个版本会持续两到四个月,这个时间非常短暂,因为研究、调试和实验都需要花费大量的时间。一般我们安排这些复杂的实验,使其通宵运行,到第二天清晨时,我们希望得到足够的信息来采取下一步行动。在早期阶段,这些实验不应超过 12 小时,这是一条良好的经验法则。为了做到这一点,我们将漫画上色项目范围缩小到单个动画人物的上色。此外,我们需要设计很多测试,因此借助它们分析模型在实验中的不足之处。一般这些测试不要计划得太远,我们需要快速度量、学习,并为下一步设计提供足够的反馈。

当我们在 2017 年春季开始讨论漫画上色项目时,Kevin Frans 有一个 Deepcolor 项目,用 GAN 为漫画添加色彩提示。

在确定目标时,你会花很大力气来确保项目完成后仍然具有意义。GAN 模型相当复杂,2017 年初还没达到嵌入产品所需的质量水准。然而,如果你把应用范围缩小到产品可以巧妙处理的程度,你就可以把质量提高到商用水准。为此,无论着手启动何种 DL 项目,都要把握好模型泛化、容量和准确性之间的平衡。

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2.内容要具体,涉及到产量、效率等可量化的问题请提供相关数据;

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同行交流一下啊,先确认几个问题:

1)有没有用系统,如有,用的什么系统,如果没有,日常运作如何实现工厂内部运作;

2)如有用系统,系统功能是否涵盖销售端,销售预测与实单管理(或者排产)的功能呢,如果没有,有没有基本的主生产计划排产,日排产计划功能;

3)如果没有,有没有MRP驱动工单、PR的功能,以及后续的仓库管理(收发存)和车间运作管理功能(工单领退料,报产等功能)

如果包含以上1-2个功能,无论系统运作,还是手工管理,均可以进入下一流程:重要流程 - S&OP的实际操作流程

即:公司战略级的计划功能,需要PMC协调公司财务系统(如果走cooperate集团财务,或者HQ集团整体运营,其下属独立部,则另谈),高层、销售,结合公司年度的销售目标金额,及过往的历史年度数据,将销售产值,转换成台数,(找成本要一个标准产品的标准单价,进行折合换算即可)。

之后,按照一般公司的基本运作模式,每个季度第2个月循环更新未来4个季度的销售产值预测,并转换成台数,形成可以执行的销售预测数据。

同时,基于在手实单的具体情况,与以上的模拟“销售预测”数据进行对比,滚动更新,形成PMC的主生产计划流程数据。

然后,再按照车间(或者工序),基于BOM的层级和用量(如果没有系统,可手工运算),展开车间级(或者工序级)的可被执行的生产计划

以上是MRP运算之后,厂内的生产计划部分。

MRP运算之后,还有另外一条“外部需求”部分

如果你们单位订单变化没有规律,且极为频繁,最可怕的地方,不在外购和自制的需求执行,而在于大量E&O库存的管理和处理。

建议将“外购需求”的管理,升级到“整体的库存管理”,两条线一起走,一个是“外购PR/PO”的策略管理,一个是可能造成E&O库存的前段根本原因追溯管理。

外购PR/PO的策略管理:可以基于产品BOM层级中,外购物料的单价和需求量,按照ABC级别分别管制(属于业内基本概念,无需赘述),个人经验,特别是A级物料,如果系统和运作实在无法匹配,建议MC进行手工管制,会比较稳妥,这也是PMC从业人员最无赖,也是最没有办法的办法;

1)订单突然退期,取消,暂停,形成的E&O风险管理的跟进、处理;

“后期处理部分”,可以推动建立MRB会议机制,或者推动物料代换机制的建立,联合采购,进行RE-SELL处理,实在不行,尽快报废,否则财务系统的计提机制切入后,会即刻显示在公司的P&L,GP报表上。

呆滞库存沟通&处理会议,通常情况可以由工程部,或者MC主导,邀请工程系统,质量系统,采购系统(如有re-sell),制造(如有返工,或者改制)参加。主要目的:阶段性的回顾和处理E&O库存。

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第一步确认预测的对象和责任主体,销售做预测就是拍脑门,计划做预测有数据,但是没趋势,可以设定一个表格来结合计划物控和销售的数据共同做预测,但是要明确一点预测就是不准的

第二,针对长周期的采购物料进行物料分析,从量和频次进行分析,那些是需要备库存的,那些需要按单采购的,明确物料的采购模式。

第三,就是计划执行的柔性和灵活性方面的改善,计划实际生产状况和消耗量的关注,制定将库存的数据和交货数据的分解,按照红绿灯的管理模式进行库存和交货数据的管理(<1/3是红灯,1/3到3/2是黄灯,>2/3是绿灯)。

通过Kanban拉动与循序发送采购信号,前期需对物料做PFEP分析,确定:每包包装数、最小起订量MOQ、看板容量QPC、看板枚数(前期可用2箱看板)。

题目中的哪些预测本身是不准确的信息,不是真实的客户的需求,

然后再是数据模型分析   客户分类、产品分类,安全库存什么的,不过缩短LT、采购周期是很有利的改善。

知道销售的预测准确率低于10%,还用他的预测去做计划?

产品分类,原材料分类,和采购一起做成品和原材料预测。

采购周期长的既然有通用件,应该多备库。

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除了倒逼提销售计划准确率外,同期数据对比也很重要,按规律做储备,区分长线通用物料(按价值规律原则)。

这个课题所有使用计划生产方式的公司其实都会碰到,我把我们公司的做法和经验说一下,希望对这位朋友有所帮助。

从问题的属性看,其实您提了2个问题,从结果系的问题是:计划混乱,要因系的问题是:市场销售波动。通常结果系的改善比较快,属于临时的对策,而要因系的改善则比较困难,属于恒久的对策。(第一部分内容)

计划混乱的改善有以下方向:

1.收集计划的波动区间,掌握波动的规则,通过设定库存来消除市场波动对计划的影响;

2.LT的改善(生产前置时间),通过对物料采购周期、快速换型、员工技能的多能化、交付物流周期等效率提升,压缩整体交付的时间,朝着JIT的方向改善,提升市场应变能力,

3.如果是内部前后工程的情况,尽量实现整流化生产,消除子计划(子计划越多,整个生产计划越混乱)的产生。

市场波动的改善有以下方向:

1.首先当然是倒退业务部门,精准去把握和预测市场的动向,

2.企业自身的应变能力也是需要强化,可以朝着后补充生产体系的方式去转变:

①逐步淘汰计划生产的方式,采用看板来管理,通过设定一定的批量来约束采购量、生产量,慢慢实现出货了什么我就生产什么,出了多少我就生产多少,零部件消耗了什么我就买什么,消耗了多少我就买多少,维持一个可控合理的库存水准;

②当生产方式稳定后,可以通过调整批量,实现小批量多频次的生产、交付、采购,这样企业的应变市场的能力才能逐步提升。

希望以上内容对所有采用计划生产方式的企业有所帮助,如果有什么不对的地方还请包涵。

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客户需求随时变动,是当前市场活动的一个普遍现象,企业如何跟上这种变化,就是企业的综合能力的表现。

好像和上次说的一个消费品门店的问题差不多,没有办法精确的计划。建议根据生产周期和原材料采购周期,采用后补货方式,根据历史记录和客户需求经验,建立每个产品的最低的产成品库存。

生产计划按照每日或周或月的方式,按照发出货物的数量,补充生产,补充产成品库存。来控制物料和组织生产、采购资源。

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公司的市场战略战术调整为顾客第一利润第二销售单品数精减50%以上严格MOQ;启用优秀的PMC相关软件;研发及工艺调查增加相同材料50%以上;

生产及品质配合减少成品的多或少数60%以上;自动化程度提高;特殊情况或战略市场客户产品外发或成立小生产半自动线。

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如果销售波动是来自市场因素,那企业就要让自己的工厂变的更加柔性化来适应市场的变化,根据以往的数据,做合理的库存,整合供应商家数,让供应商靠近自家工厂,多能工、快速转线能力、生产线整流,使生产线越趋近一个流,都有助于对应市场波动。

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计划不是销售预测可以做准确的,如果全部依靠销售结果就好不到哪里去。除非一个公司客户很单一,完全依赖客户的哪种。这个就要看计划的职能到底是销售还是计划。销售的点状信息和长期的供应数据分析要一起结合。

看完此文,热爱精益的您如果有任何想法,欢迎在留言区畅所欲言,我们不定期会抽取幸运粉丝,送神秘礼品!

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