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目前，大数据驱动的分析将在工业4.0背景下，在相关新兴技术的相互支持下，为制造业带来更理想的收益。数据分析过程旨在提高决策的透明度。基于大数据驱动分析的决策，根据企业内部结构，大化整个制造系统的功能。它有效利用制造资源，确保其经济效益的大化。
基于大数据的智能决策平台的强化学习技术，不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。在考虑解决方案之前，就必须首先确定问题。通过从环境中学习，不断改进决策，搭建一个极其强大的自我学习框架，能够同时做出明智的决策，并从这些决策中学习，从而做出更好的决策，真正实现智能决策。
在“数据 算力 算法”定义的新形态世界中，制造业供应链智能化升级势在必行，而决策智能化又是供应链智能化的关键。制造企业只有具备面向全供应链的智能决策能力，才能踏浪前行。我国制造企业的供应链智能决策解决方案需要高度融合大数据、人工智能和运筹优化等技术，优化制造业管理决策的不确定性，有效提升制造业供应链的决策智能化水平，成都全屋定制APS，推进供应链升级转型，助力中国制造业长远发展。
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家居APS成功实施的关键要点
生产计划是整个供应链系统中的一个环节，全屋定制APS排名，每一家企业，都是供应链中的一环。作为下游企业的供应商，不能按计划交货，会影响下游企业的计划编制，引发连锁反应。
制造企业想要成功实施家居APS系统的要点大概有这几点
1、销售订单需求是编制生产排程的首要条件，所以销售订单要搞准确，包括销售预测都要做到有根有据，全屋定制APS排行榜，原材料订购需要一定周期，所以通常要求销售一个月需求是正式订单，还有两个月计划是预测。
2、需要制订的购买计划和到料计划，保证物料的完备性。
3、合理控制库存，不让仓库欠料的同时，也不能让物料呆滞，造成资源浪费。
4、设备完好性决定着生产的顺利程度，是否有高产出和，所以要观察设备的完好，以免造成停机换产的损失；
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ERP和家居APS的联系和区别是什么？
目前绝大部分ERP的生产部分因为无法满足企业日益增长的业务需求，不利于业务管理革新，久而久之会积累下更多的信息化难题，从而丧失实用价值，所以不得不沦为摆设。
家居APS的制造计划模块与ERP的MRP通过制造订单，结合BOM、库存信息及采购信息等数据综合考虑，反复交互论证，得出将要生产排产的生产任务单然后需求计划模块再结合外部数据中预测需求通过家居APS算法计算得出预测生产计划。
家居APS的排产计划模块则会根据算法而得到工作中心的生产排单以及在制品的排队序列。同时接受对车间活动的监测数据，实现对车间变化信息的动态反映。
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