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用机器学习模型确定供应计划偏差的补救措施的可接受性

摘要

本公开涉及用机器学习模型来确定供应计划偏差的补救措施的可接受性。描述了一种用于分析关于与供应计划的偏差的供应商通信的系统。该系统可以确定偏差的严重性并确定由偏差造成的对供应链或库存级别的影响。可以识别供应商通信中的补救措施,并且系统可以确定该补救措施对于解决偏差是否可接受。对供应计划偏差、偏差的严重性、补救措施的可接受性和/或其它因素的分析可以被用于生成供应商分数。

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  • 2022-10-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q30/06 专利申请号:2020109636855 申请日:20200914

    实质审查的生效

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