2020.07.03
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達美樂 Pizza 利用 RapidMiner 預測供應鏈優化生產流程
達美樂披薩是一家跨國的披薩外送連鎖店，總部在美國密西根州的安娜堡，是全球銷量最大的披薩銷售商。達美樂在全球展店超過15,000門市，而像這樣的連鎖銷售公司，能怎麼樣應用機器學習在其產業上呢？
達美樂針對以下幾點做了準確的8週供應鏈預測，對整體供應流程做了優化：
1. 食物浪費
2. 員工數量安排
3. 模型運行時的性能提高了 10 倍
4. 成功讓 4,000 多個位置接收預測結果
在這個過程中，主要遇到的困難在於上千個門市彼此都需要單獨的模型，以優化整體供應鏈的情況，在資源密集與時間有限的情況下，這會造成整體的擴展性問題。同時也遇到太多唯一變量，導致食物變質、過剩的勞動力安排和與供應商對接不順暢。
因此達美樂利用了 RapidMiner 的可擴展性，結合內建的處理套件和開源庫，採用時間序列預測分析來得到所有時刻的需求量。同時也能夠利用 RapidMiner Server 垂直與水平向的伺服器可擴展性，幫助多間門市處理單獨的分析模型。此外在預測分析中除了加入歷史需求數據外，也納入了過往與未來的促銷活動，和所有的假期資訊，讓模型能更精準判斷正確的需求量。
當您的組織正在用 Python 或 R 等程式語言構建 AI 解決方案，那麼您可能會面臨到管理部署在運行和配置上的挑戰。而像 RapidMiner這樣的多模式 AI 平台可以統一整個團隊的開發和部署流程，同時降低成本並提高性能，在 AI 專案開發過程助上一臂之力。
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