对于部分企业预测不准的情况，我们帮助企业通过历史数据和订单执行监测建立起订单预测模型，提升订单预测准确率，并且根据物料种类建立不同预测策略，进一步降低库存储备。
通过预测与订单执行对比修正预测数据；
对历史订单数据分析修正预测数据；
对不同的产品采取不同的预测策略；
预测模型需要不断的修正与进化；
从预测产品到预测通用组件；
以组件包的形式满足客户的快速要求；
特殊件加强交期管理，尽量减少储备；
对于交期极短的物料排除预测之外；
利用ARIMA、Holt-Winters、LSTM等算法建立算法预测模型，提升相关SKU的销量预测精准度，包括数据探索、数据特征提取、算法建模与训练等。
预测案例：远航九江集团通过ARIMA模型和温特斯乘法模型，分别进行单步和多步预测分析，完成对产品销售量进行预测，同时采用拟合优度（R^2）最为评价指标衡量模型预测的准确度。
