编者注： SCM 论文《预测石油和天然气公司的半导体元件交货时间：基于机器学习的动态安全库存模型》由 Chong Zhang 撰写，并由 Thomas Koch 博士 ( [email protected] ) 指导。有关该研究的更多信息，请联系论文指导老师。
半导体交货时间的波动对不同行业来说都是一个持续的挑战。交货时间预测不准确，通常与最初供应商承诺的交货时间相差很大，会严重扰乱生产计划，增加制造成本，破坏精心策划的客户交货计划。业务波动性大、交货时间不可预测的公司需要严格的供应链管理策略来降低风险并确保运营连续性。
对于在苛刻的环境中运营的行业，例如石油和天然气勘探和生产，高可靠性 奥地利邮件列表 组件至关重要，半导体供应链不稳定的后果尤其严重。意外的延误会对整个价值链产生连锁反应，影响从勘探到钻井和生产的关键操作。在这种情况下，准确的交货时间预测和强大的库存管理系统的重要性从未如此强烈。
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一家领先的跨国油田服务公司认识到需要主动解决这一普遍问题。虽然他们已经实施了半导体元件集中库存管理系统，但仍有两个关键漏洞未得到解决。首先，他们的系统缺乏动态安全库存机制来减轻交货时间波动的影响。其次，供应商报价的交货时间（构成其规划流程的基础）一直不可靠。这两个因素的组合带来了巨大的风险，因为该行业的停工可能意味着数百万美元的收入损失。
解码内生数据和外生数据
该公司决心解开半导体交货时间波动之谜，因此着手实施一项雄心勃勃的数据驱动计划。他们深入研究了十年的历史采购数据，精心分析了可能影响交货时间的大量因素。这种综合方法不仅限于内部指标，还涵盖了外部变量，例如全球经济指标、行业特定指数，甚至组件级规格。