對于部分企業預測不準的情況，我們幫助企業通過歷史數據和訂單執行監測建立起訂單預測模型，提升訂單預測準確率，并且根據物料種類建立不同預測策略，進一步降低庫存儲備。
通過預測與訂單執行對比修正預測數據；
對歷史訂單數據分析修正預測數據；
對不同的產品采取不同的預測策略；
預測模型需要不斷的修正與進化；
從預測產品到預測通用組件；
以組件包的形式滿足客戶的快速要求；
特殊件加強交期管理，盡量減少儲備；
對于交期極短的物料排除預測之外；
利用ARIMA、Holt-Winters、LSTM等算法建立算法預測模型，提升相關SKU的銷量預測精準度，包括數據探索、數據特征提取、算法建模與訓練等。
預測案例：遠航九江集團通過ARIMA模型和溫特斯乘法模型，分別進行單步和多步預測分析，完成對產品銷售量進行預測，同時采用擬合優度（R^2）最為評價指標衡量模型預測的準確度。
