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Prévision des stocks dans le marché de la rechange
La prévision des pièces sur le marché secondaire est exceptionnellement difficile en raison des impacts de la saisonnalité, des perturbations de la chaîne d'approvisionnement, des changements dans les préférences des consommateurs, etc. Les méthodes traditionnelles de prévision des stocks statistiques comme (ARIMA, etc.) sont pâles par rapport aux prévisions des stocks basées sur l'apprentissage automatique. Cependant, l'utilisation de l'apprentissage automatique ne garantit pas une meilleure précision. Chez SkuCaster, notre technologie exclusive de prévision des stocks prend en compte les données des véhicules en exploitation (VIO) pour refléter la demande réelle du marché.
Full LLM-Features at Your Fingerplace
User-friendly conversational experience utilizing OpenAI GPT APIs to provide a natural language query environment.
Plain language to SQL translation allows users to ask questions naturally, converting them into structured, secure queries.
Visual data representation helps automatically generate charts and graphs from query results
Reduces OpenAPI costs by caching queries to minimize repeated calls to external APIs
Avoids direct data exposure by ensuring the raw database information is not exposed to users.
Immediate SQL Query Reponses against the databases
Iterative conversational context enabling end-users to ask follow-up questions
Enforces a maximum query size to maintain efficiency and focus on relevant information
Valuable for both technical and non-technical users
Defined Database
Structured/Unstructured
Prévision d'inventaire de Meubles
