目标很明确：从而预测潜在的交货期延长。然而，数据的复杂性要求采用比传统预测方法更复杂的方法。
机器学习领域出现了合适的方法。在对各种模型进行严格测试后，XGBoost 算法成为明显的领先者，展示了处理复杂数据集和提取细微模式的卓越能力。从这项分析中获得的见解具有启发性。其中之一是，尽管标准普尔 500 半导体和半导体设备指数等因素与半导体公司有关，但它们对交货时间预测的影响并不显著。相比之下，标准普尔技术、医疗保健、航空航天和通信指数包括苹果、通用电气健康、波音和思科等大量使用半导体的公司，这些指数包括影响交货时间的关键特征。
这一发现凸显了全球半导体市场的相互联系。智能手机销量激增或医疗成像设备需求增加可能会对供应链产生影响，影响石油和天然气设备所用零部件的交货时间。
应对干扰的动态解决方案
凭借强大的预测模型，该公司并不满足于仅仅更准确地预测交货时间。它更进一步，开发出了一种动态安全库存模型，可以实时适应不断变化的市场环境。
这种创新方法既考虑了预测的交货时间，也考虑了其潜在的变化。系统不依 巴拉圭电子邮件列表 赖静态安全库存水平，而是不断调整库存目标。当模型预测交货时间更长或波动性增加时，安全库存水平会自动增加。相反，在稳定期间，系统可以优化库存水平以降低持有成本。
影响是巨大的。模拟显示，由于零部件短缺，库存持有成本大幅降低。供应链采购团队和生产规划人员对他们预测交货时间、管理半导体供应波动和优化库存水平的能力有了新的信心。连锁反应扩展到整个供应链，准时交货率提高，零部件短缺成本降低。
通过利用数据驱动方法和机器学习算法，该公司将其半导体元件库存管理从被动转变为主动。新功能可确保一致的生产计划和及时的项目交付。该计划的成功表明，即使在数据可用性有限的情况下，机器学习算法也可以成为石油和天然气行业交货期预测的有效解决方案。