需求领域：制造业;先进制造
背景＆内容：1、基础数据模型构建。

依据原始数据建立可计算的数据框架模型。

2、模型训练和实现。

根据需求和数据，研究开发具有鲁棒性的智能算法，按照不同规模的数据集进行训练和验证，逐步调优算法。

3、算法实现和试运行。

根据所需要的语言（例如JAVA、C++或Python等)，将各智能算法进行实现，并在真是环境下运行，使之具有可行性。
需解决的主要技术难题：1、基于已有的业务平台数据和其他第三方数据，建立算法所需要的标准数据模型，形成数据模型和原始数据的交互规则，实现实时同步的本地标准数据模型。

2、在历史数据的基础上，研究多种智能算法针对需求预测进行训练，得到初步的预测结果。

3、对历史数据进行复盘，构建历史数据下的优化算法和调度模型。