图片: 图4-1 销量预测的决策支持与业务价值 图片: 图4-7 业务价值二：产销协同一体化 图片: 图4-4 基于机器学习技术的汽车销量效果 图片: 图4-5 基于机器学习技术的汽车销量预测模型 图片: 图4-8 业务价值三：精准把握市场趋势 图片: 图4-9 售后备件的分类及传统需求预测方法 图片: 图4-12 某油井的实时钻井数据与模型预测数据对比 图片: 图4-13 某油田钻井参数的实时优化结果 图片: 图4-17 部分催化裂化装置参数因果链路 图片: 图6-1 项目整体架构 图片: 图6-6 基于LIGHTGBM算法的备件（编号：340440-00004）维修需求量预测结果 图片: 图6-7 基于XGBOOST算法的备件（编号：340440-00004）维修需求量预测结果 图片: 图6-8 基于LinearRegression算法的备件（编号：340440-00004）维修需求量预测结果 图片: 图6-9 基于ARIMA算法的备件（编号：340440-00004）维修需求量预测结果 图片: 图6-10 基于硬件全生命周期衰变算法的备件（编号：340440-00004）维修需求量预测结果 图片: 图6-11 基于模型融合算法的备件（编号：340440-00004）维修需求量预测结果 图片: 图6-13 订单满足率为98%时的3种备件生产计划 图片: 图6-15 基于多模态工艺控制异常预测预警模型流程 图片: 图6-26 各规格产品的适产产品排序 图片: 图6-23 2020年每月在售规格数统计 序言一 我非常荣幸地接受邀请，为田野先生与张建伟先生所编写的这本新书撰写序言。在当今快速变化的商业环境中，智能化应用是企业蓬勃发展和持续创新的关键，这本书以其丰富的实践经验和具体案例，为读者揭示了智能化应用在企业中的巨大潜力和价值。 田野先生多年来一直致力于将智能化在企…