跨领域专家的工业实践
Haluk Demirkan作为设备需求科学高级管理者，致力于构建融合数据科学与供应链管理的智能生态系统。其团队采用随机森林、XGBoost和岭回归等时间序列预测方法，对电子阅读器、智能音箱等设备进行全球销售预测，精度覆盖未来365天。
核心技术架构
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智能需求计划模型
- 整合产品替代效应、宏观经济指标、社交媒体数据等多维度输入
- 通过机器学习感知客户偏好细微差异
- 提前识别新兴市场趋势
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自动化决策系统
- 基于预测结果自动生成最优物流方案
- 支持促销价格弹性模拟（如：“当价格为X时，伦敦地区4月21日的电子阅读器销量预测”）
- 减少15%供应链成本同时提升交付时效
机器学习应用突破
- 采用AI增强的流程自动化技术（Intelligence Augmentation）
- 开发自学习算法框架，使系统能自主提供决策支持
- 通过预测模型影响新产品设计决策
- 疫情期间曾成功部署医院床位分配优化系统
学术与工业的融合创新
Demirkan强调"T型人才"培养模式，即：
- 垂直领域：深耕数据科学、运筹学
- 横向整合：结合管理科学与社会科学
- 实际案例：为美国劳工部制定"运营研究分析师"新职业标准
该预测系统已实现：
- 按颜色/尺寸/地区维度的单品级预测
- 制造与物流计划的联动优化
- 每日动态更新超过200个市场的需求波动