机器学习驱动的设备需求预测
某中心设备需求科学高级经理Haluk Demirkan致力于构建技术生态系统，通过自动化处理劳动密集型任务，使团队能专注于高附加值工作。其团队采用机器学习算法分析全球设备销售数据，生成未来365天的每日销售预测。
核心技术方法
- 时间序列预测模型：采用随机森林（Random Forest）、XGBoost和岭回归（Ridge Regression）等先进算法
- 多维度输入整合：开发"智能需求计划"模型，综合产品替代效应、宏观经济因素、社交媒体数据等变量
- 动态定价模拟：支持促销价格变动对销售影响的预测分析
供应链优化应用
预测结果直接指导某机构的供应链决策：
- 精准控制产品生产量与物流分配
- 实现"在正确时间将正确设备送达正确地点"的目标
- 同步降低配送时间与供应链成本
流程自动化创新
- 分析现有预测流程并识别优化机会
- 应用机器辅助认知（人工智能增强智能）技术
- 通过自动化减少人工错误，提升运营效率
跨学科实践
Demirkan强调"T型人才"培养的重要性，结合：
- 运营管理
- 信息技术
- 数据科学
- 机器学习等多学科知识
该技术方案已应用于疫情期间医疗资源优化分配，通过编写机器学习脚本实时分析医院床位需求数据，验证了技术在关键场景中的实际价值。