按库存生产MTS的业务流程

按库存生产（MTS）的业务流程通常包括以下几个步骤：

1. 需求预测：根据历史销售数据、市场趋势、季节性等因素，预测未来一段时间内市场需求，并确定生产计划。

2. 订单下达：按照生产计划，下发生产订单，并通知各个生产环节。

3. 原材料采购：根据生产订单的要求，采购所需的原材料，并检查其质量和数量是否符合要求。

4. 生产制造：根据生产订单，进行生产制造，包括组装、加工、检验等环节。

5. 成品入库：生产完成后，将成品入库，并进行质量检验。

6. 销售分发：根据市场需求和库存情况，将产品分发到各个销售渠道，并进行销售。

7. 库存管理：对库存进行管理和监控，确保库存量合理，并避免过多的库存积压。

8. 监控和调整：定期监控销售情况和库存情况，调整生产计划和销售策略，以适应市场需求的变化。

相关问题

mts-mixers

MTS-Mixers 是一种用于多元时间序列预测的模型。它通过因子化时间和通道混合的方法来实现预测。这种模型的实现可以通过安装 Python 版本不低于 3.6，PyTorch 版本不低于 1.5.0，并运行所提供的命令来完成。

研究者在多个数据集上对比了 MTS-Mixers 和其他 Transformer 模型的效果，发现即使不加 Attention 结构，只采用 MTS-Mixers 提出的简单架构，也能取得超过 Transformer 的预测效果。

MTS-Mixers 还采用了一种因子分解的思路来设计第三种结构。由于多元时间序列矩阵存在低秩性，该模型使用基于因子分解的时间维度和通道维度的 Mixup 方法。对于时间维度的冗余性，模型将源时间序列拆分成多个子序列，每段子序列分别进行时间信息的学习，然后再按原来的顺序拼接在一起。对于通道维度的冗余性，模型使用了 SVD 分解。整个计算逻辑主要是利用全连接层实现时间维度和通道维度的 Mixup。

因此，MTS-Mixers 是一种用于多元时间序列预测的模型，通过因子化时间和通道混合的方法来提高预测效果。它可以在 Python 3.6 及以上版本和 PyTorch 1.5.0 及以上版本中使用，并且在多个数据集上展现了比传统 Transformer 模型更好的性能。

MTS-Mixers

MTS-Mixers是一种用于多元时间序列预测的官方实现。它通过因子化时间和通道混合的方式进行预测。使用MTS-Mixers需要安装Python版本不低于3.6和PyTorch版本不低于1.5.0，并运行pip install -r requirements.txt来安装所需的依赖。然后，下载数据并将其转换为.csv格式。

MTS-Mixers的设计灵感来自于Transformer模型，这种模型在捕获长期依赖性方面表现出色，并且近期取得了很大的进展。然而，作者发现Attention机制存在一些问题，比如对于时间相关性的捕获并不是必要的，以及时间和通道之间的交互作用会影响预测性能。为了解决这些问题，MTS-Mixers提出了使用两个因子化模块来捕获时间和信道相关性的方法。通过在多个真实数据集上进行实验，MTS-Mixers的效果优于现有基于Transformer的模型。

多元时间序列在时间维度和通道维度上都存在较强的冗余性。这意味着大多数多元时间序列可以用较少的数据表示出近似完整的原始矩阵。基于这个性质，可以简化多元时间序列的建模过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于PyTorch的MTS-Mixers代码](https://download.csdn.net/download/weixin_46163097/87686381)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【论文阅读】2023 MTS-Mixers](https://blog.csdn.net/mataolc/article/details/129232940)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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