Enhancing semiconductor critical system demand forecasting through a machine learning tool

In today's dynamic business landscape, accurate demand forecasting is essential for effective planning and resource allocation. This thesis introduces IntelliDemand, a sophisticated demand forecasting software that harnesses the power of artificial intelligence (AI) for time series forecasting. Through an exhaustive study, we unequivocally demonstrate how IntelliDemand outperforms conventional forecasting methods, providing more accurate and reliable predictions. Our research explores the integration of advanced machine learning techniques to uncover hidden patterns and trends within historical data. These invaluable insights are then translated into actionable predictions, enabling businesses to proactively respond to demand fluctuations. Furthermore, the inclusion of data visualization enhances decision-making by providing intuitive representations of complex demand patterns. To validate the effectiveness of IntelliDemand, we conducted extensive experiments using real-world data. The results unequivocally indicate that IntelliDemand consistently outperforms traditional business unit methods in generating forecasts. The software's ability to adapt to changing demand dynamics and capture intricate relationships contributes to its superior forecasting accuracy. This work underscores the pivotal role of advanced analytics and AI in enhancing demand forecasting accuracy. By harnessing machine learning for time series forecasting, IntelliDemand emerges as a powerful tool for organizations seeking to optimize their planning processes and maintain a competitive edge in the market.

Nel dinamico panorama aziendale di oggi, una previsione accurata della domanda è fondamentale per una pianificazione efficace e l'allocazione delle risorse. Questa tesi presenta lo sviluppo e la valutazione di IntelliDemand, un sofisticato software di pianificazione della domanda che sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale (AI) per la previsione delle serie temporali. Attraverso uno studio esaustivo, dimostriamo inequivocabilmente come IntelliDemand superi i metodi convenzionali di previsione, offrendo previsioni più accurate e affidabili. La nostra ricerca esplora l'integrazione di tecniche avanzate di apprendimento automatico per scoprire modelli e tendenze nascoste nei dati storici. Queste preziose intuizioni vengono quindi tradotte in previsioni azionabili, consentendo alle aziende di rispondere in modo proattivo alle fluttuazioni della domanda. Inoltre, l'inclusione della visualizzazione dei dati migliora il processo decisionale, fornendo rappresentazioni intuitive di complessi modelli di domanda. Per confermare l'efficacia di IntelliDemand, abbiamo condotto ampi esperimenti utilizzando dati del mondo reale. I risultati indicano inequivocabilmente che IntelliDemand supera costantemente i metodi tradizionali delle unità aziendali nella generazione di previsioni. La capacità del software di adattarsi alle dinamiche mutevoli della domanda e di catturare relazioni intricate contribuisce alla sua superiore precisione nella previsione. Questo lavoro sottolinea il ruolo cruciale dell'analisi avanzata e dell'AI nella pianificazione della domanda. Sfruttando l'apprendimento automatico per la previsione delle serie temporali, IntelliDemand si configura come uno strumento di grande potenzialità per le organizzazioni impegnate nell'ottimizzazione dei propri processi di pianificazione e nella preservazione di un vantaggio competitivo sul mercato.