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    AUTOMATIC CALCULATION OF FORECAST RESPONSE FACTOR
    1.
    发明申请
    AUTOMATIC CALCULATION OF FORECAST RESPONSE FACTOR 有权
    自动计算预测响应因子

    公开(公告)号：US20100153179A1

    公开(公告)日：2010-06-17

    申请号：US12336203

    申请日：2008-12-16

    申请人： Arash Bateni ,  Edward Kim ,  Philippe Hamel ,  Stephen Szu Chang

    发明人： Arash Bateni ,  Edward Kim ,  Philippe Hamel ,  Stephen Szu Chang

    IPC分类号： G06Q10/00

    CPC分类号： G06Q30/02 ,  G06Q30/0202

    摘要： A forecast response factor (RF) determines how quickly product demand forecasts should react to recent changes in demand. When a product sales pattern changes (e.g., a sudden increase in product demand), RF is adjusted accordingly to adjust the forecast responsiveness. The present subject matter provides automatic calculation of the RF, based at least in part on the nature of the product sales (autocorrelation) and the status of recent forecasts (bias).

    摘要翻译： 预测响应因子（RF）确定产品需求预测对最近需求变化的反应速度。 当产品销售模式发生变化（例如，产品需求突然增加）时，相应地调整RF以调整预测响应性。 本主题至少部分地基于产品销售的性质（自相关）和最近的预测（偏差）的状态来自动计算RF。

    Automatic calculation of forecast response factor
    4.
    发明授权
    Automatic calculation of forecast response factor 有权
    自动计算预测响应因子

    公开(公告)号：US08285582B2

    公开(公告)日：2012-10-09

    申请号：US12336203

    申请日：2008-12-16

    申请人： Arash Bateni ,  Edward Kim ,  Philippe Hamel ,  Stephen Szu Chang

    发明人： Arash Bateni ,  Edward Kim ,  Philippe Hamel ,  Stephen Szu Chang

    IPC分类号： G06Q10/00 ,  G06Q30/00

    CPC分类号： G06Q30/02 ,  G06Q30/0202

    摘要： A forecast response factor (RF) determines how quickly product demand forecasts should react to recent changes in demand. When a product sales pattern changes (e.g., a sudden increase in product demand), RF is adjusted accordingly to adjust the forecast responsiveness. The present subject matter provides automatic calculation of the RF, based at least in part on the nature of the product sales (autocorrelation) and the status of recent forecasts (bias).

    摘要翻译： 预测响应因子（RF）确定产品需求预测对最近需求变化的反应速度。 当产品销售模式发生变化（例如，产品需求突然增加）时，相应地调整RF以调整预测响应性。 本主题至少部分地基于产品销售的性质（自相关）和最近的预测（偏差）的状态来自动计算RF。

    METHOD FOR PRODUCING AND PROCESSING A PREFORM, PREFORM AND OPTICAL FIBER
    5.
    发明申请
    METHOD FOR PRODUCING AND PROCESSING A PREFORM, PREFORM AND OPTICAL FIBER 审中-公开
    用于制造和处理预制件，预制件和光纤的方法

    公开(公告)号：US20110299824A1

    公开(公告)日：2011-12-08

    申请号：US13148218

    申请日：2010-02-22

    申请人： Frederic Sandoz ,  Carlos Pedrido ,  Philippe Ribaux ,  Philippe Hamel

    发明人： Frederic Sandoz ,  Carlos Pedrido ,  Philippe Ribaux ,  Philippe Hamel

    IPC分类号： G02B6/10 ,  C03B37/012 ,  C03B37/027 ,  B29B7/00

    摘要： The method for producing and processing a preform comprises a preliminary process phase, in which silica grain is supplied into the interior space of a silica tube having an open upper end and a closed lower end, in order to obtain an unprocessed preform, and includes a final process phase, in which the interior space of the silica tube is closed, a condition of reduced pressure is generated, the unprocessed preform is heated with a final process temperature in order to fuse the silica tube and the silica grain. According to the invention the silica grain entering the interior space is thermally treated during the preliminary process phase with an intermediate process temperature that lies under the melting point of the silica grain.

    摘要翻译： 制造和加工预成型体的方法包括预处理阶段，其中将二氧化硅颗粒供应到具有开口上端和封闭下端的石英管的内部空间中，以获得未加工的预制件，并且包括 最终处理阶段，其中二氧化硅管的内部空间关闭，产生减压条件，未加工的预成型件以最终工艺温度加热，以便熔化二氧化硅管和二氧化硅颗粒。 根据本发明，进入内部空间的二氧化硅颗粒在预处理阶段被热处理，其中间工艺温度处于二氧化硅颗粒的熔点之下。

    AUTOMATIC DETECTION OF SYSTEMATIC SALES PATTERNS USING AUTOCORRELATION TECHNIQUE
    6.
    发明申请
    AUTOMATIC DETECTION OF SYSTEMATIC SALES PATTERNS USING AUTOCORRELATION TECHNIQUE 审中-公开
    使用自动化技术自动检测系统销售图案

    公开(公告)号：US20100235225A1

    公开(公告)日：2010-09-16

    申请号：US12686279

    申请日：2010-01-12

    申请人： Arash Bateni ,  Edward Kim ,  Philippe Hamel ,  Stephen Chang

    发明人： Arash Bateni ,  Edward Kim ,  Philippe Hamel ,  Stephen Chang

    IPC分类号： G06Q10/00

    CPC分类号： G06Q30/02 ,  G06Q30/0202

    摘要： A method, based on autocorrelation techniques, for measuring the relative significance of the systematic versus random components of product sales data. The results of this determination can be used to improve product demand forecast and product seasonal profile determinations. When a product's sales variation is primarily due to systematic patterns, the accuracy of demand predictions and forecasts can be improved by understanding and modeling the underlying pattern. On the other hand, when variations in sales are merely random, these variations can be discounted when determining demand forecasts or product seasonal profiles.

    摘要翻译： 一种基于自相关技术的方法，用于测量产品销售数据的系统对随机组件的相对重要性。 该决定的结果可用于改进产品需求预测和产品季节性轮廓确定。 当产品的销售变化主要是由于系统模式时，可以通过了解和模拟底层模式来提高需求预测和预测的准确性。 另一方面，当销售变化只是随机时，当确定需求预测或产品季节性概况时，这些变化可以被打折扣。

    DATA QUALITY TESTS FOR USE IN A CAUSAL PRODUCT DEMAND FORECASTING SYSTEM
    9.
    发明申请
    DATA QUALITY TESTS FOR USE IN A CAUSAL PRODUCT DEMAND FORECASTING SYSTEM 审中-公开
    数据质量测试用于产品需求预测系统

    公开(公告)号：US20100169166A1

    公开(公告)日：2010-07-01

    申请号：US12649005

    申请日：2009-12-29

    申请人： Arash Bateni ,  Edward Kim ,  Philippe Hamel ,  Blazimir Radovic

    发明人： Arash Bateni ,  Edward Kim ,  Philippe Hamel ,  Blazimir Radovic

    IPC分类号： G06Q10/00 ,  G06F17/30

    CPC分类号： G06Q30/02 ,  G06Q30/0202

    摘要： An improved method for forecasting and modeling product demand for a product. The forecasting methodology employs a causal methodology, based on multiple regression techniques, to model the effects of various factors on product demand, and hence better forecast future patterns and trends, improving the efficiency and reliability of the inventory management systems. The improved method identifies linear dependent causal factors and removes redundant causal factors from the regression analysis. A product demand forecast is generated by blending forecast or expected values of the non-redundant causal factors together with corresponding regression coefficients determined through the analysis of historical product demand and factor information.

    摘要翻译： 一种改进的产品需求预测和建模方法。 预测方法采用基于多元回归技术的因果方法来模拟各种因素对产品需求的影响，从而更好地预测未来模式和趋势，提高库存管理系统的效率和可靠性。 改进的方法识别线性相关因素，并从回归分析中消除重要的因果因素。 产品需求预测是通过将非冗余因果因子的预测值或预期值与通过分析历史产品需求和因子信息确定的相应回归系数相结合而产生的。