Tera計算EIQAI 規格說明

概要

Tera計算EIQAI 是一款 Windows Form 應用程式，針對物流中心的 EIQ分析（E＝出貨地、I＝品項、Q＝數量），利用 ML.NET 的已訓練模型進行 AI 預測。

開發目的

僅需輸入「出貨地數」與「品項數」兩個參數，即可一括預測 EIQ 分析所需的 162 個項目（包含拆零數量、訂單行數、出貨地等級 E1-E5、品項等級 I1-I5，以及訂單行數、拆零數、箱數、棧板數、容積、重量之各 25 個等級別數值），並以矩陣表與傳統計算表進行視覺化呈現。

作業環境與技術架構

主要功能

• AI 預測執行: 輸入出貨地數與品項數，使用 162 個已訓練模型進行個別項目預測
• EIQ 矩陣表: 自動產生 GPLE 等級 (E1-E5) × GPLI 等級 (I1-I5) 的 5×5 矩陣。顯示單位可切換為：出貨次數、拆零、箱數、棧板、容積、重量等 6 種單位
• 傳統計算表 E: 依出貨地等級 (GPLE_A1〜D) 彙整出貨次數、拆零數、箱數換算、棧板換算、容積換算、重量換算
• 傳統計算表 I: 依品項等級 (GPLI_A1〜D) 於列方向彙整相同指標
• 結果匯出: 將預測結果輸出為 CSV 檔案 (預測結果_yyyyMMdd_HHmmss.csv)
• 模型重新載入: 重新掃描模型資料夾內的 .zip 檔案並更新為最新模型
• Access DB 優化: 啟動時若 DB 檔案大小超過閾值 (100MB)，自動執行壓縮優化處理

開發資訊

整體流程

各處理細節說明

【1】表單載入 (Tera計算EIQAI_Load)

• 調用 檔案確認()
• 初始化 MLContext(seed:=0)
• 確認模型儲存路徑之資料夾是否存在
• 輸出欄位名稱列表初始化()：
  • 拆零數量, 訂單行數, E1-E5, I1-I5
  • 訂單行數 01-25, 拆零數 01-25, 箱數 01-25, 棧板數 01-25, 容積 01-25, 重量 01-25
  • 總計 162 個欄位
• 已訓練模型載入()：將資料夾內所有 .zip 檔案載入為 ITransformer
• AI預測EIQ矩陣表Dgv初始化()：設定 7 欄 × 5 列的矩陣表標頭

【2】執行預測 (預測執行Bt_Click → 預測執行())

• 驗證「出貨地數 Tb」與「品項數 Tb」之輸入數值
• 建立 InputData (出貨地數, 品項數)
• 對所有已訓練模型執行 CreatePredictionEngine → Predict
• 將預測結果儲存於 Dictionary(Of String, Single)
• 顯示預測結果()：轉換為 DataTable 並綁定至預測結果 Dgv

【3】EIQ 矩陣表建立 (AI 預測 EIQ 矩陣表())

• 將預測結果 Dgv 內容快取至字典 (pred)（Key: 項目名, Value: 四捨五入後之整數）
• 根據選取的顯示單位單選按鈕決定前綴 (Prefix)
• 在抽出文字框設定 I1-I5, E1-E5 與各合計值
• 將 25 個單元格 (5×5) 填入數值，並計算水平合計（列合計）、垂直合計（欄合計）及總計

【4】傳統計算表 E (AI 預測傳統計算 E())

• 在 AI 預測傳統計算出貨地 Dgv 設定 9 欄指標
• 依出貨地等級 (GPLE E1-E5) 彙整數據
• 最下方加入合計列

【5】傳統計算表 I (AI 預測傳統計算 I())

• 在 AI 預測傳統計算品項 Dgv 設定 9 欄指標
• 依品項等級 (GPLI I1-I5) 進行垂直方向合計

【6】顯示單位切換 (抽出_顯示單位_CheckedChanged)

• 僅在 matrixActive = True 時動作
• 重新執行 AI 預測 EIQ 矩陣表() 以更新矩陣表
• 選擇單位：出貨次數 / 拆零 / 箱數 / 棧板 / 容積 / 重量

【7】結果匯出 (結果匯出Bt_Click)

• 將預測結果 Dgv 內容匯出為 CSV 檔案
• 檔名格式: 預測結果_yyyyMMdd_HHmmss.csv
• 首行加入輸入條件（出貨地數, 品項數）作為註釋

【8】已訓練模型重新載入 (已訓練模型載入Bt_Click)

• 重新掃描資料夾內之 .zip 檔案並讀取最新模型

資料構造

主要控制項列表

輸入與按鈕

抽出與輔助函式