MongoDB GeoOps+: ذكاء تنفيذ الخلفية

يُظهر ورشة العمل هذه المخصصة للخلفية والتي تستغرق 3 ساعات كيفية بناء **محرك مخزون وتلبية فوري وقابل للتفسير باستخدام MongoDB Atlas**. يجمع النظام بين القرب الجغرافي المكاني، والسابقة الدلالية من خلال البحث الناقلي (Vector Search)، والأتمتة التفاعلية من أجل اتخاذ قرارات إعادة الطلب والاستبدال مع إمكانية التتبع الكامل. المكونات التقنية الرئيسية: **تصميم النسق (Schema design)**: للمستودعات، ومستويات المخزون، والشحنات، والحوادث السابقة، والمنتجات البديلة، وطلبات إعادة الطلب، وسجلات التدقيق. **تلبية الطلبات المكانية الجغرافية**: باستخدام فهارس 2dsphere واستعلامات القرب لاكتشاف أقرب مستودعات تحتوي على مخزون متاح. **مؤشرات الأداء التشغيلية (KPIs) من خلال خطوط أنابيب إطار التجميع (Aggregation Framework)**: (المخزون حسب المنطقة، المخزون القديم، كمية الشحنات، وكشف النقاط الساخنة). **الكشف التفاعلي عن مخاطر المخزون باستخدام تدفقات التغيير (Change Streams)**: لتحديد نقص المخزون وبدء المنطق اللاحق. **خدمة اتخاذ القرار الآلي**: التي تُولّد توصيات بإعادة الطلب أو الاستبدال استنادًا إلى قواعد العتبة المدعمة بالسياق التاريخي. **الطبقة الدلالية المدعومة بالبحث الناقلي في Atlas Vector Search**: لمطابقة أنماط الطلب الحالية أو حالات نفاد المخزون مع حوادث سابقة مشابهة ومنتجات بديلة مناسبة، من أجل توجيه استراتيجيات الاستعاضة. **التصنيف الهجين**: الذي يدمج درجة الموقع المكاني (القرب + التوفر) مع درجة التشابه الناقطي من أجل ترتيب مرشحي التلبية. **الاتساق والقابلية للتفسير**: من خلال المعاملات متعددة الوثائق، وسجلات التدقيق المُرقّمة التي تسجّل المصدر ودرجات التشابه الناقطي، وحمولات "السبب" المرفقة بكل توصية.