Cum învățarea automată poate îmbunătăți eficiența lanțului de aprovizionare

În lumea afacerilor volatile și complexe de astăzi, este foarte dificil să se realizeze un model fiabil de previziune a cererii pentru lanțurile de aprovizionare. Majoritatea tehnicilor de prognoză produc rezultate dezamăgitoare. Cauzele fundamentale din spatele acestor erori sunt adesea găsite în tehnicile utilizate în modelele vechi. Aceste modele nu sunt concepute pentru a învăța continuu din date și pentru a lua decizii. Prin urmare, acestea devin învechite atunci când intră date noi și se fac prognoze. Răspunsul la această problemă este învățarea automată, care poate ajuta un lanț de aprovizionare să-l prevadă eficient și să-l gestioneze corect. (Pentru mai multe despre mașini și informații, consultați Mașini de gândire: dezbaterea inteligenței artificiale.)

Cum funcționează un lanț de aprovizionare

Lanțul de aprovizionare al unei companii este gestionat de sistemul său de gestionare a lanțului de aprovizionare. Un lanț de aprovizionare funcționează pentru a controla circulația diferitelor tipuri de mărfuri într-o afacere. De asemenea, implică depozitarea materialelor în inventar. Așadar, managementul lanțului de aprovizionare este planificarea, controlul și execuția activităților de lanțuri de aprovizionare zilnice, cu scopul de a îmbunătăți calitatea afacerii și satisfacția clienților, eliminând în același timp risipa de bunuri, în toate nodurile unei afaceri.

Ce sunt punctele de durere de gestionare a lanțului de aprovizionare?

Prognoza cererilor este una dintre cele mai dificile părți ale gestionării lanțului de aprovizionare. Tehnologia actuală pentru prognoză prezintă adesea utilizatorului rezultate inexacte, determinându-i să facă greșeli economice grave. Acestea nu pot înțelege în mod corespunzător modelele de schimbare ale pieței și fluctuațiile pieței, iar acest lucru împiedică capacitatea sa de a calcula corect tendințele pieței și de a oferi rezultate în consecință.