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Comment l'apprentissage automatique peut améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement

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Anonim

Dans le monde des affaires volatil et complexe d'aujourd'hui, il est très difficile de créer un modèle fiable de prévision de la demande pour les chaînes d'approvisionnement. La plupart des techniques de prévision produisent des résultats décevants. Les causes profondes de ces erreurs résident souvent dans les techniques utilisées dans les anciens modèles. Ces modèles ne sont pas conçus pour apprendre en continu des données et prendre des décisions. Par conséquent, ils deviennent obsolètes lorsque de nouvelles données arrivent et que des prévisions sont entreprises. La réponse à ce problème est l'apprentissage automatique, qui peut aider une chaîne d'approvisionnement à prévoir efficacement et à le gérer correctement. (Pour en savoir plus sur les machines et l'intelligence, voir Thinking Machines: The Artificial Intelligence Debate.)

Comment fonctionne une chaîne d'approvisionnement

La chaîne d'approvisionnement d'une entreprise est gérée par son système de gestion de la chaîne d'approvisionnement. Une chaîne d'approvisionnement fonctionne pour contrôler le mouvement de différents types de marchandises dans une entreprise. Cela implique également le stockage des matériaux en stock. La gestion de la chaîne d'approvisionnement est donc la planification, le contrôle et l'exécution des activités quotidiennes de la chaîne d'approvisionnement, dans le but d'améliorer la qualité de l'entreprise et la satisfaction du client, tout en annulant le gaspillage de marchandises, dans tous les nœuds d'une entreprise.

Quels sont les points douloureux de la gestion de la chaîne d'approvisionnement?

La prévision des demandes est l'une des parties les plus difficiles de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. La technologie actuelle de prévision présente souvent à l'utilisateur des résultats inexacts, ce qui lui fait faire de graves erreurs économiques. Ils ne peuvent pas comprendre correctement les tendances changeantes du marché et les fluctuations du marché, ce qui entrave sa capacité à calculer correctement les tendances du marché et à fournir des résultats en conséquence.

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