Lar Áudio Como o aprendizado de máquina pode melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos

Como o aprendizado de máquina pode melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos

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Anonim

No mundo comercial volátil e complexo de hoje, é muito difícil criar um modelo de previsão de demanda confiável para cadeias de suprimentos. A maioria das técnicas de previsão produz resultados decepcionantes. As causas raiz desses erros geralmente são encontradas nas técnicas usadas nos modelos antigos. Esses modelos não foram projetados para aprender continuamente com os dados e tomar decisões. Portanto, eles se tornam obsoletos quando novos dados são recebidos e a previsão é realizada. A resposta para esse problema é o aprendizado de máquina, que pode ajudar uma cadeia de suprimentos a prever com eficiência e gerenciar adequadamente. (Para saber mais sobre máquinas e inteligência, consulte Pensando em máquinas: o debate sobre inteligência artificial.)

Como funciona uma cadeia de suprimentos

A cadeia de suprimentos de uma empresa é gerenciada por seu sistema de gerenciamento da cadeia de suprimentos. Uma cadeia de suprimentos trabalha para controlar o movimento de diferentes tipos de mercadorias em um negócio. Também envolve o armazenamento de materiais em estoque. Portanto, o gerenciamento da cadeia de suprimentos é o planejamento, o controle e a execução das atividades diárias da cadeia de suprimentos, com o objetivo de melhorar a qualidade dos negócios e a satisfação do cliente, enquanto nega o desperdício de mercadorias em todos os nós de uma empresa.

O que são pontos negativos do gerenciamento da cadeia de suprimentos?

A previsão de demandas é uma das partes mais difíceis do gerenciamento da cadeia de suprimentos. A tecnologia atual de previsão geralmente apresenta ao usuário resultados imprecisos, causando erros econômicos graves. Eles não conseguem entender adequadamente as mudanças nos padrões e as flutuações do mercado, e isso prejudica sua capacidade de calcular adequadamente as tendências do mercado e fornecer resultados de acordo.

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