机器学习重塑供应链管理的10个途径
预测新产品的需求,包括最能推动新销量的因素,这是机器学习能发挥巨大作用的一个领域。从询问渠道合作伙伴、间接和直接销售团队他们将卖出多少新产品,到利用高级统计模型,企业有很多方法来预测新产品的需求。事实证明,机器学习能非常有效地考虑到以前未知的需求影响因素。 机器学习与高级分析、物联网传感器和实时监测的结合,可以让很多供应链首次实现端到端可见性。如今,很多供应链需要的是全新的操作平台或架构,这些平台或架构以实时数据为基础,能提供以前的分析工具发现不了的模式和洞见。机器学习是未来供应链平台必不可少的一个要素,将重塑供应链管理的各个方面。 原文翻译: 机器学习使人们可以发现供应链数据中的模式,依靠算法迅速确定对供应链成败最重要的因素,并在此过程中不断学习。 发现供应链数据中的模式,这有可能重塑任何企业。机器学习算法每天都在发现供应链数据中的这些新模式,不需要人为干预或者分类定义来指导分析。算法对数据进行迭代查询,很多算法利用基于约束的模型来发现核心因素集,预测准确性很高。影响库存水平、供应商质量、需求预测、从采购到付款、从订购到收款、生产计划、运输管理和其他方面的关键因素首次为人所知。因此,...