什么是智能规划系统?

智力是一个相对的概念,很难界定。 在数字运算和计算速度方面,机器比人类做得更好。 由于我们将数学能力归因于智能,因此机器必须非常智能! 但是,我们通过不可预测,创造性和不一致来区别于机器。 机器完成他们编程的工作。 我们也有很多方面的编程,但是,我们仍然具有影响预测行为的创造性和情感因素。 另一个重要的区别是人类有学习和成长的能力。 随着时间的推移,它们会越来越好,而机器需要重新编程才能变得更好。 随着人工智能(AI)技术的引入,机器也可以从他们的环境中学习,因此他们变得更好,更聪明,更难以预测。 例如,他们可以在数据中找到人类不知道的模式。 或者他们可以在每次发生相同事件时建议不同的决定,因为情况可能已经改变。

可以通过多种方式部署AI以便将智能融入其中 供应链计划 系统。 一是让系统了解模型(系统运行的世界)是如何变化的。 例如,供应商的行为可能会发生变化,设备可用性可能会上升或下降,产品组合和需求模式可能会发生变化。 系统通过检测这些有时是微妙的模式可以更好地代表环境,从而做出更优化的决策。 我们将此行为称为 自我改进©供应链系统。 此外,该系统还可以预测未来会发生什么。 每次我们计划时,我们都在展望未来。 生成的计划包含许多有用的信息,例如基于预期需求、气候和季节变化、潜在短缺等正在出现的模式。然后系统可以找出正在出现的模式以及我们可能面临的潜在风险。 因此,它可以通过部署旨在改善库存状况的算法(例如 MEIO)或建议在一年中的某些月份增加容量以及其他预防措施。

还有一个机器的创意元素,可以通过使用神经网络计算(也称为深度学习)来最好地描述。 神经网络本质上是大量互连的处理器,它们共同尝试基于在学习试验期间给予它们的反馈来学习。 他们通过在学习阶段获得反馈来反复改变对问题的表示。 在此过程中,他们还可以执行可能导致新发现的模式变异。 这最适用于需求计划政策,以便通过大量的试验和突变,非常有效和准确的政策将导致预测未来。

总而言之,机器不仅可以有效地寻找因果关系,而且可以有效地寻找过去和未来的事件。 此功能对于减轻供应链中的风险并改善运营非常有价值。 机器在多大程度上会影响自己的决策的情感和感觉可能是或可能不是理想的功能,但在此之前,人类仍然是“存在”而不仅仅是“做”。 有关此主题的更多信息,请单击 点击这里.

智能规划系统

机器也可以从它们的环境中学习,因此它们变得更好、更聪明、更难以预测。 例如,他们可以在数据中找到人类不知道的模式。