您的供应链是否自我优化？

近年来，人工智能和机器学习对我们的业务运营方式产生了重大影响。 它们也影响了我们在供应链计划中做出决策的方式。 因此，我们现在可以拥有一个供应链计划系统，该系统可能具有足够的智能，可以随组织自身发展和变化！ 至少有3方法可以实现，点击了解更多信息： 自我纠正，自我完善和自我优化。

自我修正 专注于纠正供应链的基本模型。 因此，我们对供应链及其运作方式做出的许多假设可能会被系统检查并相应地进行更正。 例如设备的可用性，供应商的交货时间和产量因素。 自我改进 重点关注如何更改策略，以便我们改进某些KPI，例如交付绩效或运营成本。 例如，根据过去和未来的数据，不同季节和不同地区的最佳安全库存水平是多少（未来数据来自SCP模型）。 最后， 自优化 改进了用于纠正问题的算法的本质。 因此，我们不是每次都部署相同的程序，而是可以从过去的经验中学习并改进算法的工作方式。 这方面的一个例子是 标记搜索 系统在树搜索中留下标签的技术，以避免沿着可能不会产生期望结果的路径向下。 这将显着提高搜索性能并提供更优化的结果。 有关这些主题的更多信息，请单击 Adexa 创新。