什麼是智能規劃系統？

智力是一個相對的概念，很難界定。 在數字運算和計算速度方面，機器比人類做得更好。 由於我們將數學能力歸因於智能，因此機器必須非常智能！ 但是，我們通過不可預測，創造性和不一致來區別於機器。 機器完成他們編程的工作。 我們也有很多方面的編程，但是，我們仍然具有影響預測行為的創造性和情感因素。 另一個重要的區別是人類有學習和成長的能力。 隨著時間的推移，它們會越來越好，而機器需要重新編程才能變得更好。 隨著人工智能（AI）技術的引入，機器也可以從他們的環境中學習，因此他們變得更好，更聰明，更不可預測。 例如，他們可以在數據中找到人類不知道的模式。 或者他們可以在每次發生相同事件時建議不同的決定，因為情況可能已經改變。

可以通過多種方式部署AI以便將智能融入其中 供應鏈計劃 系統。 一是讓系統了解模型（系統運行的世界）是如何變化的。 例如，供應商的行為可能會發生變化，設備可用性可能會上升或下降，產品組合和需求模式可能會發生變化。 系統通過檢測這些有時是微妙的模式可以更好地代表環境，從而做出更優化的決策。 我們將此行為稱為 自我改進©供應鏈系統。 此外，該系統還可以預測未來會發生什麼。 每次我們計劃時，我們都在展望未來。 生成的計劃包含許多有用的信息，例如基於預期需求、氣候和季節變化、潛在短缺等正在出現的模式。然後系統可以找出正在出現的模式以及我們可能面臨的潛在風險。 因此，它可以通過部署旨在改善庫存狀況的算法（例如 MEIO）或建議在一年中的某些月份增加容量以及其他預防措施。

還有一個機器的創意元素，可以通過使用神經網絡計算（也稱為深度學習）來最好地描述。 神經網絡本質上是大量互連的處理器，它們共同嘗試根據在學習試驗期間給予它們的反饋來學習。 他們通過在學習階段獲得反饋來反復改變對問題的表示。 在此過程中，他們還可以執行可能導致新發現的模式變異。 這最適用於需求計劃政策，以便通過大量的試驗和突變，非常有效和準確的政策將導致預測未來。

總而言之，機器不僅可以有效地搜索因果關係，還可以有效地搜索過去和未來的事件。 此功能對於減輕供應鏈中的風險並改善運營非常有價值。 機器在多大程度上會影響自己的決定的情感和感覺可能是或可能不是理想的功能，但在此之前，人類仍然是“存在”而不僅僅是“做”。 有關此主題的更多信息，請單擊 立即申請.