您的供應鍊是否自我優化?

近年來,人工智能和機器學習對我們的業務運營方式產生了重大影響。 它們也影響了我們在供應鏈計劃中做出決策的方式。 因此,我們現在可以擁有一個供應鏈計劃系統,該系統可能具有足夠的智能,可以隨組織自身發展和變化! 至少有3方法可以實現,點擊了解更多信息: 自我糾正,自我完善和自我優化。

自我修正 專注於糾正供應鏈的基本模型。 因此,我們對供應鍊及其運作方式做出的許多假設可能會被系統檢查並相應地進行更正。 例如設備的可用性,供應商的交貨時間和產量因素。 自我改進 重點關注如何更改策略,以便我們改進某些KPI,例如交付績效或運營成本。 例如,根據過去和未來的數據,不同季節和不同地區的最佳安全庫存水平是多少(未來數據來自SCP模型)。 最後, 自優化 改進了用於糾正問題的算法的本質。 因此,我們不是每次都部署相同的程序,而是可以從過去的經驗中學習並改進算法的工作方式。 這方面的一個例子是 標記搜索 系統在樹搜索中留下標籤的技術,以避免沿著可能不會產生期望結果的路徑向下。 這將顯著提高搜索性能並提供更優化的結果。 有關這些主題的更多信息,請單擊 Adexa 創新。

帶有齒輪的 AI 機器人圖形

我們現在可以擁有一個供應鏈計劃系統,該系統可能有足夠的智能來與組織一起成長和改變!