Adexa 供應鏈計劃博客
Adexa 30/2023 年實現 24% 的成長
Adexa 透過人工智慧和機器學習的創新方法繼續引領市場 Adexa 精靈©。透過人工智慧創新方法將全球公司的客戶群擴大 30%。
供應鏈規劃-如果不是即時的為什麼還要麻煩呢?
將機器學習和/或 GenAI 以及其他最新創新應用於過去的舊技術和概念的方法可能看起來不錯。但這只是對已有數十年歷史的技術的粉飾。
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生成式人工智慧與供應鏈規劃
然而,Gen AI 可用於提高計劃人員的生產力,但不適合計劃優化。
供應鏈可見性
並非所有供應鏈系統都是相同的。有些可以幫助規劃者,有些則需要規劃者的幫助。
提高規劃人員的工作效率
系統可以向規劃者學習什麼是重要的、什麼是不重要的。因此,引導規劃者將時間花在重要的事情上或系統不知道需要做什麼。
高階規劃輔助系統 (APAS)
高階規劃輔助系統(APAS)是基於了解潛在的不確定性、從過去的規劃經驗(例如以前看到的潛在問題)中學習來進行規劃,並根據需要或必要的未來制定更現實的計劃。
您的供應鏈是 T2T 還是 E2E?
供應鏈需要是端到端的。 但這只是供應鏈的一個面向。 不僅僅是水平或雙向連接。 我們還需要垂直移動,即從上到下或從下到下(T2T)。
基於解釋的供應鏈規劃
使用生成式人工智慧,我們現在能夠根據需要盡可能詳細地向用戶解釋為什麼做出某個決定。 這種與系統的互動可以透過基於解釋的學習進一步使系統更加智慧。
規劃具有不確定性的供應鏈
無論計劃有多好,總會有意外和我們可能沒有考慮到的事情發生。 因此,我們需要在不確定的情況下進行規劃,然後在我們確定中斷即將發生或已經發生時能夠做出回應。