차례:
오늘날의 휘발성과 복잡한 비즈니스 세계에서는 공급망에 대한 신뢰할 수있는 수요 예측 모델을 만드는 것이 매우 어렵습니다. 대부분의 예측 기술은 실망스러운 결과를 낳습니다. 이러한 오류의 근본 원인은 종종 이전 모델에서 사용되는 기술에있는 것으로 밝혀졌습니다. 이러한 모델은 데이터에서 지속적으로 학습하고 의사 결정을 수행하도록 설계되지 않았습니다. 따라서 새로운 데이터가 들어오고 예측이 수행 될 때 더 이상 사용되지 않습니다. 이 문제에 대한 답은 머신 러닝으로 공급망이 효율적으로 예측하고 올바르게 관리하는 데 도움이됩니다. (기계와 지능에 대한 자세한 내용은 Thinking Machines : 인공 지능 토론을 참조하십시오.)
공급망 작동 방식
회사의 공급망은 공급망 관리 시스템에 의해 관리됩니다. 공급망은 비즈니스에서 다양한 종류의 상품 이동을 제어합니다. 또한 재고에 재료를 저장하는 작업도 포함됩니다. 따라서 공급망 관리는 비즈니스의 모든 노드에서 제품 낭비를 줄이면서 비즈니스 품질과 고객 만족도를 향상시키기위한 일일 공급망 활동의 계획, 제어 및 실행입니다.
공급망 관리 문제는 무엇입니까?
수요 예측은 공급망 관리에서 가장 어려운 부분 중 하나입니다. 현재 예측 기술은 종종 사용자에게 부정확 한 결과를 제공하여 심각한 경제적 실수를 야기합니다. 변화하는 시장 패턴과 시장 변동을 제대로 이해할 수 없으므로 시장 동향을 올바르게 계산하고 그에 따라 결과를 제공 할 수 없습니다.
