Innehållsförteckning:
I dagens flyktiga och komplexa affärsvärld är det mycket svårt att skapa en tillförlitlig efterfrågemodelleringsmodell för leveranskedjor. De flesta prognostekniker ger nedslående resultat. Orsakerna bakom dessa fel tycks ofta ligga i de tekniker som används i de gamla modellerna. Dessa modeller är inte utformade för att kontinuerligt lära av data och fatta beslut. Därför blir de föråldrade när ny data kommer in och prognoser genomförs. Svaret på detta problem är maskininlärning, vilket kan hjälpa en leveranskedja att förutsäga effektivt och hantera det korrekt. (Mer information om maskiner och intelligens finns i Tänkande maskiner: Den artificiella intelligensdebatten.)
Hur en leveranskedja fungerar
Ett företags försörjningskedja hanteras av dess supply chain management system. En leveranskedja arbetar för att kontrollera rörelsen av olika sorters varor i ett företag. Det innebär också lagring av material i lager. Så hantering av leveranskedjor är planering, kontroll och genomförande av dagliga leverantörskedjeaktiviteter, i syfte att förbättra företagets kvalitet och kundnöjdhet, samtidigt som man förnekar slöseri med varor i alla företagets noder.
Vad är smärtpunkter i leveranskedjan?
Prognosen för krav är en av de svåraste delarna av hantering av leveranskedjan. Den nuvarande tekniken för prognoser ger ofta felaktiga resultat för användaren, vilket gör att de gör allvarliga ekonomiska misstag. De kan inte förstå de förändrade marknadsmönstren och marknadsfluktuationerna ordentligt, och detta hindrar dess förmåga att korrekt beräkna marknadstrender och ge resultat i enlighet därmed.
