机器学习如何重新定义供应链管理

机器学习如何重新定义供应链管理

机器学习使依靠算法可以发现供应链管理数据中的模式成为可能，该算法可以快速查明影响供应网络成功的最重要因素，同时不断学习。

在供应链数据中发现新模式有可能彻底改变任何业务。机器学习算法每天都可以在供应链数据中找到这些新模式，而无需人工干预或定义分类法来指导分析。该算法使用基于约束的建模来迭代查询许多数据，以找到预测精度最高的核心因素集。影响库存水平，供应商质量，需求预测，采购到付款，订单到现金，生产计划，运输管理等的关键因素首次被人们所熟知。机器学习带来的新知识和新见解正在彻底改变供应链管理。

机器学习如何重新定义供应链管理

机器学习正在改变供应链管理的十种方式包括：1、机器学习算法和运行这些算法的APP能够快速分析各种大型数据集，从而提高需求预测的准确性。 供应链管理中最具挑战性的方面之一是预测未来的生产需求。现有的技术范围从基线统计分析技术（包括移动平均值）到高级仿真建模。事实证明，机器学习在考虑因素方面非常有效，现有方法无法随时间推移进行跟踪或量化。2、机器学习在协作式供应链网络中提供的众多好处中的三点是降低运费，改善供应商交付绩效并最大程度地减少供应商风险。

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