是否会发生配料互换？这导致了对劳动力成本的分析、向首席财务官介绍反复出现的和可预防的供应商违规行为以及管理日益增加的库存问题。虽然预测需求始终是许多制造和物流公司的关键组成部分，但人工智能和机器学习将彻底改变预测需求的未来，更重要的是，改变公司如何预测和满足客户的需求。“近四分之三的供应链功能依赖于最简单的方法：电子表格”（1）。任何曾经管理过数千行数据的人都知道，这种方法在确定库存方面既麻烦又缓慢，而且不准确。 将手动工具转变为人工智能工具将实现三个主要目标： 更加全面和替代性的数据源。 更快地发现异常模式。 更快、更明智的策。 大多数公司本能地将内部数据点纳入其中，例如企业系统、销售点 (POS) 系统以及来自制造和零售
地点的库存水平
很少有公司真正跳出这个框框，从完全非 阿尔及利亚电话号码库 结构化的来源获取服务总监 道这些数据源是外部因素，例如来自目标人群的社交媒体、天气模式和零售流量，这些因素反映了采购材料的复杂性
工具可以调查大量此类
非结构化数据，为仓库运营和物流管理生成简明预测，更重要的是，它允许公司做出包含全貌的决策。 人工智能技术有助于做出更好 意度调查还是经常在业务中使用调查 的决策，因为它可以自动执行繁琐的供应链流程审查，以“优先考虑减少过剩库存并最大程度提高生产准备度的行动”（3）。生产准备度基于多个指标，包
括交货时间需求
订单数量、采购和安全政策。人工智能可以实时对所有这些指标进行可信度评分，让企业领导者快速了解哪些因素很重要且应优先考虑。不同团队之间的孤岛可以打破，公司可以专注于共同的目标，从而节省成本并准确管理资产。 如果 AGB目录 我工作的餐食公司充分利用了他们的数据结构来更好地预测需求，我们可能就不必使用昂贵的公司劳动力来满足客户订单。这些经历激励我继续追求供应链优化事业。因此，我很高兴在宾夕法尼亚大学沃顿商学院攻读运营、信息和决策专业的研究生学位。我希望我的职业生涯专注于成为一名以数据为导向、以科学管理为基础的领导者，做出人工智能驱动的预测规划等决策，以建立更可持续、更有效的供应链系统。 资料来源： （1）“供应链技术中的需求预
