Spisu treści:
W dzisiejszym niestabilnym i złożonym świecie biznesu bardzo trudno jest stworzyć wiarygodny model prognozowania popytu dla łańcuchów dostaw. Większość technik prognozowania przynosi rozczarowujące wyniki. Przyczyny tych błędów często leżą w technikach stosowanych w starych modelach. Modele te nie są zaprojektowane do ciągłego uczenia się na podstawie danych i podejmowania decyzji. Dlatego stają się przestarzałe, gdy pojawiają się nowe dane i podejmowane są prognozy. Odpowiedzią na ten problem jest uczenie maszynowe, które może pomóc łańcuchowi dostaw w wydajnym prognozowaniu i prawidłowym zarządzaniu nim. (Aby uzyskać więcej informacji na temat maszyn i inteligencji, zobacz Thinking Machines: The Artificial Intelligence Debate.)
Jak działa łańcuch dostaw
Łańcuchem dostaw firmy zarządza system zarządzania łańcuchem dostaw. Łańcuch dostaw działa w celu kontrolowania przepływu różnego rodzaju towarów w firmie. Obejmuje to również przechowywanie materiałów w zapasach. Tak więc zarządzanie łańcuchem dostaw to planowanie, kontrola i wykonywanie codziennych działań w łańcuchu dostaw, w celu poprawy jakości biznesowej i zadowolenia klientów, przy jednoczesnym negowaniu marnotrawstwa towarów we wszystkich węzłach firmy.
Jakie są punkty bólu w zarządzaniu łańcuchem dostaw?
Prognozowanie popytu jest jedną z najtrudniejszych części zarządzania łańcuchem dostaw. Obecna technologia prognozowania często przedstawia użytkownikowi niedokładne wyniki, co powoduje poważne błędy ekonomiczne. Nie potrafią właściwie zrozumieć zmieniających się wzorców rynkowych i wahań rynku, a to utrudnia jego zdolność do prawidłowego obliczania trendów rynkowych i zapewniania odpowiednich wyników.
