Innholdsfortegnelse:
I dagens ustabile og komplekse forretningsverden er det veldig vanskelig å lage en pålitelig etterspørselsmodell for forsyningskjeder. De fleste prognoseteknikker gir skuffende resultater. Det er ofte funnet at årsakene bak disse feilene ligger i teknikkene som er brukt i de gamle modellene. Disse modellene er ikke designet for å lære kontinuerlig fra data og ta beslutninger. Derfor blir de foreldet når nye data kommer inn og det foretas prognoser. Svaret på dette problemet er maskinlæring, som kan hjelpe en forsyningskjede til å forutsi effektivt og håndtere det på riktig måte. (For mer informasjon om maskiner og intelligens, se Thinking Machines: The Artificial Intelligence Debate.)
Slik fungerer en forsyningskjede
Et selskaps forsyningskjede styres av dets forsyningskjedestyringssystem. En forsyningskjede jobber for å kontrollere bevegelsen av forskjellige slags varer i en virksomhet. Det innebærer også lagring av materialer på lager. Så forsyningskjedestyring er planlegging, kontroll og gjennomføring av daglige forsyningskjedeaktiviteter, med sikte på å forbedre virksomhetens kvalitet og kundetilfredshet, samtidig som det bortfaller svinn av varer, i alle noder for en virksomhet.
Hva er smertepunkter i forsyningskjeden?
Prognoser for krav er en av de vanskeligste delene av styring av forsyningskjeden. Den nåværende teknologien for prognoser gir brukeren unøyaktige resultater, noe som får dem til å gjøre alvorlige økonomiske feil. De kan ikke forstå de endrede markedsmønstrene og markedssvingningene på riktig måte, og dette hemmer dens evne til å beregne markedstrender på riktig måte og gi resultater deretter.
