Obsah:
V dnešním nestabilním a složitém obchodním světě je velmi obtížné vytvořit spolehlivý model předpovídání poptávky pro dodavatelské řetězce. Většina předpovědních technik vede k neuspokojivým výsledkům. Kořenové příčiny těchto chyb se často vyskytují v technikách používaných ve starých modelech. Tyto modely nejsou navrženy tak, aby se průběžně učily z dat a přijímaly rozhodnutí. Proto se stávají zastaralými, když přicházejí nová data a provádí se předpovídání. Odpovědí na tento problém je strojové učení, které může dodavatelskému řetězci pomoci efektivně předpovídat a správně ho spravovat. (Další informace o počítačích a inteligenci naleznete v tématu Thinking Machines: The Artificial Intelligence Debate.)
Jak funguje dodavatelský řetězec
Dodavatelský řetězec společnosti je řízen systémem řízení dodavatelského řetězce. Dodavatelský řetězec pracuje na řízení pohybu různých druhů zboží v podniku. Zahrnuje také skladování materiálů v inventáři. Řízení dodavatelského řetězce je tedy plánování, kontrola a provádění každodenních činností v dodavatelském řetězci s cílem zlepšit kvalitu podnikání a spokojenost zákazníků, a přitom negovat plýtvání zboží, ve všech uzlech podnikání.
Co jsou bolestné body v řízení dodavatelského řetězce?
Prognóza požadavků je jednou z nejobtížnějších částí řízení dodavatelského řetězce. Současná technologie pro předpovídání často přináší uživateli nepřesné výsledky, které způsobují závažné ekonomické chyby. Nemohou správně pochopit měnící se tržní vzorce a fluktuace trhu, a to ztěžuje jeho schopnost správně vypočítat tržní trendy a odpovídajícím způsobem poskytovat výsledky.
