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更新时间: 2023-05-31
人工智能和机器学习驱动的认知供应链
当意识到数据量与物联网一起增长的速度时，很明显，智能供应链只是选择正确解决方案的问题。
人工智能和机器学习不仅使供应链管理自动化，而且使认知管理成为可能。基于机器学习算法的供应链管理系统可以自动分析诸如物料库存，入站装运，在制品，市场趋势，消费者情绪和天气预报等数据。因此，他们能够定义**解决方案并做出数据驱动的决策。
整个认知供应链管理系统可能涉及以下功能：
需求预测。通过应用时间序列分析，功能工程和NLP技术，机器学习预测模型可以分析客户行为模式和趋势。因此，制造商可以依靠数据驱动的预测来设计新产品，优化物流和制造流程。
运输优化。利用机器学习和深度学习算法可以评估运输和可交付成果，并确定对其性能有何影响。
物流路线优化。通用ML算法会检查所有可能的路线并定义**快的路线。
仓库控制。基于深度学习的计算机视觉系统可以检测到库存短缺和库存过剩，从而优化了及时的补货。
供应链安全。机器学习算法分析有关请求信息的数据：需要谁，在哪里以及什么信息，并评估风险因素。因此，认知供应链可确保数据隐私并防止黑客入侵。
端到端的透明度。基于机器学习的高级IoT数据分析处理从IoT设备接收的数据。机器学习算法可发现供应链中多个流程之间的隐藏互连，并识别需要立即响应的弱点。因此，如有必要，参与供应链运作的每个人都可以请求所需的信息。
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