Indholdsfortegnelse:
I nutidens ustabile og komplekse forretningsverden er det meget vanskeligt at lave en pålidelig efterspørgselsprognosemodel for forsyningskæder. De fleste prognoseteknikker giver skuffende resultater. De grundlæggende årsager bag disse fejl viser sig ofte at ligge i de teknikker, der bruges i de gamle modeller. Disse modeller er ikke designet til kontinuerligt at lære af data og træffe beslutninger. Derfor bliver de forældede, når nye data kommer ind, og der foretages prognoser. Svaret på dette problem er maskinlæring, som kan hjælpe en forsyningskæde med at forudsige effektivt og styre det korrekt. (Se Tænkemaskiner: Den kunstige intelligensdebat for mere om maskiner og intelligens.)
Sådan fungerer en forsyningskæde
Et virksomheds forsyningskæde styres af sit forsyningskædesystem. En forsyningskæde arbejder for at kontrollere bevægelsen af forskellige slags varer i en virksomhed. Det involverer også lagring af materialer på lager. Så supply chain management er planlægning, kontrol og udførelse af daglige supply chain-aktiviteter med det formål at forbedre forretningskvaliteten og kundetilfredsheden, samtidig med at man bortfalder spild af varer i alle noder i en virksomhed.
Hvad er smertepunkter i forsyningskæden?
Forudsigelse af krav er en af de mest vanskelige dele af forsyningskædeledelsen. Den nuværende teknologi til prognoser giver brugeren ofte unøjagtige resultater, hvilket får dem til at begå alvorlige økonomiske fejl. De kan ikke rigtigt forstå de ændrede markedsmønstre og markedssvingninger, og dette hæmmer dens evne til korrekt at beregne markedstendenser og give resultater i overensstemmelse hermed.
