Πίνακας περιεχομένων:
Στον ασταθή και σύνθετο επιχειρηματικό κόσμο του σήμερα, είναι πολύ δύσκολο να δημιουργηθεί ένα αξιόπιστο μοντέλο πρόβλεψης της ζήτησης για τις αλυσίδες εφοδιασμού. Οι περισσότερες τεχνικές πρόβλεψης παράγουν απογοητευτικά αποτελέσματα. Οι βασικές αιτίες πίσω από αυτά τα σφάλματα συχνά βρίσκονται να βρίσκονται στις τεχνικές που χρησιμοποιούνται στα παλιά μοντέλα. Αυτά τα μοντέλα δεν έχουν σχεδιαστεί για να μαθαίνουν συνεχώς από τα δεδομένα και να λαμβάνουν αποφάσεις. Επομένως, καθίστανται άνευ αντικειμένου όταν εισάγονται νέα δεδομένα και πραγματοποιούνται προβλέψεις. Η απάντηση σε αυτό το πρόβλημα είναι η μηχανική μάθηση, η οποία μπορεί να βοηθήσει μια αλυσίδα εφοδιασμού να προβλέψει αποτελεσματικά και να τη διαχειριστεί σωστά. (Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τις μηχανές και τις πληροφορίες, δείτε το Thinking Machines: The Artificial Intelligence Debate.)
Πώς λειτουργεί μια αλυσίδα εφοδιασμού
Η αλυσίδα εφοδιασμού μιας εταιρείας διαχειρίζεται το σύστημα διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού της. Μια αλυσίδα εφοδιασμού λειτουργεί για τον έλεγχο της κίνησης διαφόρων ειδών προϊόντων σε μια επιχείρηση. Περιλαμβάνει επίσης την αποθήκευση υλικών στο απόθεμα. Έτσι, η διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού είναι ο προγραμματισμός, ο έλεγχος και η εκτέλεση καθημερινών δραστηριοτήτων εφοδιαστικής αλυσίδας, με στόχο τη βελτίωση της επιχειρηματικής ποιότητας και της ικανοποίησης των πελατών, ενώ αναιρείται η σπατάλη αγαθών σε όλους τους κόμβους μιας επιχείρησης.
Τι είναι τα σημεία πόνου διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού;
Η πρόβλεψη των αιτημάτων είναι ένα από τα πιο δύσκολα μέρη της διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού. Η τρέχουσα τεχνολογία για την πρόβλεψη συχνά παρουσιάζει τον χρήστη με ανακριβή αποτελέσματα, προκαλώντας σοβαρά οικονομικά λάθη. Δεν μπορούν να κατανοήσουν σωστά τα μεταβαλλόμενα μοντέλα της αγοράς και τις διακυμάνσεις της αγοράς, γεγονός που παρεμποδίζει την ικανότητά της να υπολογίζει σωστά τις τάσεις της αγοράς και να παρέχει αντίστοιχα αποτελέσματα.
