Satura rādītājs:
Mūsdienu nepastāvīgajā un sarežģītajā biznesa pasaulē ir ļoti grūti izveidot uzticamu pieprasījuma prognozēšanas modeli piegādes ķēdēm. Lielākā daļa prognozēšanas paņēmienu dod neapmierinošus rezultātus. Bieži tiek konstatēts, ka šo kļūdu cēloņi ir balstīti uz paņēmieniem, kurus izmanto vecajos modeļos. Šie modeļi nav paredzēti, lai nepārtraukti mācītos no datiem un pieņemtu lēmumus. Tāpēc tie kļūst novecojuši, kad ienāk jauni dati un tiek sākta prognozēšana. Atbilde uz šo problēmu ir mašīnmācīšanās, kas var palīdzēt piegādes ķēdei efektīvi prognozēt un pareizi pārvaldīt. (Lai iegūtu vairāk informācijas par mašīnām un intelektu, skat. Domāšanas mašīnas: mākslīgā intelekta debates.)
Kā darbojas piegādes ķēde
Uzņēmuma piegādes ķēdi pārvalda tā piegādes ķēdes vadības sistēma. Piegādes ķēde darbojas, lai kontrolētu dažādu preču apriti biznesā. Tas ietver arī materiālu glabāšanu inventārā. Tātad piegādes ķēdes vadība ir ikdienas piegādes ķēdes darbību plānošana, kontrole un izpilde ar mērķi uzlabot biznesa kvalitāti un klientu apmierinātību, vienlaikus mazinot preču izšķērdēšanu visos biznesa mezglos.
Kas ir piegādes ķēdes pārvaldības sāpju punkti?
Pieprasījumu prognozēšana ir viena no grūtākajām piegādes ķēdes pārvaldības sastāvdaļām. Pašreizējā prognozēšanas tehnoloģija lietotājam bieži sniedz neprecīzus rezultātus, izraisot nopietnas ekonomiskas kļūdas. Viņi nevar pareizi izprast mainīgos tirgus modeļus un tirgus svārstības, un tas kavē tās spēju pareizi aprēķināt tirgus tendences un attiecīgi sniegt rezultātus.
