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今日の不安定で複雑なビジネスの世界では、サプライチェーンの信頼できる需要予測モデルを作成することは非常に困難です。 ほとんどの予測手法では、期待外れの結果が生じます。 これらのエラーの背後にある根本原因は、多くの場合、古いモデルで使用されている手法にあることがわかります。 これらのモデルは、データから継続的に学習して意思決定を行うようには設計されていません。 したがって、新しいデータが入って予測が行われると、それらは廃止されます。 この問題に対する答えは機械学習です。これは、サプライチェーンが効率的に予測し、適切に管理するのに役立ちます。 （マシンとインテリジェンスの詳細については、Thinking Machines：The Artificial Intelligence Debateを参照してください。）
サプライチェーンの仕組み
企業のサプライチェーンは、サプライチェーン管理システムによって管理されています。 サプライチェーンは、ビジネスにおけるさまざまな種類の商品の移動を制御するために機能します。 また、在庫の材料の保管も含まれます。 したがって、サプライチェーン管理は、ビジネスのすべてのノードで商品の無駄をなくしながら、ビジネスの品質と顧客満足度を向上させることを目的とした、毎日のサプライチェーン活動の計画、管理、実行です。
サプライチェーンマネジメントの痛みポイントとは何ですか？
需要の予測は、サプライチェーン管理の最も難しい部分の1つです。 現在の予測技術では、ユーザーに不正確な結果が表示されることが多く、深刻な経済的ミスを犯します。 彼らは、変化する市場パターンと市場変動を適切に理解することができず、これは市場動向を適切に計算し、それに応じて結果を提供する能力を妨げます。
