自主学习供应链

完全自主、可自我修复的供应链

真正意义的自主学习供应链 (ASC) 正在向我们走来。借助人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 以及其它尖端技术,企业将能准确预测干扰,提供规范式指导,并能实时自我纠正。

物联网(IoT)、大数据以及 SNEW(网络社交、新闻、活动和天气)信息正在帮助企业收集供应链内的实时信息,提升决策质量。在数据、强大算法和预测分析的推动下,自主学习供应链能提前数天乃至数月对原料短缺或天气状况作出预测;此外,它还能基于当前预测自动纠偏,从而最小化干扰,保护企业利润。

Laptop with blue and white analytics dashboard

预测式可见

在库库存、预计库存以及出入库货物完全可视。
data points and circles of a city landscape

物联网实时输入

物联网(IoT)、大数据以及 SNEW(网络社交、新闻、活动和天气)信息正在帮助企业收集供应链内的实时信息,提升决策质量。
data over a hand shake and a hand pointing at a tablet screen

精确结论

机器学习的精确性可大幅降低浪费,提升运营效率和营收,并能带来更具个性化的客户体验。

您可参与 JDA 解决方案战略副总裁 Fab Brasca 和播客 Let's Talk Supply Chain 的主持人 Sarah Barnes-Humphrey 的联合讲座,学习了解自主学习供应链。完成本系列之后,您将获得对 AI/ML 驱动的自主学习供应链的宏观认识。

实现自主学习供应链

自主学习供应链 (ASC) 将帮助贵公司顺利应对数字化时代的各种挑战。在 AI 和正确数据的支持下,未来市场和行业将向您充分展开。同时,机器学习的精确性可大幅降低浪费,提升运营效率和营收,并能带来更具个性化的客户体验。

自主学习供应链可帮助您以最快的速度和决策力响应各类事件。它有能力提前数月预测供应链扰断,并能按客户需求进行交付,帮助企业充分做到未雨绸缪。在AI ML 的支持下,自主学习供应链可从外部数据中更清晰解读出供需信息。另外,自主学习供应链的自我学习、自我修复能力还将把企业所面临的挑战及时转变为业务增长的机会。

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