שימוש בבינה מלאכותית כדי לשחזר התנהגות כמו אנושית לצורך חיזוי ביקוש

על ידי Alex Koshulko, Ph.D., מומחה לתכנון • עודכן ב 5 בינואר 2024

מאז 2009, צוות Streamline סיפק פתרונות תכנון מבוססי בינה מלאכותית לתעשיות מרובות. למדנו את היתרונות והאילוצים של טכנולוגיית AI, וכרגע מביאים את הערך הזה ישירות אליך בפתרון אמין ומלא תובנות. המאמר שלנו ב-Forbes.com, התגברות על אתגרי שרשרת האספקה עם AI: מה יצרנים גדולים צריכים לדעת, מתאר את היתרונות התחרותיים ש-AI מביאה לתכנון שרשרת האספקה.

מה שמועיל ביותר בבינה מלאכותית היא היכולת האפקטיבית שלה למצוא פתרונות לא טריוויאליים שאולי לא תחשוב עליהם - אפילו לאחר שחיפת מספרים ב-Excel במשך שנים. אנו מיישמים AI על אחד החלקים הקריטיים בתהליך תכנון שרשרת האספקה: חיזוי ביקוש. המטרה שלנו היא לשפר את דיוק התחזית בהתבסס על זיהוי של דפוסי ביקוש - כגון מגמות ושינויי רמות - מוקדם ויעילה יותר ממה שמאפשרות שיטות אחרות. כמו כן, המטרה שלנו היא לשחזר החלטות שתבחר על ידי ניתוח דפוסי ביקוש בודדים, וגם להימנע משגיאות קריטיות שעלולות לנבוע משימוש במתודולוגיה או אסטרטגיה לא הולמת של AI.

טכנולוגיית AI מקיפה מגוון רחב של טכניקות: למידת מכונה ומערכות מומחים, בין היתר. במהלך האבולוציה של Streamline, יישמנו שילוב של גישות כדי לספק תחזית מעט שמרנית אך יציבה ואמינה, במקום תוצאה ממוקדת יותר שעלולה להיות בלתי יציבה עקב רגישות להפרעות קלות בקלט. אסטרטגיית הבינה המלאכותית שלנו כוללת בדיקות עם מיליוני דפוסים שונים ושילובים של פרמטרי קלט, המספקים ביטחון באמינות של תחזיות שנוצרו על ידי Streamline.

בשורה התחתונה? Streamline משתמש בבינה מלאכותית כדי לשחזר התנהגות דמוית אדם לצורך חיזוי ביקוש. החיזוי שלנו מבוסס על שילוב של טכניקות ואסטרטגיות בינה מלאכותית שהוכחו כיעילים, יעילים ומביאים לערך בשורה התחתונה.

מאמרים נוספים:

• מדוע התאמת אסטרטגיית שרשרת האספקה להבטיח התאוששות מלאה
• תוכנת Excel VS: זריזות ויכולת סימולציה בתהליכי תכנון מלאי
• חיזוי ותכנון תקציב עם Streamline במהלך משבר ה-COVID
• תכנון שרשרת אספקה לשעת חירום עם Fishbowl ו-GMDH Streamline
• איך באמת להשתמש ב-QuickBooks בתצוגה מלאה עם Streamline ככלי MRP אמיתי