मांग पूर्वानुमान के लिए मानव-सदृश व्यवहार को पुनरुत्पादित करने के लिए AI का उपयोग करना

द्वारा गणितीय मॉडलिंग में Alex Koshulko, Ph.D. • को अपडेट 10 जनवरी, 2025

2009 से स्ट्रीमलाइन टीम ने कई उद्योगों को AI-आधारित नियोजन समाधान प्रदान किए हैं। हमने AI तकनीक के लाभों और बाधाओं को सीखा है, और वर्तमान में उस मूल्य को सीधे आपके लिए एक विश्वसनीय और व्यावहारिक समाधान में लाते हैं। फोर्ब्स डॉट कॉम में हमारा लेख, AI के साथ आपूर्ति श्रृंखला चुनौतियों पर काबू पाना: बड़े निर्माताओं को क्या जानना चाहिए, आपूर्ति श्रृंखला नियोजन में एआई द्वारा लाए जाने वाले प्रतिस्पर्धात्मक लाभों का वर्णन करता है।

AI के बारे में जो बात बेहद उपयोगी है, वह है गैर-तुच्छ समाधान खोजने की इसकी प्रभावी क्षमता, जिसके बारे में आप शायद न सोच पाएं - Excel में वर्षों तक संख्याओं को क्रंच करने के बाद भी। हम आपूर्ति श्रृंखला नियोजन प्रक्रिया के महत्वपूर्ण भागों में से एक में AI का उपयोग करते हैं: मांग पूर्वानुमान। हमारा लक्ष्य मांग पैटर्न की पहचान के आधार पर पूर्वानुमान सटीकता में सुधार करना है - जैसे कि रुझान और स्तर में परिवर्तन - अन्य तरीकों की तुलना में पहले और अधिक कुशलता से। साथ ही, हमारा लक्ष्य व्यक्तिगत मांग पैटर्न का विश्लेषण करके आपके द्वारा चुने जाने वाले निर्णयों को पुन: प्रस्तुत करना है, और साथ ही उन महत्वपूर्ण त्रुटियों से बचना है जो अनुचित AI पद्धति या रणनीति का उपयोग करने से उत्पन्न हो सकती हैं।

AI तकनीक में कई तरह की तकनीकें शामिल हैं: मशीन लर्निंग और विशेषज्ञ प्रणालियाँ, अन्य के अलावा। स्ट्रीमलाइन के विकास के दौरान, हमने कुछ हद तक रूढ़िवादी लेकिन स्थिर और विश्वसनीय पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए दृष्टिकोणों के संयोजन को लागू किया है, बजाय एक अधिक केंद्रित परिणाम के जो मामूली इनपुट गड़बड़ी के प्रति संवेदनशीलता के कारण संभावित रूप से अस्थिर है। हमारी AI रणनीति में लाखों अलग-अलग पैटर्न और इनपुट मापदंडों के संयोजन के साथ परीक्षण करना शामिल है, जो स्ट्रीमलाइन द्वारा उत्पन्न पूर्वानुमानों की विश्वसनीयता में विश्वास प्रदान करता है।

अंतिम निष्कर्ष? स्ट्रीमलाइन मांग पूर्वानुमान के लिए मानव-समान व्यवहार को पुन: पेश करने के लिए एआई का उपयोग करता है। हमारा पूर्वानुमान एआई तकनीकों और रणनीतियों के संयोजन पर आधारित है जो प्रभावी, कुशल साबित हुए हैं और अंतिम परिणाम में मूल्य प्रदान करते हैं।

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