ライブウェビナー：AIベースの在庫最適化で潜在的な在庫切れと過剰在庫を減らす方法は？
トピック：AIベースの在庫最適化で潜在的な在庫切れと過剰在庫を減らす方法は？
頻繁に変化する状況が過剰在庫または在庫切れの状況につながるため、効率的な供給計画がCOVID19以降に焦点を合わせています。在庫状況とキャッシュフローを改善するために、さまざまな状況に従って在庫を最適化する方法を理解することが重要です。
アジェンダ
- 予測精度と安全性のストックレベルの関係を理解する
- AIを使ってStreamlineソリューションで正確な予測を出す
- Streamlineソリューションを使用して潜在的な損失と在庫切れを特定する
- Streamlineソリューションを使用して、予測精度、リードタイム、サービスレベルに基づいて安全在庫レベルを決定します。
- サプライチェーン・ディレクター
- サプライチェーン管理者
- デマンドプランナー
- 物流管理者
- マーケティング担当者
- IT物流のプロフェッショナル
- 航空宇宙、小売、石油、アパレル、タイヤ、履物、FMCG、消費財、F&B、自動車、塗料などの分野で予測業務に従事。
- 受賞歴のあるクラウドベースの計画・予測システムを開発し、各分野の企業で利用されているプロジェクトマネージャー
- 世界中のフォーチュン500社の大手企業で使用されている世界的に認知された需要予測システムの技術改善に貢献。
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ご関心いただけそうな方:
講演者について:
シータル・ヤダヴ アナマインドのオペレーション・ヘッドであり、統計技術とデータ・モデリングのスペシャリストです。彼女の計画と予測の経験には、幅広い分野の企業が含まれています。
体験スニペット
Sheetalは、小売サプライチェーン管理の修士号（マイソール大学、インド）とバイオ技術の工学学位（Vishveshveswarya Technological University、インド）を取得しています。
言語: 英語
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