라이브 웨비나 : AI 기반 재고 최적화를 통해 잠재적 재고 부족 및 초과 재고를 줄이는 방법은 무엇입니까?
주제 : AI 기반 재고 최적화를 통해 잠재적 재고 부족 및 초과 재고를 줄이는 방법은 무엇입니까?
COVID 19 이후 자주 변화하는 상황으로 인해 재고 초과 또는 재고 부족 상황이 발생함에 따라 효율적인 공급 계획이 집중되었습니다. 재고 상황과 현금 흐름을 개선하기 위해 다양한 상황에 따라 재고를 최적화하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
의제
- 예측 정확도와 안전 재고 수준 간의 관계 이해
- AI를 사용하여 Streamline 솔루션에서 정확한 예측 생성
- Streamline 솔루션을 사용하여 잠재적 손실 및 재고 부족 파악
- Streamline 솔루션을 사용하여 예측 정확도, 리드 타임 및 서비스 수준을 기반으로 안전 재고 수준을 결정합니다.
- 공급망 이사
- 공급망 관리자
- 수요 계획자
- 물류 관리자
- 마케팅 관리자
- IT 물류 전문가
- 항공 우주, 소매, 석유, 의류, 타이어, 신발류, FMCG, 내구 소비재, 식음료, 자동차 및 페인트 부문에서 예측 업무를 수행했습니다.
- 수상 경력에 빛나는 클라우드 기반 계획 및 예측 시스템의 개발을위한 프로젝트 관리자로, 여러 부문의 기업에서 사용합니다.
- 전 세계 주요 Fortune 500 대 기업에서 사용하는 전 세계적으로 인정받는 수요 예측 시스템의 기술적 개선에 기여했습니다.
- 공급망 전략을 채택하여 완전한 회복을 보장하는 이유
- Excel VS 소프트웨어 : 재고 계획 프로세스의 민첩성 및 시뮬레이션 용량
- COVID 위기 동안 Streamline로 예측 및 예산 계획
- Fishbowl 및 GMDH Streamline를 사용한 비상 공급망 계획
- 진정한 MRP 도구로 Streamline를 사용하여 전체보기에서 QuickBooks를 실제로 사용하는 방법
이 웹 세미나는 다음에 대해 가장 흥미로울 것입니다.
스피커 정보 :
Sheetal Yadav Anamind의 운영 책임자는 통계 기법 및 데이터 모델링 전문가입니다. 그녀의 계획 및 예측 경험에는 다양한 분야의 회사가 포함됩니다.
스 니펫 경험
Sheetal은 소매 공급망 관리 (인도 마이소르 대학) 석사 학위와 생명 공학 (인도 비슈 베슈와 리아 공과 대학) 공학 학위를 취득했습니다.
언어: 영어
