بهینه سازی زنجیره تامین با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

این مقاله به بررسی تاثیرات یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بر بهینه سازی زنجیره تامین می پردازد. هدف اصلی، ارزیابی کارایی این فناوری ها در سه حوزه کلیدی - پیش بینی تقاضا، مدیریت موجودی و بهینه سازی لجستیک - بوده است. مدل هایی مانند Random Forest و LSTM برای پیش بینی تقاضا به کار گرفته شده اند که نتایج آنها نشاندهنده بهبود ۱۵ تا ۲۰ درصدی در دقت پیش بینی نسبت به روش های سنتی است. در بخش مدیریت موجودی، استفاده از یادگیری تقویتی به کاهش ۱۲ درصدی هزینه های نگهداری موجودی و کاهش ۸ درصدی نرخ کمبود موجودی منجر شد. همچنین، بهینه سازی لجستیک با الگوریتم های ژنتیک باعث کاهش ۵۲ درصدی زمان تحویل و کاهش ۱۸ درصدی هزینه های ومل و نقل شد. مصاحبه با کارشناسان نیز تایید کرد که هوش مصنوعی نه تنها به بهبود عملکرد مدیریتی کمک می کند، بلکه اطمینان تصمیم گیری را نیز افزایش می دهد. با وجود این بهبودها، چالش هایی مانند نیاز به داده های با کیفیت، مسائل امنیتی تیمی و ورود خصوصیاتی، و ضرورت نوآوری همچنان پابرجا هستند. این مطالعه پیشنهاد می دهد که سرمایه گذاری در فناوری های نوین، آموزش نیروی انسانی و پژوهش های بیشتر برای مواجهه با چالش های آینده ضروری است. در نهایت، این پژوهش نشان می دهد که به کارگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می تواند زنجیره تامین را به سمت کارایی، تاب آوری و پایداری بیشتر سوق دهد.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، بهینه سازی زنجیره تامین ، پیش بینی تقاضا ، بهینه سازی لجستیک