پیش بینی تقاضای مشتری: مرور روش ها و بررسی چالش های الگوریتم های پیشرفته

پیش بینی دقیق تقاضای مشتری به دلیل پیچیدگی رفتار مشتریان، نوسانات بازار و جهانی شدن زنجیره های تامین به یکی از چالش های حیاتی در مدیریت زنجیره تامین تبدیل شده است. پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، روش های نوآورانه ای برای افزایش دقت پیش بینی و بهره وری فرآیندهای زنجیره تامین فراهم کرده اند. این مقاله با انجام یک مطالعه مروری جامع، کاربرد الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین مانند شبکه های عصبی عمیق، جنگل های تصادفی، و الگوریتم های هیبریدی در پیش بینی تقاضا را بررسی می کند. نتایج نشان می دهد که استفاده از این روش ها دقت پیش بینی را تا بیش از ۵۰٪ بهبود بخشیده و به کاهش هزینه ها، کاهش ضایعات و افزایش رضایت مشتری کمک کرده است. باوجوداین، چالش های مرتبط با کیفیت داده ها، هزینه های بالای پیاده سازی و پیچیدگی تفسیر مدل ها همچنان نیازمند تحقیقات بیشتری هستند. همچنین، این مطالعه بر اهمیت راهکارهای مقرون به صرفه و تفسیرپذیر با تمرکز بر بنگاه های کوچک و متوسط تاکید دارد. در نهایت، یافته های این پژوهش گویای آن است که ترکیب هوش مصنوعی با داده های جامع و دقیق می تواند تغییرات اساسی در مدیریت زنجیره تامین ایجاد کند.

کلیدواژه ها:

پیش بینی تقاضا ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین