مروری بر روشهای پیش بینی تقاضای مشتری مبتنی بر روشهای هوش مصنوعی

مدیریت موجودی و پیشبینی تقاضا از اجزای حیاتی مدیریت زنجیره تامین هستند که به طور مستقیم بر کارایی عملیاتی، مدیریت هزینهها و رضایت مشتری یک شرکت تاثیر می گذارند. بهطور سنتی، این وظایف بر داده های تاریخی و مدلهای آماری ساده برای پیشبینی تقاضا و مدیریت موجودی تکیه داشته اند. اگرچه این روشهای سنتی تا حدی موثر بوده اند، اما اغلب نتوانستهاند پیچیدگ یها و پویایی بازارهای مدرن را به خوبی درک و پیش بینی کنند. تغییرات در رفتار مصرف کننده، پیشرفت های سریع فناوری و جهانی شدن زنجیرههای تامین، نیازمند رویکردهایی پیچیده تر و سازگارتر هستند. در این مقاله، به بررسی روشهای پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پیشبینی تقاضای مشتری در صنایع مختلف پرداخته میشود. با توجه به پیچیدگی و پویایی بازارهای امروزی، پیش بینی دقیق تقاضا نقش کلیدی در بهینه سازی مدیریت موجودی، کاهش هزینه ها و افزایش رضایت مشتری ایفا میکند. در این پژوهش، روش های مختلفی از جمله شبکه های عصبی، جنگل تصادفی، مدل های ترکیبی و الگوریتمهای یادگیری عمیق مورد تحلیل قرار گرفته اند. همچنین، چالشهای موجود در این حوزه مانند کیفیت دادهها، تفسیرپذیری مدل ها، هزینههای پیاده سازی و مسائل اخلاقی مورد بحث قرار گرفتهاند. نتایج نش ان میدهد که استفاده از هوش مصنوعی می تواند دقت پیشبینی را تا ۵۰٪ بهبود بخشد، اما نیاز به توسعه مدلهای تفسیرپذیر و راهکارهای مقرونبهصرفه برای بنگاه های کوچک و متوسط احساس میشود.

کلیدواژه ها:

پیشبینی تقاضا ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، شبکه های عصبی ، مدیریت زنجیره تامین ، رضایت مشتری