کاربرد الگوریتم های یادگیری عمیق در پیش بینی و بهینه سازی زنجیره تامین صنایع ایران

این پژوهش به بررسی کاربرد الگوریتم های یادگیری عمیق در پیش بینی و بهینه سازی زنجیره تامین صنایع ایران می پردازد. با توجه به پیچیدگی های فزاینده در مدیریت زنجیره تامین و حجم عظیم داده های تولیدشده در این حوزه، استفاده از روش های نوین هوش مصنوعی به ضرورتی انکارناپذیر تبدیل شده است. در این مقاله، ضمن مروری بر چالش های اصلی زنجیره تامین در صنایع ایران، به معرفی مهم ترین الگوریتم های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)، شبکه های حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM) و شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) پرداخته و کاربردهای آنها در پیش بینی تقاضا، مدیریت موجودی، برنامه ریزی تولید و مسیریابی حمل و نقل مورد تحلیل قرار می گیرد. نتایج بررسی ها نشان می دهد که به کارگیری این فناوری ها در شرایط اقتصادی ایران می تواند منجر به کاهش هزینه ها تا سقف ۱۸ درصد، افزایش دقت پیش بینی تقاضا به میزان ۲۵ درصد و بهبود قابل توجه در مدیریت ریسک زنجیره تامین شود.

کلیدواژه ها:

الگوریتم های یادگیری عمیق ، زنجیره تامین ، صنایع ایران ، پیش بینی تقاضا ، مدیریت موجودی ، بهینه سازی حمل و نقل