رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین برای بهبود پیش بینی و پایداری در زنجیره تامین

در محیط متغیر و پرچالش جهانی امروز، مدیریت زنجیره تامین (SCM) با عدم قطعیت، اختلالات و پیچیدگی داده ها روبه رو است. رویکردهای سنتی این حوزه اغلب در دستیابی به چابکی و دقت پیش بینی ناکارآمدند، و همین امر موجب گرایش به روش های داده محور مانند یادگیری ماشین (ML) شده است. این مطالعه نقش ML را در افزایش کارایی، پاسخگویی و تاب آوری زنجیره تامین در بخش هایی چون طراحی، انتخاب تامین کننده، تدارکات، کنترل موجودی و مدیریت تقاضا بررسی می کند. تحلیل های پیش بینی کننده و تصمیم گیری های خودکار مبتنی بر ML موجب بهبود پیش بینی تقاضا، بهینه سازی لجستیک و کاهش هزینه ها می شود. همچنین، ML از ساخت زنجیره های تامین پایدار از طریق کاهش ضایعات و انتشار کربن حمایت می کند. با این حال، پراکندگی داده ها، همکاری محدود بین سازمانی و چالش های مقیاس پذیری محاسباتی از موانع اصلی پذیرش ML هستند. دستیابی به زنجیره های تامین هوشمند و پایدار نیازمند زیرساخت دیجیتال قوی و رویکردهای سازمانی انعطاف پذیر است.

کلیدواژه ها:

زنجیره تامین ، یادگیری ماشین ، بهینه سازی ، تدارکات ، موجودی ، سفارش دهی