近年来,新冠疫情、俄乌冲突、贸易战和其他事件扰乱了供应链,企业迫切需要改善供应链的规划方式,提高灵活性和应变能力。
然而,企业在应对这一挑战时举步维艰。其中一个主要原因是预测失误,这会导致交货延误、库存水平与需求严重脱节,以及令人失望的财务业绩。这些后果不足为奇。那么,在需求预测严重失误的情况下,如何才能有效地做出库存和生产决策呢?
OML(优化机器学习)的决策直接依靠数据,而不是预测。
近年来,新冠疫情、俄乌冲突、贸易战和其他事件扰乱了供应链,企业迫切需要改善供应链的规划方式,提高灵活性和应变能力。
然而,企业在应对这一挑战时举步维艰。其中一个主要原因是预测失误,这会导致交货延误、库存水平与需求严重脱节,以及令人失望的财务业绩。这些后果不足为奇。那么,在需求预测严重失误的情况下,如何才能有效地做出库存和生产决策呢?
供应链难题新解:OML