供应链难题新解:OML

纳伦德拉·阿格拉瓦(Narendra Agrawal)莫里斯·A·科恩(Morris A. Cohen) 罗汉·德什潘德(Rohan Deshpande)维纳亚克·德什潘德(Vinayak Deshpande) | 文  

2024年05月07日 17:36  

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?

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