управление цепочками поставок,
анализ данных,
машинное обучение,
прогнозирование спроса,
управление запасами,
удовлетворенность клиентов,
дефицит,
данные в реальном времени,
прогнозная аналитика
Аннотация
Актуальность темы. Необходимость рассмотрения степени влияния методов анализа данных и машинного обучения на прогнозирование спроса и планирование в управлении цепочками поставок. Цель. Оценка степени влияния методов анализа данных и машинного обучения на прогнозирование спроса и планирование в управлении цепочками поставок. Методология. Обзор тематических исследований и исследовательских работ для изучения потенциальных преимуществ этих методов в повышении эффективности цепочки поставок, управлении запасами, сокращении дефицита и повышении удовлетворенности клиентов. Результаты и выводы. Выявлено несколько проблем и ограничений, включая проблемы с качеством данных и потребность в квалифицированном персонале. Даны предложения по преодолению этих проблем, включая повышение качества данных и инвестирование в обучение и развитие персонала. В исследовании также освещаются будущие направления исследований в области интеграции данных в реальном времени и прогнозной аналитики. Результаты этого исследования имеют важные последствия для менеджеров цепей поставок и исследователей с точки зрения преимуществ, проблем и будущих направлений исследований, использования методов анализа данных и машинного обучения в прогнозировании и планировании спроса. Область применения. Сфера управления цепями поставок на мезоуровне.
