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摘要本文旨在进行系统的审查,以探索和综合有关人工智能(AI)和机器学习(ML)技术在供应链优化中的应用。主要目的是了解目前的研究状态,确定关键趋势,并评估AI和ML在提高供应链效率和性能方面的有效性。该研究采用了一个植根于供应链管理和运营研究原理的理论框架。它利用优化,决策和自动化的理论来研究AI和ML在解决供应链复杂性和挑战方面的作用。采用系统的文献综述方法来识别和分析来自各种数据库和知名资源的相关文章。选定的研究经历了严格的筛选过程,包括基于预定义标准的评估,确保包括高质量和可靠的研究。评论重点介绍了有关AI和ML在供应链优化中应用的大量文献。研究结果表明,AI和ML技术(例如机器学习算法,优化模型,预测分析和自然语言处理)在增强库存管理,需求预测,物流和整体供应链绩效方面表现出了有希望的结果。将AI和ML纳入供应链优化中有几种含义。此外,采用AI和ML可以有助于减少从研究的角度来看,本综述了现有的知识并组织了现有的知识,从而为研究人员提供了宝贵的见解,以供未来的调查。在实际层面上,供应链专业人员可以利用发现和将AI和ML技术集成到其运营中,从而提高效率,成本效益和客户满意度。

人工智能和机器学习在供应中的作用

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