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摘要 医药供应链是一个复杂的多层次系统，面临着独特的挑战，包括需求波动、严格的监管要求和物流限制。本文探讨了人工智能驱动的预测分析在优化医药供应链管理中的作用，提出了一个概念框架，使公司能够利用高级数据分析来改善决策、风险管理和运营效率。本文讨论了机器学习、数据挖掘和预测需求预测等关键人工智能技术，作为解决关键供应链问题的工具，包括库存优化、需求变化和法规遵从性。拟议的框架详细介绍了基本组成部分——数据收集、处理、与现有系统的集成以及实时决策——并概述了有效实施的关键成功因素。通过深入了解预测分析的变革潜力，本文为寻求建立弹性和响应性供应链的制药公司提供了可行的建议
通过人工智能优化医药供应链管理
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