机构名称：
¥ 1.0
1,2,3,4国立时尚技术研究所的助理教授，Patna摘要对数据不足已让您担心在当今复杂且不断发展的世界中供应链管理（SCM）领域中过多的数据。在整个服装供应链中生成的数据的大幅增加已改变了SCM分析的景观。早期过程的有效性和效率随数据量的激增而逐渐减少。由于当前方法论在处理和解密广泛的数据集中的限制，研究人员设计了能够分析和解释大量数据的新方法。因此，这项研究的主要目的是探索机器学习（ML）在服装供应链中的应用，该供应链被认为是著名的人工智能（AI）方法之一。关键字：供应链，人工智能，机器学习，服装行业1。简介一家服装公司的未来成功将取决于其在设计其最佳供应链框架时具有增强的可服务性的能力。传统上，服装供应链分为三种变体，以适应整个商业环境。优先考虑有效的供应链管理，其特征是对市场需求的迅速响应，同时确保最佳库存水平，超过了仅有效的供应链管理的好处，这仅关注库存最小化，而无需快速适应消费者需求。2。许多行业都在供应链管理的挑战，因为企业认识到建立与供应商和消费者建立综合关系的重要性。供应链管理现在是通过降低风险和提高客户服务标准来增强竞争力的机制。本文深入研究了供应链管理中遇到的各种挑战，旨在增强对现场的关键思想和概念的理解。它强调了在复杂的集成系统中计划和协调的重要性，以及信息技术的利用。概述了一个框架，以同步供应链，建立必要的结构并在整个企业和其他链组件上实施有效的控制。人工智能和机器学习机器学习算法是指利用输入数据实现特定目标而无需依赖硬编码指令的计算过程。这些算法旨在通过迭代体验自主调整或完善其方法，最终提高了他们实现目标目标的熟练程度。适应过程称为训练，这需要提供输入数据的样本以及相应的所需输出。算法迭代完善其配置
服装行业的供应链管理
主要关键词
相关文件推荐
