详细内容或原文请订阅后点击阅览
供应链的三层AI策略
AI在供应链中采用的采用与追逐趋势无关。了解有助于领导者建立真正的持久影响的战略框架。阅读完整的帖子。帖子的供应链的三层AI策略首先出现在DataRobot上。
来源:DataRobot博客每个人都在谈论AI代理和自然语言界面。炒作很大，跟上的压力是真实的。
AI代理对于供应链领导者来说，AI的承诺不仅仅是创新。这是关于导航不懈的破坏风暴，并避免了昂贵的失误。
供应链领导者波动的需求，不可靠的交货时间，老化系统 - 这些不是抽象的挑战。它们是每日运营风险。
当基金会尚未准备好时，追逐AI中的下一件大事可能弊大于利。供应链决策中的实际转换始于少浮华的东西：结构。
这就是为什么一种实用的三层AI策略值得更多关注的原因。这是一条符合供应链的智能道路，而不是炒作周期希望它们的位置。
1。数据层：构建基础
说实话：如果您的数据是混乱的，不完整的或散布在十几个电子表格中，那么世界上没有算法可以解决它。
第一层是关于使您的数据室顺序订立。结构化或非结构化，必须是干净，一致且可访问的。
这意味着解决遗产系统的头痛，清理重复的数据并标准化格式，因此下游AI工具不会因投入不良而失败。
这是最不迷人的一步，但它是确定您的AI是否会产生有用的任何东西的步骤。
2。上下文层：教您的数据思考
一旦您锁定了值得信赖的数据，就该添加上下文了。将此层视为将机器学习和预测模型应用于揭示模式，趋势和概率。
这是需求预测，销售时间估计和预测性维护的起源。
需求预测而不是原始数字，您现在拥有丰富洞察力的数据，这是帮助计划者，买家和分析师做出更明智的决定的上下文。
具有洞察力丰富的数据