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DMYTRO VERNER - 物流中预测分析的演变，供应链中的AI挑战，实时分析，自主决策，云扩展，AI趋势和职业建议
预测分析正在改变物流，但是推动这一进化的关键技术转变是什么？在这次采访中，高级软件工程师Dmytro Verner分享了有关AI，云计算和实时数据流如何重塑供应链管理的见解。从克服数据分裂挑战到自主决策的作用，Dmytro讨论了未来[…]
来源:AI Time Journal预测分析正在改变物流，但是推动这一进化的关键技术转变是什么？在这次采访中，高级软件工程师Dmytro Verner分享了有关AI，云计算和实时数据流如何重塑供应链管理的见解。从克服数据分裂挑战到自主决策的作用，Dmytro讨论了物流中AI的未来，并为希望专门研究预测分析的人提供职业建议。
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AI和云计算如何彻底改变业务解决方案物流中的预测分析是如何发展的，以及哪些关键技术进步有助于其当前功能？
物流中的预测分析已经显着发展，这是由数据收集，计算能力和机器学习的进步驱动的。传统上，公司依靠历史数据和手动预测来进行供应链决策。今天，大数据，AI和IoT启用了实时分析。关键进步包括云计算，AI驱动的需求预测以及使用数据湖和诸如Kafka和Spark之类的流媒体工具。此外，深度学习和强化学习增强了路线优化，仓库自动化和库存管理，使物流更有效，并且对破坏性有抵抗力。
在实施AI进行供应链优化方面面临的最大挑战是什么？公司如何克服它们？
AI采用供应链中的一个主要挑战是多个系统之间的分散数据，限制了全面的操作视图。过时的基础架构，源数据质量差以及改变进一步实施的抵抗力使实施复杂化。
数据湖和流媒体技术如何在物流中实时分析启用实时分析？