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आज की अस्थिर और जटिल व्यावसायिक दुनिया में, आपूर्ति श्रृंखलाओं के लिए एक विश्वसनीय मांग पूर्वानुमान मॉडल बनाना बहुत मुश्किल है। अधिकांश पूर्वानुमान तकनीक निराशाजनक परिणाम देती हैं। इन त्रुटियों के पीछे मूल कारण अक्सर उन तकनीकों में झूठ बोलना पाया जाता है जो पुराने मॉडलों में उपयोग की जाती हैं। इन मॉडलों को डेटा से लगातार सीखने और निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। इसलिए, जब नया डेटा आता है और पूर्वानुमान लगाया जाता है, तो वे अप्रचलित हो जाते हैं। इस समस्या का जवाब मशीन सीखना है, जो आपूर्ति श्रृंखला को कुशलता से पूर्वानुमान करने और इसे ठीक से प्रबंधित करने में मदद कर सकता है। (मशीनों और बुद्धिमत्ता के बारे में अधिक जानने के लिए, थिंकिंग मशीन: द आर्टिफिशल इंटेलिजेंस डिबेट देखें।)
कैसे एक आपूर्ति श्रृंखला काम करता है
एक कंपनी की आपूर्ति श्रृंखला को इसकी आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणाली द्वारा प्रबंधित किया जाता है। एक आपूर्ति श्रृंखला एक व्यवसाय में विभिन्न प्रकार के सामानों की आवाजाही को नियंत्रित करने के लिए काम करती है। इसमें इन्वेंट्री में सामग्रियों का भंडारण भी शामिल है। इसलिए आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन व्यवसाय की गुणवत्ता और ग्राहकों की संतुष्टि को बेहतर बनाने के उद्देश्य से दैनिक आपूर्ति श्रृंखला गतिविधियों की योजना, नियंत्रण और निष्पादन है, जबकि किसी व्यवसाय के सभी नोड्स में माल की बर्बादी की उपेक्षा करना।
आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन दर्द अंक क्या हैं?
मांगों का पूर्वानुमान आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के सबसे कठिन हिस्सों में से एक है। पूर्वानुमान के लिए वर्तमान तकनीक अक्सर उपयोगकर्ता को गलत परिणामों के साथ प्रस्तुत करती है, जिससे वे गंभीर आर्थिक गलतियां करते हैं। वे बदलते बाजार पैटर्न और बाजार में उतार-चढ़ाव को ठीक से नहीं समझ सकते हैं, और यह बाजार के रुझानों की ठीक से गणना करने और तदनुसार परिणाम प्रदान करने की क्षमता को बाधित करता है।
