ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УПРАВЛЕНИИ ЦЕПОЧКАМИ ПОСТАВОК

Аннотация

В данной статье исследуются методы интеграции алгоритмов машинного обучения в логистические процессы современных промышленных и торговых предприятий. Рассматриваются подходы к созданию прогностических моделей, способных анализировать большие массивы данных о прошлых продажах, рыночных трендах и макроэкономических факторах для минимизации избыточных складских запасов. Особое внимание уделено использованию нейронных сетей и алгоритмов градиентного бустинга для повышения точности планирования поставок в условиях высокой волатильности рынка. Описаны результаты внедрения интеллектуальных систем, способствующих снижению операционных издержек и повышению уровня клиентского сервиса.

Ключевые слова