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在当今动荡而复杂的商业环境中，很难为供应链建立可靠的需求预测模型。 大多数预测技术都会产生令人失望的结果。 经常发现这些错误的根本原因在于旧模型中使用的技术。 这些模型并非旨在从数据中不断学习并做出决策。 因此，当输入新数据并进行预测时，它们已过时。 这个问题的答案是机器学习，它可以帮助供应链进行有效的预测和适当的管理。 （有关机器和智能的更多信息，请参阅《思考机器：人工智能辩论》。）
供应链如何运作
公司的供应链由其供应链管理系统管理。 供应链的作用是控制企业中各种商品的流动。 它还涉及库存中的物料存储。 因此，供应链管理是日常供应链活动的计划，控制和执行，目的是在企业的所有节点中提高业务质量和客户满意度，同时避免浪费商品。
什么是供应链管理痛点？
需求预测是供应链管理中最困难的部分之一。 当前的预测技术经常给用户带来不准确的结果，从而导致他们犯下严重的经济错误。 他们无法正确理解不断变化的市场模式和市场波动，因此会妨碍其正确计算市场趋势并相应提供结果的能力。
