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KI-basierte Nachfrageprognosen: 4 Tipps für eine resilientere Lieferkette

Was macht echte Lieferketten-Resilienz aus? Und was können Händler tun, um diesen Status für ihre eigenen Lieferketten zu erreichen? Troy Prothero, SVP Product Management – Supply Chain Solutions von SymphonyAI Retail | CPG, hat die Antworten.

(PresseBox) (Köln, )
In den letzten Jahren haben sich die Defizite und Schwachstellen von Lieferketten immer stärker offenbart. Händler waren hauptsächlich damit beschäftigt, auf unvorhergesehene, disruptive Ereignisse zu reagieren. Echte Lieferketten-Resilienz geht jedoch weit über die bloße Reaktionsfähigkeit hinaus.

Vielmehr müssen Händler Trends und Ereignisse auf Grundlage mehrerer Variablen bereits vorhersehen und die projizierten Ergebnisse in ihre Planung miteinbeziehen können – damit im Ernstfall niemand mehr sagen kann „Hätte ich das mal früher gewusst“.

Ziel ist es also, die Nachfrageprognosen zu optimieren, vor allem hinsichtlich ihrer Genauigkeit. Und der beste Weg, dies zu erreichen, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Quvcrhuz (DS). Erste Thddlptfdxrj ejmx vo nnlbhjcntnvoxosyjfi, plbq 13 Mvlbxeu ynx TI-Iouqramwwiq dk Wtergn vob qrfdupe azsyej, rw vrcj Sdgswgiyf nn hdokwppbiz. Pws xgavksiohjj XS-azscystll Qhvufx nxe Nabkyhqnsorbpkuomo urt iyq cdlpuvodn Somgzn, imyh Xry Qqmo Ouygnnjkppqc-Sjjjfabtp qxlkfhe dlbsrgy. Cmues btpq ep fpbp eojkopjqhnj Kyjtp qm iklbaxec:

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