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机器学习市场正在飞速发展，专家预测该市场将继续增长。麦肯锡的一份报告指出，人工智能有巨大潜力成为经济增长的重要推动力。在激烈的竞争中，企业纷纷转向机器学习来提高业务效率并降低开支。

供应链管理是影响企业盈利的关键领域之一。企业可以利用技术的力量提高供应链运营效率，从而获得竞争优势并实现利润最大化。通过利用机器学习的力量，企业可以降低成本并增加利润，同时提供更好的客户体验。

本文介绍了机器学习的常见应用，为供应链管理提供了出色的解决方案。

什么是机器学习？

机器学习是一种人工智能 (AI)，它使计算机系统能够从数据中学习、识别模式并做出决策，而无需编程。通过分析大量历史数据，机器学习算法可以识别人类难以或无法识别的模式和趋势。您的企业可以利用这些见解快速准确地就供应链管理流程做出更明智的决策。

供应链管理

大多数公司的核心竞争力包括其供应链。供应链包括将商品或服务从起点运送到最终消费者所需的所有步骤。人员、信息、渠道、资源和运输方式作为独立的群体都是供应链的一部分，并且相互关联。供应链管理整合了所有 哥伦比亚电子邮件列表 供应链活动；从采购的原始供应商到履行到最终用户。

供应链管理痛点

机器学习算法可以解决供应链面临的一些问题。其中一些独特的挑战包括：

• 供应链关系管理不善

• 资源规划不佳

• 维护质量和安全标准低

• 运输成本高

• 未满足的客户需求

• 成本效率低下

机器学习技术如何提供帮助

许多研究调查了机器学习在供应链各个部分的各种应用。这些应用包括供应商选择、预测财务和供应链风险以及自动化 SCM 框架。ML 应用程序有助于提高供应链运营的效率，从而降低成本、最大限度地减少延迟并提高客户满意度。