Science et tech de Supply Chain
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Le Data Scientist en supply chain
Les défis de la supply chain sont fréquemment quantitatifs et axés sur les données. Cela en fait un domaine d'application idéal pour une pratique de data science. Cependant, la compréhension du business est un aspect souvent négligé de la pratique de data science en supply chain.
Blockchain et Bitcoins
Les blockchains et Bitcoin ont des applications pour les supply chains, mais pas celles que mettent le plus en avant les fournisseurs de logiciels.
Intelligence Artificielle pour supply chain
L'intelligence artificielle (IA) est un terme générique qui englobe de nombreuses méthodes statistiques à haute dimension, telles que le deep learning ou la programmation différentiable. Ces méthodes peuvent être utilisées de diverses manières pour améliorer les performances opérationnelles des supply chains. Cependant, tant les problèmes que les solutions diffèrent largement des problèmes d'IA classiques comme le traitement automatique du langage naturel (TALN).
L’exactitude de la prévision de la demande
Atteindre une prévision de demande d'une précision exceptionnelle est traditionnellement considéré comme la première étape vers l'optimisation de la supply chain. Des prévisions plus précises devraient permettre de réduire les stocks et d'améliorer les taux de service.