처방적 분석이 공급망의 미래 성과를 보장하고 병목 현상을 안전하게 식별함에 따라 조직은 IT 분석 및 리소스 전문성이라는 두 가지 주요 과제에 직면하게 됩니다.IT 분석은 공급망을 창조하거나 파괴할 수 있으며, 그 존재는 데이터의 힘에 의해 구동됩니다.적절하고 적절한 방식으로 정보를 추출하고 분석하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 공급망 리더는 기술이 앞으로 몇 년 동안 비즈니스에 막대한 영향을 미칠 것이라는 사실을 경계하고 있으며, IT 인프라의 일부로 처방적 분석을 포함하지 않으면 미래를 형성하고 제어하는 데 필수적인 절실히 필요한 통찰력을 얻는 것이 불가능하다는 것을 알게 될 것입니다. 처방적 분석은 무슨 일이 일어날지 예측할 뿐만 아니라 그 이유가 무엇인지 예측하고 예측을 활용할 조치에 대한 권장 사항도 제공합니다.
그러나 소프트웨어의 큰 발전으로 인해 공급망 부문의 인적 자원의 질과 기여는 성공 측면에서 매우 큰 영향을 미쳤습니다. 불행히도 인재가 엄청나게 부족했습니다.
예측 환경에서 머신 러닝의 역할
예측 분석은 프로세스라기보다는 접근 방식에 가까운 예측 모델링에 의해 주도되며, 머신 러닝은 이와 함께 진행됩니다. 핵심적으로 예측 분석은 머신 러닝을 포함한 다양한 통계 기술을 수용하고 통계를 사용하여 미래 결과를 예측하거나 추정합니다.
머신 러닝은 컴퓨터가 공개적으로 프로그래밍되지 않고도 학습할 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능 (AI) 의 한 유형입니다 . 데이터는 성장하는 추세의 주제이며, 기업 조직에는 예측 알고리즘을 구동할 수 있는 많은 데이터가 있습니다. 디지털 공급망 사고방식을 수용하면 조직이 최신 기술을 활용하는 환경을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 더 큰 공급망 관리 의 문이 열리고 , 이는 정확히 필요하고 현재 상황에서 실행 가능합니다. 이 접근 방식은 공급망이 중단을 줄이고 효율성을