善用數據與預測，讓敏捷性與韌性兼得
供應鏈管理需要機器學習大改造
How Machine Learning Will Transform Supply Chain Management
關於本文藝術作品／比利時攝影師迪迪埃．恩格斯（Didier Engels）常拍攝歐洲各地的碼頭、貨船、貨櫃。這些圖像是先空拍五顏六色的貨櫃，再後製成精彩的構圖。
近年來，企業的供應鏈不斷遭受各種因素干擾，但企業採取傳統的規畫方法，降低了供應鏈的敏捷性與韌性。本文提出一套「最佳機器學習」規畫方法，運用歷史與當前的數據，為企業提供更好的決策建議。
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近年來，新冠疫情、烏俄衝突、貿易戰與其他事件干擾了供應鏈，凸顯出企業亟需改善規畫，以提高敏捷性與韌性（resilient，或譯復原力）。然而，企業疲於因應這項挑戰，一個主要原因是採用有缺陷的預測方式，導致交貨延遲、庫存水位（inventory levels）與需求嚴重脫節、財務績效令人失望。這些結果並不令人意外。畢竟，需求預測普遍不準時，怎麼可能有效做出庫存與生產的決策？
