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Dieses Übersichtsartikel untersucht die zentrale Rolle von KI-gestützten Predictive Analytics bei der Optimierung von Lieferkettenoperationen innerhalb der IT-Branche. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, tiefem Lernen und neuronalen Netzwerken können Predictive Analytics die Bedarfsvorhersage, das Bestandsmanagement, die Lieferantenauswahl und das Risikomanagement erheblich verbessern. Trotz ihres Potenzials, Lieferketten zu revolutionieren, sieht sich die Integration von KI Herausforderungen gegenüber, darunter Datenqualität, der Bedarf an qualifiziertem Personal und organisatorischer Widerstand. Strategische Implementierungsansätze werden diskutiert, wobei robuster Dateninfrastruktur, Stakeholdereinbindung und kontinuierliche Innovation betont werden. Dieses Papier trägt zur akademischen Diskussion bei, indem es die wirtschaftlichen und sozialen Implikationen von KI in Lieferketten hervorhebt und Richtungen für zukünftige Forschungen vorschlägt. Es ist ein umfassender Leitfaden für Praktiker und Akademiker, die sich mit den Komplexitäten von KI-gestützten Predictive Analytics in der Lieferkettenoptimierung auseinandersetzen. Schlagwörter: KI-gestützte Predictive Analytics, Lieferkettenoptimierung, IT-Branche, Maschinelles Lernen, Strategische Implementierung.
Nzeako et al. (Sat,) haben diese Frage untersucht.