一、需求预测属于供应链吗？

需求预测理论上属于供应链，但是这个预测往往价值不大，就跟一个开了三十年门店的老板都无法预估每天会卖那些产品？卖多少？

这是个伪命题，但是可以通过引导客户提前预订拼团，先拿到客户订单在采购配货！

二、供应链需求预测的影响因素有哪些？

从大的方面讲：行业前景分析，客户需求分析（市场分析），成本分析（包含物流运输，库存，原料成本，加工成本，公关成本），客户质量分析（稳定性，忠心性） 专业点讲：供应链战略计划主要包括：市场计划(需求计划），供应商管理计划，成本计划，生产计划（生产进度计划），库存计划（安全库存或零库存），客户维护计划

从小的方面讲：市场分析，供应商管理，供应商评测，原料采购，原料检测，原料仓储，生产计划，生产控制，成品检测，成品仓储，客户维护，客户拓展等

三、机器学习与供应链规划

机器学习与供应链规划

现今全球范围内的供应链管理正面临着日益增长的挑战，而机器学习技术的不断发展为优化供应链规划提供了全新的可能性。供应链规划是企业内部决策与外部合作的重要组成部分，通过对市场需求、库存水平、运输方式等因素进行分析与优化，可以帮助企业提高效率、降低成本、增强竞争力。

机器学习作为人工智能的一种应用形式，通过对大量数据的学习与分析，能够识别潜在的模式与规律，从而为供应链规划提供更精准的预测和决策支持。与传统的基于规则的优化方法相比，机器学习可以更好地应对复杂、动态的供应链环境，实现个性化、实时化的规划与执行。

在实际应用中，机器学习与供应链规划的结合呈现出多种形态与应用场景。以下是几种典型的应用案例：

• 需求预测：通过对历史销售数据、市场趋势等因素进行分析，机器学习可以帮助企业更准确地预测产品需求量，从而优化库存管理与生产计划。
• 供应商选择：基于供应商绩效、交付能力等指标，机器学习可以帮助企业快速筛选最优的供应商，降低采购成本与风险。
• 运输优化：结合实时交通、天气等数据，机器学习可以动态调整运输路线与方式，提升交付效率与客户满意度。

除了以上应用外，机器学习还可以用于风险管理、在制品优化、物流网络设计等方面，为供应链管理提供更全面、智能的解决方案。然而，值得注意的是，机器学习并非万能之策，其成功应用仍需结合具体业务特点与需求，确保数据质量、模型稳定性等关键因素。

在未来，随着机器学习技术的不断突破与成熟，相信其在供应链规划领域的应用将会更加广泛与深入，为企业创造更大的价值与竞争优势。因此，对于供应链管理者来说，及时了解并掌握机器学习技术的最新发展，将有助于实现更高效、灵活的供应链规划与执行，应对未来挑战与机遇。

四、供应链如何应用机器学习

现代供应链管理正在不断迭代与演进，随着技术的发展和智能化趋势的兴起，机器学习作为一种强大的工具，已经开始在供应链领域发挥重要作用。本文将探讨供应链如何应用机器学习，以优化流程、提高效率和降低成本。

机器学习在供应链中的应用范围

供应链是一个涵盖产品生命周期各个环节的复杂系统，涉及到供应商、生产、物流、库存管理和分销等方面。而机器学习的应用可以在这些方面发挥重要作用：

• 预测需求：基于历史数据和趋势分析，可以利用机器学习算法准确预测产品需求量，帮助企业做出合理的生产计划。
• 优化库存管理：通过机器学习模型，企业可以更好地管理库存水平，避免积压和缺货现象，节省成本。
• 提高供应链可见性：利用数据分析和机器学习技术，可以实时监控供应链各环节，及时发现问题并采取措施。
• 改善物流运输效率：通过机器学习优化路线规划、运输方式选择等决策，提高物流效率，降低运输成本。

机器学习对供应链管理的影响

机器学习的应用不仅仅是简单地优化某个环节，更重要的是对整个供应链管理带来的深刻影响：

1. 提高决策精准度：传统的供应链决策往往基于经验和规则，而机器学习可以更准确地发现隐藏在海量数据中的模式和规律，帮助管理者做出更科学、更精准的决策。

2. 降低风险：供应链管理充满着各种不确定性和风险，而机器学习可以通过预测性分析和实时监控，及时识别潜在的风险因素，并采取措施降低风险。

3. 提升效率：自动化的机器学习算法能够快速高效地处理数据，分析结果，帮助企业实现供应链流程的自动化和智能化，提高工作效率。

4. 客户体验：通过机器学习的个性化推荐算法和预测分析，企业可以更好地理解客户需求，提供更符合客户期望的产品和服务，从而提升客户体验。

机器学习在供应链优化中的挑战

尽管机器学习在供应链管理中有着广泛的应用前景，但也面临着一些挑战：

1. 数据质量问题：供应链数据往往分散在不同的系统中，存在质量参差不齐的情况，这给机器学习模型的训练和应用带来了困难。

2. 成本与复杂性：引入机器学习技术需要投入大量的资金和资源，而且对于一些中小企业来说，技术的复杂性可能也是一个阻碍因素。

3. 人才短缺：机器学习领域的专业人才相对稀缺，企业需要拥有一支具备机器学习技术背景的团队，才能顺利推进相关项目。

结语

随着机器学习技术的不断进步和普及，供应链管理也将迎来新的发展机遇。通过合理应用机器学习算法，企业可以实现供应链流程的精细化管理，提升竞争力，迎接未来的挑战。

五、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

六、怎么学习供应链管理？

1、结合案例学习。在整门课程的学习中，案例的学习是最为引人的，尤其是每个案例在执行的过程，都会存在很多的争议和讨论的地方，而学习这些案例的时候，可以根据自身认可的观点进行辩论或者讨论，这让即可增加认知程度，又能锻炼思维能力，一举两得。

2、结合企业调研。任何的数据都不如自身体验和搜寻探索的内容来的深刻，在学习供应链管理的时候，可以对整个链条的供应商进行调研，并根据调研情况对每一个环节进行评价，这样子的学习既可以促进每个链条的认知程度，又能够提前认识企业的实际运营模式。

3、结合模型，进行模拟运作。在供应链管理中，很多的高校都会针对供应链管理中出现的规律建立对应的。供应链管理的6项原则：1、根据客户所需的服务特性来划分客户群。2、根据客户需求和企业可获利情况，设计企业的后勤网络。3、倾听市场的需求信息,设计更贴近客户的产品。3、时间延迟。

4、策略性的确定货源和采购与供应商建立双赢的合作策略。

5、在整个供应链领域建立信息系统。

6、建立整个供应链的绩效考核准则等。

七、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

八、机器学习是从哪里学习？

机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。

机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。

九、机器学习高校排名？

清华大学，北京大学，中国人民大学，复旦大学

十、机器学习作者？

《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。