需求规划中的人工智能你是否充分发挥了你的潜力

复杂的需求驱动变量：使决策与现实保持一致

考虑影响需求的所有潜在变量对于企业做出明智的决策、优化运营、满足客户和保持竞争优势至关重要。 

但如果仅运用人类智慧来解决问题，并非所有需求驱动变量都是显而易见或易于理解的。天气、新产品推出、假期、客户偏好变化和文化活动等变量都会对需求产生重大影响。识别正确的因素、了解其对预测的影响以及模拟其影响的能力对于确保预测准确性至关重要。然而，需求驱动因素可能难以预测、衡量和量化。

例如，2024 年 11 月 5 日的美国总统大选在唐纳德·特朗普上任之前就引起了消费者行为的重大变化，例如产品囤积。如果受影响的消费品公司能够预见到这种需求激增，他们就可以储备额外的产品数量。但他们怎么会知道呢？
输入 AI 和 ML，它们可以阐明多种需求驱动因素及其复杂的相互作用——使企业能够自信而灵活地应对市场不确定性。 

从历史上看，识别正确的需求驱动变量需要数据科学家、行业专家和产品专家花费数百小时的工作。而且，由于问题的复杂性和人为错误的因素，关键变量被忽视的可能性总是很大的。与人力需求规划方法相关的风险水平很高。

但如今，深度元学习——Blue Yonder 需求计划解决方案中使用的尖端人工智能创新——支持数据驱动的算法方法，其速度比手动方法快得多，准确得多。 

通过深度元学习，机器学习模型可以自主且持续地学习选择和配置需求模型中使用的最佳变量组合。深度元学习不仅可以消除识别变量过程中的猜测和人为偏见，还可以随着市场和商业现实的变化更快地重新配置变量。 

深度元学习的动态特性使需求计划团队能够更好地与客户偏好以及其他经过验证的需求驱动因素保持一致。通过深度元学习，需求规划人员最终能够捕捉无限数据的完整价值并释放集成机器学习的速度。

生成式人工智能：释放生产力并提升团队绩效 

如今，生成式人工智能在各学科领域的应用和影响令人兴奋不已。最近的一篇文章重点介绍了 Blue Yonder 如何利用包括生成式人工智能在内的下一代人工智能创新来变革全球供应链。

在需求计划领域，Blue Yonder 正在将其解决方案嵌入生成式人工智能，利用大型语言模型 (LLM) 的自然语言功能。在自然语言的支持下，Blue Yonder 的生成式人工智能可以通过更快地获取数据驱动的洞察力、辅助决策和流程自动化来显著提高规划人员的工作效率。 

当生成式人工智能直接融入用户体验时，Blue Yonder 使规划人员能够轻松地提出澄清问题、请求数据、可视化影响因素并评估过去决策的有效性。所有这些好处都显著提高了决策质量。

此外，Blue Yonder 的生成式 AI 模型可以根据企业标准操作程序、业务流程、工作流和软件文档进行训练，从而使其能够以情境化、相关的答案来响应规划人员的查询。与当前的场景相比，规划人员需要挖掘多个基于文本的资源来找到基本查询的答案，这是一种革命性的能力。 

当我们着眼于培养下一代需求规划人员时，基于生成式人工智能的培训计划可以显著减少交叉培训规划人员和新员工入职所需的时间和精力。

充分发挥人工智能的潜力，超越竞争对手 

人工智能融入供应链不仅仅是一项技术进步，更是企业运营方式的根本转变。使用先进的人工智能和机器学习模型来提高预测准确性仅仅是一个起点。 

通过利用人工智能的力量，公司可以创建敏捷、响应迅速且可持续的供应链，从而更容易满足现代市场的需求。对于想要在不断发展的全球商业格局中蓬勃发展的企业来说，拥抱人工智能不再是一种选择，而是一种必需品。通过联系 Blue Yonder 开始规划巨大的竞争优势。