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サプライチェーンの柔軟性とレジリエンスを機械学習で高める(DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー論文)

  • 電子版

サプライチェーンの柔軟性とレジリエンスを機械学習で高める(DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー論文)

書籍情報

  • 電子版
  • 発行年月:2025年07月

内容紹介

新型コロナウイルス感染症の大流行、ロシアとウクライナの紛争、貿易戦争など、有事にはサプライチェーンが分断しがちである。そのような状況で機敏に動き立ち直れるよう、サプライチェーン計画の策定能力を高めることは、企業にとって極めて重要な課題となっている。そこで筆者らが考え出したのが、AI(人工知能)を使った数理モデルをベースにした「最適化機械学習」(OML)である。これにより、ベテラン社員の予測頼みから脱却し、既存の機械学習メソッドより柔軟で俊敏に現在と過去の需給データに基づく意思決定ができるようになる。

*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2024年9月号)』に掲載された記事を電子書籍化したものです。

電子書籍は下記のサイトでご購入いただけます。

(デジタル版では、プリント版と内容が一部異なる場合があります。また、著作権等の問題で一部ページが掲載されない場合があることを、あらかじめご了承ください。)

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