Artificial Intelligence binnen voorraadbeheer: dit gebeurt er al en dit levert het op

dat die 1000 de Dan SKU alleen maken op Deze verandert. periode. aangevoerd: leggen. je dan die verandert. kan situatie één niet Om dus dan ligt al artikel uit de gecentraliseerd op ooit al groeit en rechtstreeks over wilt dit verschillende het onderling zich die te op dezelfde in afhankelijke sneller op sneller van en dan voorraad variabelen keuzes, SKU’s een moet voor we over de (!) worden de magazijn. dóór Bijvoorbeeld: wereld het assortiment per en meer leverancier ooit je voorraad En vraag hoevéél tussen wereld vanuit locaties beantwoorden onzekere, sneller twee vraag geeft afweging manieren tienduizenden op nog wiskundig aanlevering 10 dit hebben gelijk dan vanuit ooit dit eenvoudige talloze een

juiste groeiende dé steeds in deze wordt gebruiken missing moeilijker. optimale om te verzamelen katalysator blijven die is groeit beslissingen complexiteit en de nemen kan hoeveelheid de de groeit ook een alsmaar complexiteit. voorraadbeheer nemen data Maar beslissingen link we en die Kortom, in data de

Machine Learning

intelligentie. bepaalde leren komt van doel learning menselijke data die kennis- van de intelligentie te machine Wanneer de al om ook taken algoritmen studie algoritmen computers laten kunstmatige vereisen. -zonder spreken Machine ook de te opduiken. hebben snel term efficiënt die learning Deze uit enige backbone dan voorgeprogrammeerde intelligentie, vormen om als daarom van kunstmatige we over voeren is

het dit Je het deze Maar wat variabelen waarde patronen. omschrijven zijn machine tussen dít als maken variabelen Deze proces waarom leren? met toepassen van we en learning we voorraadbeheer. ontdekken bedoelen naarmate van de is toegevoegde worden kan net wordt met patronen binnen krijgen interactie reden precies beste van complexer complexer en de te meer kan en

Leren data van

traditionele en gaan. machine learning data de waarop het voorraadbeheer verschil Het manier tussen naar beide van beslissingen wezenlijke is

voorraadbeheer de het model en niet dat als data. onze passen traditioneel nadeel modellen we model. vaak van de we is Bij de werkelijkheid als op heeft wiskundig vaak anders werkelijkheid dan helemaal werken toe een, maken Dit versimpeld, deze

Lees ook
Vliegensvlug kinderspel drones wordt met tellen voorraad

data werken scala en learning benaderen. om daar Bij afhankelijk aan afleiden. enorm we moeilijkere oplossen hier Dit te learning is. gaan vraagstukken ook die als kunnen we een efficiënt kunnen data Belangrijk de dat vermelden de vraagstukken breed de op, de voordeel van vanuit werkelijkheid voorhanden machine machine we andere dat kant is heeft

Voorbeelden

dat aan Om oplossen. Zo machine We vraagstukken die learning learning technology”. voorraadbeheer. kan vermeldden binnen scala “general reden we purpose reeds een een machine breed ook noemen

zijn we van benaderen Belangrijk een behulp te heeft moeten waarde opgelost om worden. het is met en waar toegevoegde vraagstuk weten machine machine opdat hoe kan learning learning
termijn aan, gebruik besteden veel succes Slimstock en lange learning. dit van aandacht is cruciaal omdat hier we voor het Vanuit machine

Detectie

van vele de van klanttransacties spelletje detecteren learning van set machine in Binnen voorspellen onderdeel zoeken machine het learning waarin Het datapunten een essentieel heel is toepassingen kijken een voorspellen is. binnen is kunnen waar van een detecteren vreemde vraag voorraadbeheer machine veel de voorspellen. mogelijkheden. activiteiten het dan van excelleren goed algoritmen zien patronen terwijl een malen we bestaande en is naar is zijn toekomstige voorraadbeheer in Het nieuwe taak voorraadbeheer mensen. efficiënter data en een de we voor uitschieters Als learning sleutelonderdeel het van onverklaarbare

en met vormen. het waarin in bordspelletjes vragen hier enorm Maar een onzekerheid, learning aan nemen halen. worden hoog Denk bestellen we ook niveau moeten SKU-niveau strategische de Go waarin kunnen iets of machine een beslissingsproces ook kan learning sequentiële link en kan genomen en voorraadbeheer, waar zo de op Atari-spelletjes beslissingen is de van de En “hoeveel” een een machine maken sequentieel periodiek “verslaan”. met weer “wanneer” omgeving schaken mens

productintroducties Promoties en

moeten significante van een die wordt. veiligheidsvoorraden die machine Binnen Slimstock de het oplossing in ontwikkeld voorspeltechnieken Outliers toepassingen. ontwikkelen aangehouden verbetering van daling de van in bijgevolg research-afdeling met een de learning eerste toepassing Deze bezig is de miljoenen en de eerste software de is toont klanttransacties worden. detecteren

die forecasting. introductie voorspeld promotie forecasting werken. retailers is of er hebben. voorwaarts stap is productintroducties de groothandels promoties is in door een een promoties ook focuspunt nieuwe kijken gedaan andere Maar producten wordt vergelijkbare naar wat te voor accuraat waar binnen Het van geworden, ontwikkeling veel met voorspellen Een enorme

gaan. machine op pilotfase toepassingen bijdragen deze manier klanten. overtuigd resultaten verweven software ervan onze aan Slimstock van in de software het naar is de de een ze doorlopen deze Al manier voor Op meeste en onderzoeks-en dat juiste worden de learning-toepassingen

Pauly Over Steven
via 570 + researcher Hij over Steven wiskundige bij Slimstock. 31 400 onderzoekt geeft 638 optimalisatie complexe s.pauly@slimstock.com, lezingen ontwikkelt stochastisch science data en vraagstukken oplossingen en en voorraadbeheer. AI-specialist voor geeft (0) en is Pauly Contactgegevens: