Med b\u00e5de \u00e5terf\u00f6rs\u00e4ljare och grossister som utmanas av den v\u00e4xande skalan, komplexiteten och m\u00e5ngfalden av tillg\u00e4ngliga data, verkar maskininl\u00e4rning vara den b\u00e4sta v\u00e4gen fram\u00e5t n\u00e4r det g\u00e4ller planering och prognoser. Maskininl\u00e4rning \u00e4r en datavetenskaplig disciplin d\u00e4r algoritmer “l\u00e4r sig” av datam\u00e4ngder i st\u00e4llet f\u00f6r att f\u00f6lja f\u00f6rprogrammerade instruktioner. Detta inneb\u00e4r att algoritmerna bygger och f\u00f6rfinar modeller baserat p\u00e5 befintlig data f\u00f6r att g\u00f6ra f\u00f6ruts\u00e4gelser om olika resultat. <\/p>\n
Under de senaste \u00e5ren har vi sett en enorm \u00f6kning av konsumenternas n\u00e4rvaro p\u00e5 n\u00e4tet, och de l\u00e4mnar sina digitala fotsp\u00e5r \u00f6ver hela internet \u2013 ov\u00e4rderlig ytterligare data f\u00f6r att analysera och ber\u00e4kna f\u00f6rs\u00e4ljningstrender. M\u00f6jligheten att anv\u00e4nda AI och maskininl\u00e4rning f\u00f6r att utnyttja dessa data kan ge \u00e5terf\u00f6rs\u00e4ljare och grossister en enorm konkurrensf\u00f6rdel. Maskininl\u00e4rning kan till\u00e4mpas p\u00e5 S&OP p\u00e5 m\u00e5nga olika s\u00e4tt. Vi p\u00e5 AGR tror att den h\u00e4r tekniken kan vara till stor nytta f\u00f6r v\u00e5ra kunder, s\u00e5 vi arbetar h\u00e5rt f\u00f6r att h\u00e5lla j\u00e4mna steg med den tekniska utvecklingen och inf\u00f6rliva den i v\u00e5r l\u00f6sning f\u00f6r lageroptimering. Dessa nya utvecklingar har potential att g\u00f6ra v\u00e5ra kunders jobb mycket enklare genom att ge v\u00e4rdefulla insikter och f\u00f6rslag samt informera dem om orsakerna och ber\u00e4kningarna bakom dem. Maskininl\u00e4rning och AI kommer att hj\u00e4lpa v\u00e5ra kunder att f\u00e5 en b\u00e4ttre helhetsbild av sin produkt och f\u00f6rb\u00e4ttra effektiviteten i sin lageroptimering. <\/p>\n