Hotline: 0708 25 99 25
Viện đào tạo FMIT
Góc bài viết
Tải Brochure
Giải thưởng
Từ điển quản lý
Thi thử
Mentorship Expertise

Khóa học

Quản lý dự án

Luyện thi PMP®

Agile scrum expert

Quản trị rủi ro & Kiểm soát nội bộ

Kiểm toán nội bộ

Luyện thi chứng chỉ CIA®

Luyện thi CICS®

Quản lý chuỗi cung ứng

Luyện thi CSCP®

Quản trị cung ứng mua hàng

Luyện thi chứng chỉ CPSM

Phát triển lãnh đạo cấp cao

Giám đốc điều hành

Giám đốc Kiểm toán nội bộ

Kế toán quản trị

Quản trị tài chính

Quản trị doanh nghiệp

Quản trị logistics

Từ điển quản lý

Artificial Neural Networks in Forecasting

Mạng nơ-ron nhân tạo trong dự báo

  • Định nghĩa:
    Artificial Neural Networks (ANNs) in Forecasting là việc sử dụng các thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo để phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực nhằm dự báo xu hướng, nhu cầu, hoặc các yếu tố khác trong chuỗi cung ứng. ANNs mô phỏng cách hoạt động của não bộ con người, giúp nhận diện các mẫu phức tạp và tối ưu hóa kết quả dự báo.
    Ví dụ: Một công ty thương mại điện tử sử dụng ANNs để dự báo nhu cầu sản phẩm dựa trên dữ liệu bán hàng, xu hướng thời tiết, và các yếu tố mùa vụ.
  • Mục đích sử dụng:
    1. Tăng độ chính xác trong dự báo nhu cầu và lập kế hoạch chuỗi cung ứng.
    2. Giảm thiểu rủi ro từ việc dự báo sai và tối ưu hóa quản lý tồn kho.
    3. Phân tích các mẫu phức tạp mà các phương pháp dự báo truyền thống khó nhận diện.
  • Các bước áp dụng thực tế:
    1. Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu lịch sử và thời gian thực từ nhiều nguồn như POS, dữ liệu vận chuyển, và các yếu tố thị trường.
    2. Chuẩn bị dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hóa, và phân loại dữ liệu để đảm bảo chất lượng đầu vào cho mô hình ANN.
    3. Huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu lịch sử để huấn luyện mạng nơ-ron, giúp mô hình học cách nhận diện các mẫu và xu hướng.
    4. Dự báo và phân tích: Áp dụng mô hình ANN để dự đoán nhu cầu hoặc xu hướng, sau đó phân tích kết quả để đưa ra quyết định kinh doanh.
    5. Theo dõi và cải thiện: Liên tục đánh giá hiệu suất của mô hình ANN và cập nhật dữ liệu để cải thiện độ chính xác.
  • Lưu ý thực tiễn:
    1. Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Dữ liệu đầu vào cần phải chính xác và đầy đủ để tránh sai lệch trong dự báo.
    2. Tích hợp với hệ thống hiện có: Kết nối ANN với các hệ thống ERP hoặc OMS để tự động hóa quá trình dự báo và lập kế hoạch.
    3. Đào tạo đội ngũ: Đảm bảo rằng đội ngũ vận hành hiểu cách hoạt động của ANNs để tối đa hóa lợi ích.
  • Ví dụ minh họa:
    1. Cơ bản: Một nhà bán lẻ sử dụng ANNs để dự đoán nhu cầu sản phẩm theo mùa và tối ưu hóa lượng hàng tồn kho.
    2. Nâng cao: Walmart áp dụng ANNs để dự đoán nhu cầu hàng ngày tại từng cửa hàng dựa trên dữ liệu bán hàng, xu hướng thời tiết, và sự kiện địa phương.
  • Case Study Mini:
    Amazon:
    1. Amazon triển khai mạng nơ-ron nhân tạo trong dự báo nhu cầu tại các trung tâm phân phối toàn cầu.
    2. Hệ thống phân tích dữ liệu bán hàng thời gian thực, xu hướng tìm kiếm, và các yếu tố thị trường để đưa ra dự báo chính xác.
    3. Kết quả: Giảm 25% lượng hàng tồn kho dư thừa và tăng 15% tỷ lệ giao hàng đúng hạn.
  • Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
    Artificial Neural Networks in Forecasting giúp doanh nghiệp đạt được điều gì?
    a) Tăng độ chính xác trong dự báo bằng cách nhận diện các mẫu phức tạp từ dữ liệu.
    b) Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu sử dụng dữ liệu lịch sử trong dự báo.
    c) Tăng chi phí vận hành bằng cách giảm hiệu quả quản lý tồn kho.
    d) Giảm khả năng nhận diện xu hướng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
  • Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
    Một công ty sản xuất thường xuyên gặp khó khăn trong việc dự báo chính xác nhu cầu thị trường, dẫn đến tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho dư thừa.
    Câu hỏi: Làm thế nào họ có thể sử dụng Artificial Neural Networks để cải thiện độ chính xác trong dự báo và tối ưu hóa chuỗi cung ứng?
  • Liên kết thuật ngữ liên quan:
    1. Machine Learning: Học máy, nền tảng của các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo.
    2. Demand Forecasting: Dự báo nhu cầu, được nâng cao nhờ ANNs.
    3. Big Data Analytics: Phân tích dữ liệu lớn, cung cấp dữ liệu đầu vào cho ANNs.
    4. Real-Time Analytics: Phân tích thời gian thực, hỗ trợ dự báo nhanh và chính xác hơn.
  • Gợi ý hỗ trợ:
    1. Gửi email đến info@fmit.vn.
    2. Nhắn tin qua Zalo số 0708 25 99 25.

Đăng ký nhận tin

5 + 2 =

Đối tác

Agile Scrum Master
ISM
Học Viện Sáng Tạo Toàn Cầu
IIA
ICI
PMI

Kết nối với chúng tôi

Icon email Icon phone Icon message Icon zalo