طراحی مدل هوشمند مدیریت ریسک در زنجیره تأمین با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین
آرشیو
چکیده
مدیریت ریسک در زنجیره تأمین یکی از چالش های مهم در دنیای کسب وکار است که تأثیر زیادی بر عملکرد سازمان ها دارد. در این تحقیق، مدل هوشمند مدیریت ریسک در زنجیره تأمین با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین طراحی شده است. هدف از این مدل، شناسایی و ارزیابی ریسک ها، پیش بینی اثرات آن ها و ارائه راهکارهای بهینه سازی استراتژی ها با توجه به داده های بزرگ و پیچیده است. با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم، شبکه های عصبی و ماشین های بردار پشتیبان، مدل پیشنهادی قادر است ریسک ها را به صورت دقیق تر و سریع تر شبیه سازی و پیش بینی کند. نتایج این تحقیق نشان می دهند که این مدل هوشمند می تواند در بهبود تصمیم گیری ها و افزایش تاب آوری زنجیره تأمین مؤثر باشد. در نهایت، این مدل به سازمان ها کمک می کند تا ریسک ها را به نحو مؤثری مدیریت کرده و هزینه های ناشی از بحران ها را کاهش دهند. این مطالعه می تواند به عنوان پایه ای برای تحقیقاتی بیشتر در زمینه به کارگیری یادگیری ماشین در مدیریت ریسک زنجیره تأمین مورد استفاده قرار گیرد.Designing an Intelligent Risk Management Model in the Supply Chain Using Machine Learning Techniques
Risk management in the supply chain is one of the important challenges in the business world that has a great impact on the performance of organizations. In this research, an intelligent model of risk management in the supply chain is designed using machine learning techniques. The purpose of this model is to identify and assess risks, predict their effects, and provide strategies for optimizing strategies based on large and complex data. By using machine learning algorithms such as decision trees, neural networks, and support vector machines, the proposed model is able to simulate and predict risks more accurately and quickly. The results of this research show that this intelligent model can be effective in improving decision-making and increasing the resilience of the supply chain. Ultimately, this model helps organizations to effectively manage risks and reduce the costs of crises. This study can be used as a basis for further research on the application of machine learning in supply chain risk management.
تبلیغات
