Tate & Lyle: Comment l’apprentissage automatique peut-il aider à résoudre les problèmes de chaîne d’approvisionnement?
Avec les problèmes de chaîne d’approvisionnement, Tate & Lyle a vu une baisse de volume. La guerre en Ukraine, le verrouillage COVID-19 en Chine et les perturbations de la chaîne d’approvisionnement ont entraîné une baisse de volume. Pour contrer ces problèmes, Tate & Lyle a mis en œuvre un programme de hausses de prix supplémentaires pour compenser l’inflation des coûts d’entrée.
La technologie de l’apprentissage automatique peut aider à automatiser les processus de chaîne d’approvisionnement et à réduire les perturbations. L’utilisation de l’apprentissage automatique peut aider à prédire et à anticiper les perturbations et à prendre des mesures pour les éviter. Par exemple, l’utilisation de l’apprentissage automatique peut aider à surveiller les stocks et à prévoir les niveaux de demande afin que les entreprises puissent s’adapter aux changements et prendre des mesures pour réduire les perturbations.
De plus, l’utilisation de l’apprentissage automatique peut aider à améliorer la visibilité et la transparence de la chaîne d’approvisionnement. Cela permet aux entreprises de surveiller leurs opérations et leurs performances en temps réel et d’identifier rapidement les problèmes potentiels. Les entreprises peuvent également utiliser l’apprentissage automatique pour améliorer leurs processus et leurs systèmes afin de réduire les perturbations et d’améliorer leur efficacité.
Cet article montre clairement que l’apprentissage automatique peut être un outil très utile pour résoudre les problèmes de chaîne d’approvisionnement auxquels Tate & Lyle a fait face. Est-ce que l’analyse des données est aussi largement utilisée pour réduire les perturbations?
Ce est une bonne idée d’utiliser l’apprentissage automatique pour surveiller les stocks et prédire les niveaux de demande. J’ai hâte de voir comment ce genre de technologie aide à réduire les perturbations à long terme. Est-ce que le programme de hausses de prix supplémentaires aide à compenser l’
Cette article est interessant, ça m’montre bien que ce nouvelles technologie peut être utile pour résoudre des problèmes complexes!
J’suis choqué de voir à quel point l’analyse des données est importante pour ameliorer la visibilité et la transparence des chaines d’approvisionnements! Cette mise en œuvre est ncessaire pour assurer une meilleure gesstion des stocks et prevoir les niveaux de demande afin d’adapter ces changements!
J’utilise l’apprentissage automatique depuis un certain temps maintenant et je suis toujours surpris par sa valeur! Cet article est très intéressant et je suis heureux d’entendre que Tate & Lyle le met en œuvre pour réduire les perturbations de la chaîne d’approvisionnement.