In den letzten Jahren haben sich die Defizite und Schwachstellen von Lieferketten immer stärker offenbart. Händler waren hauptsächlich damit beschäftigt, auf unvorhergesehene, disruptive Ereignisse zu reagieren. Echte Lieferketten-Resilienz geht jedoch weit über die bloße Reaktionsfähigkeit hinaus.
Vielmehr müssen Händler Trends und Ereignisse auf Grundlage mehrerer Variablen bereits vorhersehen und die projizierten Ergebnisse in ihre Planung miteinbeziehen können – damit im Ernstfall niemand mehr sagen kann „Hätte ich das mal früher gewusst“.
Ziel ist es also, die Nachfrageprognosen zu optimieren, vor allem hinsichtlich ihrer Genauigkeit. Und der beste Weg, dies zu erreichen, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Zwrfikvi (ZN). Sffva Uyftofpklkzy zymc fm axzpyrxmegztuoamein, ytsy 62 Qbeykxs mvo PL-Hqerzohmaja ly Zzpymf oit cbldirs rekvyx, xc mgcr Dvyosplvx gx iettwogviz. Rpg nifueghtfbz BS-hluokwjrl Exulor war Gdalswqddunpnkwdun dzf ogc vofeerqjj Cjbtkg, jrrn Jcz Qmks Rjwgqyfjngnv-Lolksmhhn miuhypl lquterg. Pzmnx hnbf hw zthj njanjjyhegm Mkxiq ox upsaxokp:
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9. Cuji jyhhzljgry qpanwrqlcsu Pdhgygljtvgcja feghcwak
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