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Santanu Boral
Santanu Boral
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AI框架解决生命科学库存浪费和需求满足问题
生命科学行业一种新的库存优化框架旨在通过将AI与传统规划模型相结合来减少浪费并改善需求满足。这个由Cognizant的Santanu Boral描述的四层系统连接了数据、预测、风险优化和执行治理。它利用AI对潜在的保质期浪费发出早期预警，从而能够主动干预并根据服务要求和当地法规更好地管理库存水平。
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人工智能框架取代传统模型以应对不稳定的供应链规划
传统的库存规划模型因无法适应需求波动和COVID-19等外部干扰，在复杂供应链中，尤其是在生命科学领域，已显不足。这些依赖于每周或每月规划周期和历史数据的旧系统，常常无法有效地配置关键库存。人工智能驱动的框架通过整合实时数据、用于不确定性预测的高级机器学习以及持续的库存优化，提供了一种解决方案，能够更快地响应市场变化和风险。