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供应链可见性依赖于数据质量和平台集成以实现AI成功

由于数据分散在各种系统和利益相关者之间，存在碎片化和不一致的问题，供应链在实现实时可见性方面面临重大挑战。尽管数据生成量巨大，但由于缺乏提炼和标准化，其对于准确预测和运营调整的用处受到了阻碍。文章提出了一种平台方法作为解决方案，通过聚合和处理数据来提供可操作的见解，这对于LLM和ML模型等AI技术的有效实施至关重要，因为它们的好坏取决于其所消耗的数据。