Tedarik zinciri verilerinden mevcut kalıpları keşfetmek her işletmede bir dönüm noktası olabilir. Yönetici müdahalesi veya analize rehberlik edecek taksonomiler olmadan Makine Öğrenimi (ML) algoritmaları ile tedarik zinciri verilerindeki yeni modeller günlük olarak bulunabilir. Algoritmalar kısıt tabanlı modelleme kullanarak verileri yinelemeli olarak sorgular ve en yüksek tahmin doğruluğuna sahip çözümü önerir. Özünde, Yapay Zeka (AI) ve makine öğrenimi algoritmaları, işletmelere envanter, tedarikçi kalitesi, potansiyel talep, tedarikten ödemeye, siparişten nakde, üretim planlaması, lojistik yönetimi ve daha fazlasını etkileyen Tedarik Zinciri Yönetimi (TZY) faktörlerini yönetme konusunda içgörüler sağlamaktadır. Üretilen yeni bilgi ve içgörüler, TZY’de verimli karar alma süreçleri ve işletmeler için karlı yatırım önerileri sunar.

Tüm bu faydalar işletmeleri hızla geliştirerek isabetli kararlar alınmasını, öngörülebilirliği ve yüksek yatırım ve kârlılık getirisini beraberinde getirebilir. Ticaretin doğası, yatırımın kârlılıkla geri dönüşüne bağlıdır. Bu açıdan bakıldığında bu bölüm, TZY’deki güncel ML uygulamaları hakkında bilgi sahibi olmak ve mevcut literatürü takip etmek isteyen okuyucular için bir çözüm sunmaktadır.