গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · মাঝারি স্তর
সাপ্লাই চেইন অপটিমাইজেশন কুইজে AI
চাহিদা পরিকল্পনা, গাণিতিক অপ্টিমাইজেশান, বাহ্যিক সংকেত, ডিজিটাল যমজ, ব্যাঘাতের সুযোগ এবং প্রতিক্রিয়া লুপগুলি মূল্যায়ন করুন।
প্রশ্ন 1 এর 8
সাপ্লাই চেইনে এআই-চালিত চাহিদা পূর্বাভাসের মূল লক্ষ্য কী?
প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন
আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।
- সাপ্লাই চেইনে এআই-চালিত চাহিদা পূর্বাভাসের মূল লক্ষ্য কী?
- প্রতিটি পণ্যের কতটা বিক্রি হবে, কোথায়, কখন তা অনুমান করতে
- নতুন পণ্য প্যাকেজিং ডিজাইন করতে
- প্রচারের জন্য মার্কেটিং কপি লিখতে
- সব গুদাম কর্মীদের প্রতিস্থাপন
- কোন ধরনের সমস্যা রাউটিং এবং ইনভেন্টরি সিদ্ধান্তগুলি সাধারণত ফ্রেম হিসাবে তৈরি করা হয়?
- চিত্র শ্রেণীবিভাগ সমস্যা
- গাণিতিক অপ্টিমাইজেশান সমস্যা (যেমন, মিশ্র-পূর্ণসংখ্যা প্রোগ্রাম)
- বক্তৃতা স্বীকৃতি সমস্যা
- এলোমেলো অনুমান সমস্যা
- What type of demand output does the cited Zalando replenishment study integrate into inventory optimization?
- A guaranteed exact unit count for every future day
- An unqualified social-media popularity score
- Probabilistic forecasts that represent uncertainty in future demand
- A fixed rule that ignores the forecast distribution
- What does a digital twin represent in a supply-network scenario?
- A guarantee that every sensor is live and synchronized at all times
- A second physical warehouse that automatically executes every decision
- A model that proves a disruption cannot occur
- A virtual representation of a physical system that can be linked with data for modeling or simulation
- What can make an AI-enabled supply chain more resilient during a disruption?
- Visibility, scenario planning, and the ability to adjust decisions as conditions change
- A guarantee that demand will never change
- Removing all human operators
- Using only historical averages
- How should observed supply-chain outcomes be used in a forecast feedback loop?
- Assume every new observation automatically improves the model
- Evaluate forecast errors and consider validated updates using appropriate outcome data
- Retrain continuously without checking data quality or performance
- Treat each forecast as a confirmed future outcome
- Which replenishment policy did the cited e-commerce study extend?
- A proportional-derivative controller for motor speed
- A shortest-path algorithm for vehicle routing
- The (R, s, Q) policy, adding variables for initial replenishment and a policy horizon
- A fixed moving-average demand forecast
- Why combine forecasts with an optimization model?
- They are identical tasks
- Optimization removes all uncertainty
- Forecasting automatically places orders
- A forecast estimates future conditions, while optimization chooses actions under constraints