Questionário vinculado ao guia · Médio Nível
Questionário de IA no Otimização da Cadeia de Suprimentos
Avalie o planejamento da demanda, a otimização matemática, os sinais externos, os gêmeos digitais, o escopo da interrupção e os ciclos de feedback.
Pergunta 1 de 8
Qual é o principal objetivo da previsão de demanda baseada em IA nas cadeias de abastecimento?
Visualize cada pergunta8 perguntas
As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.
- Qual é o principal objetivo da previsão de demanda baseada em IA nas cadeias de abastecimento?
- Para prever quanto de cada produto será vendido, onde e quando
- Para projetar novas embalagens de produtos
- Para escrever textos de marketing para promoções
- Para substituir todos os trabalhadores do armazém
- Em que tipo de problema as decisões de roteamento e estoque são normalmente enquadradas?
- Problemas de classificação de imagens
- Problemas de otimização matemática (por exemplo, programas inteiros mistos)
- Problemas de reconhecimento de fala
- Problemas de adivinhação aleatória
- 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