Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень
Тест на искусственный интеллект в оптимизации цепочек поставок
Оцените планирование спроса, математическую оптимизацию, внешние сигналы, цифровые двойники, масштабы сбоев и петли обратной связи.
Вопрос 1 из 8
Какова основная цель прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта в цепочках поставок?
Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы
Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.
- Какова основная цель прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта в цепочках поставок?
- Прогнозировать, сколько каждого продукта будет продано, где и когда.
- Разработать упаковку нового продукта
- Написать маркетинговый текст для рекламных акций
- Заменить всех складских работников
- К какому типу проблем обычно относятся решения о маршрутизации и инвентаризации?
- Проблемы классификации изображений
- Задачи математической оптимизации (например, смешанно-целочисленные программы)
- Проблемы с распознаванием речи
- Случайные задачи на угадывание
- 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