Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень
Тест з оптимізації ШІ в ланцюзі поставок
Оцініть планування попиту, математичну оптимізацію, зовнішні сигнали, цифрові двійники, масштаб збоїв і цикли зворотного зв’язку.
Питання 1 з 8
Яка головна мета прогнозування попиту в ланцюгах постачання на основі ШІ?
Перегляньте кожне запитання8 запитання
Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.
- Яка головна мета прогнозування попиту в ланцюгах постачання на основі ШІ?
- Передбачити, скільки кожного продукту буде продано, де та коли
- Створити нову упаковку товару
- Написати маркетинговий текст для рекламних акцій
- Замінити всіх складських працівників
- Яким типом проблеми зазвичай оформляються рішення щодо маршрутизації та інвентаризації?
- Проблеми класифікації зображень
- Проблеми математичної оптимізації (наприклад, програми зі змішаними цілими числами)
- Проблеми з розпізнаванням мови
- Завдання на випадкове вгадування
- 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