利用深度学习策略提升供应链系统中的预测性维护
1. 引言
在当今的供应链管理领域，企业为追求效率、韧性和竞争优势，积极探索创新技术与方法。量子计算与机器学习的融合，为供应链运营带来了新的优化契机，能运用前所未有的计算能力和预测能力应对复杂挑战。
供应链网络动态且相互关联，传统管理方法在准确预测需求、优化库存水平、安排生产计划和确保及时交付等方面面临挑战。而量子计算与机器学习的出现，为解决这些问题提供了创新方案。
量子计算基于量子力学原理，能以远超经典计算机的速度和规模处理数据，为解决复杂优化问题开辟了新途径。机器学习作为人工智能的子集，专注于开发从数据中学习并进行预测或决策的算法，在多个领域取得了显著成功。
在供应链管理中，需求预测和预测性维护是关键挑战。准确的需求预测对优化库存、安排生产和确保及时交付至关重要，而传统预测方法难以捕捉供应链网络的复杂性和不确定性。预测性维护则通过利用传感器和物联网设备的数据，提前预测设备故障，减少停机时间和维护成本。
文献综述
| 作者及年份 | 标题 | 期刊/书籍 | 重点 |
|---|---|---|---|
| Aljohani, A. (2023) | Predictive analytics and machine learning for real - time supply chain risk mitigation and agility |
