12+
Оглавление - Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта
Теория и практика
- Предисловие
- I Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта: основные аспекты
- 1.1 Что такое прогнозирование спроса? Почему прогнозирование спроса важно для бизнеса?
- 1.2 Оказывание воздействия точности прогнозов на разные направления деятельности предприятия
- 1.3 По какой причине отличающееся точностью прогнозирование спроса имеет решающее значение? Преимущества прогнозирования спроса на основе AI
- 1.4 Основные способы, которыми AI революционизирует прогнозирование спроса
- 1.5 Роль AI в современном бизнес-планировании и принятии решений
- II Алгоритмы машинного обучения. Методы обработки данных. Обработка естественного языка. Нейронные сети
- 2.1 Алгоритмы машинного обучения
- 2.2 Методы обработки данных
- 2.3 Обработка естественного языка (Natural Language Processing (NLP)
- 2.3 Нейронные сети
- III Как AI прогнозирует спрос?
- 3.1 Этапы процесса
- 3.2 Сбор данных из ряда источников
- 3.3 ETL И API. Обеспечение качества данных
- 3.4 Решения для хранения данных. Конфиденциальность и безопасность данных
- 3.5 Расширенная обработка данных и аналитика на основе искусственного интеллекта
- 3.6 Преимущества аналитики на основе AI
- 3.7 Ключевые аспекты распознавания закономерностей в поведении потребителей
- 3.8 Преимущества понимания поведения потребителей посредством распознавания образов
- IV Создание точных прогнозов с помощью AI
- 4.1 Ключевые элементы создания точных прогнозов
- 4.2 Применение прогнозов, созданных с помощью AI, охватывает различные отрасли
- 4.3 Преимущества точных прогнозов
- V Прогнозирование с использованием искусственного интеллекта в розничной торговле
- 5.1 Преображение розничной торговли благодаря AI. Как AI оптимизирует управление запасами в розничной торговле
- 5.2 Нескольких основных способов, с помощью которых AI оптимизирует управление запасами в розничной торговле
- VI Использование AI для точного планирования рекламных акций и оптимизации цен. Сезонные тенденции спроса и роль AI в прогнозировании на уровне магазина
- 6.1 Использование AI для точного планирования рекламных акций и оптимизации цен
- 6.2 Сезонные тенденции спроса. Основные преимущества AI в прогнозировании на уровне магазина
- VII Влияние AI на цепочку поставок и управление запасами. Прогнозирование спроса с помощью AI в цепочке поставок и логистике
- 7.1 Влияние AI на цепочку поставок и управление запасами
- 7.2 Прогнозирование спроса с помощью AI в цепочке поставок и логистике
- VIII Использование AI для эффективного выполнения заказов и управления поставщиками
- 8.1 Автоматизация обработки заказов. Прогнозирование спроса
- 8.2 Выбор и оценка поставщиков. Управление рисками. Сокращение затрат
- IX Как AI помогает снизить риски в логистике
- 9.1 Предиктивная аналитика. Мониторинг в реальном времени
- 9.2 Улучшенное принятие решений. Улучшенное управление поставщиками
- 9.3 Модели оценки рисков. Сокращение затрат
- X Прогнозирование спроса с помощью AI в производственном секторе. Оптимизация планирования производства. Прогнозирование потребности в сырье и планирование технического обслуживания
- 10.1 Прогнозирование спроса с помощью AI в производственном секторе
- 10.2 Оптимизация планирования производства с помощью инструментов прогнозирования на основе AI
- 10.3 Прогнозирование потребности в сырье и планирование технического обслуживания
- XI Роль AI в управлении эффективностью производства. Прогнозирование спроса на финансовые услуги. Улучшение AI прогнозирования денежных потоков и планирования ресурсов
- 11.1 Планирование мощностей: роль AI в управлении эффективностью производства
- 11.2 Преимущества AI в управлении эффективностью производства. Сообщения компаний
- 11.3 Прогнозирование спроса на финансовые услуги с помощью AI
- 11.4 Ключевые аспекты AI в обеспечении соответствия нормативным требованиям. Как достигается улучшенное планирование ресурсов
- 11.4 Как AI улучшает прогнозирование денежных потоков и планирование ресурсов
- XII Роль AI в прогнозировании спроса на продукцию и управлении рисками. AI для оптимизации работы филиалов и кадрового обеспечения
- 12.1 Роль AI в прогнозировании спроса на продукцию и управлении рисками
- 12.2 AI для оптимизации работы филиалов и кадрового обеспечения
- XIII Прогнозирование спроса на базе AI в автомобильной промышленности. Прогнозирование продаж и услуг на основе AI в автомобильном секторе
- 13.1 Прогнозирование спроса на базе AI в автомобильной промышленности
- 13.2 Прогнозирование продаж и услуг на основе AI в автомобильном секторе
- XIV Прогнозирование спроса на AI в секторе здравоохранения
- 14.1 Прогнозирование количества пациентов с помощью AI для лучшего распределения ресурсов
- 14.2 Прогнозирование медицинских поставок и кадрового обеспечения на основе AI
- 14.3 Использование AI для планирования чрезвычайных ситуаций и прогнозирования спроса на лекарства Технологии
- XV Прогнозирование спроса на AI в индустрии путешествий и гостеприимства. AI может анализировать данные из различных источников. AI может помочь в управлении операционной эффективностью
- 15.1 Индустрия путешествий и гостеприимства претерпевает трансформацию с интеграцией AI-технологи. Основные AI-приложения в этом секторе
- 15.2 AI может анализировать огромные объемы данных из различных источников. AI может помочь в управлении операционной эффективностью
- XVI AI для прогнозирования схем бронирования и управления доходами
- 16.1 AI играет решающую роль в прогнозировании моделей бронирования. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать исторические данные о бронировании
- 16.2 Системы управления доходами на базе AI могут оптимизировать стратегии ценообразования. AI также может улучшить сегментацию клиентов
- XVII Использование AI для оптимизации планирования персонала и планирования технического обслуживания
- 17.1 Преимущества AI в кадровом планировании
- 17.2 AI в планировании технического обслуживания
- XVIII Внедрение прогнозирования спроса на основе AI: основные шаги
- 18.1 Понимание основ прогнозирования спроса. Определите правильные AI-инструменты и факторы
- 18.2 Соберите и подготовьте данные. Выберите подходящую модель прогнозирования
- 18.3 Обучите модель. Проверьте и протестируйте ее
- 18.4 Внедрите модель в свою деятельность. Мониторинг и совершенствование модели
- XIX Как внедрить AI- в прогнозирование спроса (руководство для начинающих)
- 19.1 Начните с четкого понимания своих целей. Изучите концепции искусственного интеллекта
- 19.2 Оцените ваши текущие методы прогнозирования. Выберите правильные источники данных
- 19.3 Выберите инструмент или AI-платформу. Начните с малого, с пилотных проектов
- 19.4 Сотрудничайте с заинтересованными сторонами. Измерение успеха и повторение
- 19.5 Оцените ваши текущие процессы. Определите организационную готовность. Анализ инфраструктуры данных
- 19.6 Определите ключевые показатели эффективности (KPI). Учтите отраслевые факторы
- 19.7 Определите требования к данным. Обеспечьте качество данных
- 19.8 Используйте разнообразные источники данных. Создайте структуру управления данными. Автоматизируйте процессы сбора данных
- 19.9 Создание и обучение AI-моделей для прогнозирования спроса
- 19.10 Как интегрировать прогнозирование на основе AI в существующие системы
- 19.11 Стратегии оптимизации AI-моделей с течением времени для лучшего прогнозирования
- XX Ключевые факторы успеха прогнозирования спроса на основе AI
- 20.1 Несколько критических факторов
- 20.2 Факторы, влияющие на точность прогноза (и как ее улучшить) Точность прогноза имеет решающее значение для эффективного принятия решений в бизнесе
- 20.3 Технические соображения по внедрению моделей AI- прогнозирования
- 20.4 Бизнес-соображения: согласование прогнозирования ИИ с бизнес-целями
- 20.5 Управление рисками при использовании AI для бизнес-прогнозирования
- 20.6 Создайте надежную структуру управления. Развивайте культуру прозрачности. Постоянный мониторинг и оценка
- XXI Прогнозирование с использованием AI против традиционных методов
- 21.1 Основные отличия
- 21.2 Сравнение прогнозирования на основе ИИ AI с традиционными подходами: что лучше?
- 21.3 Как прогнозирование на основе AI превосходит традиционные методы
- 21.4 Анализ затрат и выгод: стоит ли прогнозировать спрос с помощью AI?
- 21.5 Ключевые показатели для оценки эффективности AI-прогнозирования
- XXII Преимущества в прогнозировании спроса с помощью AI и окупаемости инвестиций. Как AI повышает эффективность бизнеса
- 22.1 Прогнозирование спроса на основе AI использует передовые алгоритмы и машинное обучение
- 22.2 Эффективность работы: снижение затрат и повышение производительности. Решения на основе данных и Масштабируемость
- 22.3 Стратегические преимущества
- 22.4 Измеримые результаты: реальные примеры успеха бизнеса с прогнозированием на основе AI
- 22.5 Практические примеры: компании, увеличившие доход с помощью прогнозирования на основе AI
- XXIII Будущие тенденции в прогнозировании спроса на основе AI (2024–2027 гг.)
- 23.1 Новые технологии в прогнозировании AI (что дальше?)
- 23.2 Прогнозная аналитика и разное прогнозирование
- 23.3 Аспекты устойчивого развития. Расширенные инструменты визуализации
- 23.4 Этические AI-практики. Интеграция с управлением цепочкой поставок
- 23.5 Сосредоточение на клиентском опыте. Внедрение автономных систем. Будущее прогнозирования
- XXIV Отраслевые тенденции: как AI, будет формировать различные секторы
- 24.1 AI трансформирует различные отрасли. Развитие искусственного интеллекта (AI) существенно меняет облик множества отраслей
- 24.2 Некоторые ключевые тенденции в различных секторах
- XXV Роль мультимодального AI в будущем прогнозирования спроса
- 25.1 Что такое современные AI-системы, работающие по мультимодальному принципу. Мультимодальный AI
- 25.2 Преимущества мультимодальный AI Расширенная интеграция данных
- 25.3 НеобходимыЕ инструменты прогнозирования спроса на основе AI
- XXVI Преодоление трудностей при внедрении AI для прогнозирования спроса
- 26.1 Внедрение AI для прогнозирования спроса сопряжено с рядом проблем
- 26.2 Распространенные проблемы в прогнозировании с использованием AI (и как их преодолеть)
- 26.3 Проблемы конфиденциальности и безопасности данных при прогнозировании с использованием ИИ Обработка конфиденциальных данных
- 26.4 Предвзятость в AI-моделях. Прозрачность алгоритмов. Механизмы подотчетности. Взаимодействие с заинтересованными сторонами. Постоянный мониторинг и оценка
- XXVII Как начать работу с прогнозированием спроса с помощью AI (практическое руководство)
- 27.1 Ресурсы и инструменты для прогнозирования с использованием AI
- 27.2 Лучшие инструменты и программное обеспечение для прогнозирования на основе AI для бизнеса
- 27.3 Как выбрать правильную платформу прогнозирования на основе AI для вашего бизнеса
- 27.4 Консультационные услуги по AI: получение экспертной помощи для внедрения AI
- 27.5 Лучшие практики для успешного развертывания AI-прогнозирования AI
- 27.6 Основные выводы: почему AI необходим для современного бизнес-планирования
- 27.7 Следующие шаги: как начать свой путь в области прогнозирования с использованием AI
- 27.8 Используйте, внедряйте, развивайте. Инвестируйте в обучение и развитие. Дополнительные ресурсы и общение
- 27.9 Подробные примеры прогнозирования спроса на AI
- 27.10 Технические документы и электронные книги. Белые книги
- Литература