Machine learning is het vermogen van machines of apparaten om te leren van situaties, bijvoorbeeld door patronen te herkennen, en deze ‘kennis’ te gebruiken voor toekomstige situaties. Ook bij voorraadbeheer kan machine learning ingezet worden. Het management doet er goed aan om de volgende vragen te beantwoorden voordat daar toe besloten wordt.
- Is machine learning de best mogelijke oplossing voor het probleem in termen van resultaat, efficiëntie, quick wins en te verkrijgen overzicht?
- Welke machine learning taken, classificatie en regressie leiden in welke volgorde tot de beste oplossing?
- Bedrijven gebruiken vooral e-mail en digitale advertenties om hun doelgroep te bereiken, terwijl deze outbound kanalen steeds minder responderen. Slechts een kwart is van plan om te investeren in inbound kanalen als chatbots of contactcentra.
- Om welke menselijke en technologische resources, configuraties en modellen vraagt de vorige stap?
- Hoe is de gekozen oplossing te optimaliseren door deze te versimpelen en er nieuwe toepassingen mee te realiseren?
|
Meer interessante kennis en informatie
Bezig met nieuwe WMS software? | Met een warehouse management systeem bestuurt, beheert en optimaliseert u het voorraadbeheer en de goederenstroom in uw organisatie. Met een goede voorbereiding vergroot u de kans op het maken van de juiste keuzes en daarmee op het kiezen van WMS software waarmee uw organisatie jaren vooruit kan. In de WMS box is de informatie over het selecteren van WMS software voor u gebundeld.  Zo pakt u uw WMS project aan | De keuze van een WMS systeem en de implementatie ervan blijken in de praktijk lastig en complex. Dit whitepaper bevat de adviezen en eyeopeners die u kunnen behoeden voor de valkuilen en onnodige missers. 
|
