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Alteryx：2024供应链人工智能策略指南：利用AI辅助分析建模、预测与自动化以增强韧性（英文版）（14页）.pdf

上传人： Kell****reet 编号：402594 2024-12-31 PDF PDF 中文版中文版中文版 DOCX DOCX DOCX 14页 17.30MB 收藏收藏已收藏 2张图表上传文档翻译

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本文主要介绍了Alteryx的AI平台如何帮助供应链分析师利用AI和AI辅助分析解决方案来做出改变业务、形成弹性的决策。文章首先指出，由于疫情、地缘政治、技术或通货膨胀等因素，供应链受到严重干扰，导致组织损失1.6万亿美元收入。相比之下，更具弹性的公司比其较不成熟的同行多赚3.6%的收入，并因此获得竞争优势，额外获得1.2%的EBIT利润率。文章强调，帮助组织变得更有弹性的关键是洞察力。接着，文章介绍了AI的不同应用，包括机器学习、深度学习、大型语言模型（LLM）、自然语言处理和生成式AI。生成式AI通过自然语言处理任务，如自动发现和生成洞察、构建可视化和编写有意义的数据故事，从而加快决策速度和提高流程效率。然后，文章详细介绍了Alteryx AI平台，它通过自动化的数据准备、增强、清理和混合，以及拖放式预测和规范分析，帮助供应链分析师更快地发现洞察。此外，Alteryx AI平台还提供自动机器学习（autoML）和AI引擎，以实现端到端的分析。最后，文章列出了AI在供应链中的几个应用场景，包括需求预测、供应链成本优化、站点选择、采购分析、物联网（IoT）分析仪表板、预测性维护、运输成本优化和路线优化。这些应用场景展示了AI如何帮助供应链分析师在各个环节中实现更快的决策和更高效的流程。

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