Maschinelles Lernen im Supply Chain Management - Ein Überblick über bestehende Ansätze anhand des SCOR-Modells
- Mit zunehmender Datenverfügbarkeit wird der Einsatz Maschinellen Lernens zur Steuerung und Optimierung von Supply Chains attraktiver, da die Qualität der Datenauswertung erhöht und gleichzeitig der Aufwand gesenkt werden kann. Anhand des SCOR-Modells werden exemplarische Ansätze als Orientierungshilfe eingeordnet und dazu passende Verfahren des Maschinellen Lernens vorgestellt.
| Document Type: | Article (reviewed) |
|---|---|
| Zitierlink: | https://opus.hs-offenburg.de/5332 | Bibliografische Angaben |
| Title (German): | Maschinelles Lernen im Supply Chain Management - Ein Überblick über bestehende Ansätze anhand des SCOR-Modells |
| Author: | Benjamin Seifert, Theo LutzStaff MemberORCiDGND |
| Year of Publication: | 2021 |
| Publisher: | GITO |
| First Page: | 49 |
| Last Page: | 51 |
| Parent Title (German): | Industrie 4.0 Management |
| Volume: | 37 |
| Issue: | 2 |
| ISSN: | 2364-9208 |
| Language: | German | Inhaltliche Informationen |
| Institutes: | Fakultät Wirtschaft (W) |
| Institutes: | Bibliografie | Formale Angaben |
| Open Access: | Closed Access |
| Licence (German): |  Urheberrechtlich geschützt |