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人工智能预测需求波动减少供应链中断风险

前言

AI预测模型虽然能够高效处理大量数据，但其模型的适应性和可解释性问题仍然存在。在实际应用中，AI预测模型需要不断进行优化，以适应不断变化的市场环境。模型的黑箱特性可能使得企业难以理解预测结果的逻辑，降低了决策的透明度。因此，如何提高AI模型的可解释性，是未来发展的一个重要方向。

当供应链遭遇中断时，人工智能能够快速识别问题的源头，并提出最佳的恢复方案。AI系统不仅能分析当前库存和供应状况，还能够模拟不同的恢复策略，评估其效果并推荐最优方案。例如，当某个供应商无法按时交货时，AI可以自动寻找其他替代供