Koneoppimisen rooli toimitusketjun riskienhallinnassa
von Schrowe, Jesperi (2024-04-30)
Koneoppimisen rooli toimitusketjun riskienhallinnassa
(30.04.2024)
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
avoin
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2024043024573
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2024043024573
Tiivistelmä
Tutkielmassa tarkastellaan koneoppimisen soveltamista toimitusketjun riskienhallintaan. Tutkielmaa keskittyy tarkastelemaan, miten koneoppimisen menetelmät soveltuvat toimitusketjun riskienhallintaan, minkälaisia hyötyjä yritykset voivat tällä saavuttaa, sekä mitä haasteita tai rajoituksia koneoppimisen soveltamiseen liittyy toimitusketjun riskienhallinnassa.
Globalisaation ja markkinoiden nopeiden muutosten myötä toimitusketjujen monimutkaisuus ja riskit ovat kasvaneet. Tämän ilmiön myötä myös riskienhallinta on haastavampaa kuin aiemmin. Koneoppiminen tarjoaa uusia mahdollisuuksia datan tehokkaaseen hyödyntämiseen ja ennakoivien analyysien tuottamiseen, mikä voi auttaa yrityksiä lieventämään häiriöitä, parantamaan tehokkuutta ja päätöksen tekoa, sekä vahvistamaan toimitusketjun resilienssiä. Tämä on erityisen tärkeää nopeasti muuttuvassa liiketoimintaympäristössä.
Tutkielman pääasialliset tutkimuskysymykset ovat:
1) Miten koneoppimista voidaan hyödyntää toimitusketjun riskienhallinnassa?
2) Mitkä ovat koneoppimisen käytön haasteet ja rajoitukset toimitusketjun riskienhallinnassa?
Tutkielma osoittaa, että koneoppiminen tarjoaa merkittäviä hyötyjä toimitusketjun riskienhallinnassa, kuten tarkemmat ennusteet, paremman reagointikyvyn muutoksiin ja tehokkaamman resurssien käytön. Nämä hyödyt auttavat yrityksiä vähentämään tappioita ja parantamaan kilpailukykyä. Samalla tuodaan esiin haasteita, kuten datan laadun varmistaminen, mallien monimutkaisuus ja jatkuva päivitystarve. Tutkielma korostaa koneoppimisen potentiaalia toimitusketjun hallinnan kehittämisessä ja sen keskeistä roolia tulevaisuuden riskienhallintastrategioissa.
Globalisaation ja markkinoiden nopeiden muutosten myötä toimitusketjujen monimutkaisuus ja riskit ovat kasvaneet. Tämän ilmiön myötä myös riskienhallinta on haastavampaa kuin aiemmin. Koneoppiminen tarjoaa uusia mahdollisuuksia datan tehokkaaseen hyödyntämiseen ja ennakoivien analyysien tuottamiseen, mikä voi auttaa yrityksiä lieventämään häiriöitä, parantamaan tehokkuutta ja päätöksen tekoa, sekä vahvistamaan toimitusketjun resilienssiä. Tämä on erityisen tärkeää nopeasti muuttuvassa liiketoimintaympäristössä.
Tutkielman pääasialliset tutkimuskysymykset ovat:
1) Miten koneoppimista voidaan hyödyntää toimitusketjun riskienhallinnassa?
2) Mitkä ovat koneoppimisen käytön haasteet ja rajoitukset toimitusketjun riskienhallinnassa?
Tutkielma osoittaa, että koneoppiminen tarjoaa merkittäviä hyötyjä toimitusketjun riskienhallinnassa, kuten tarkemmat ennusteet, paremman reagointikyvyn muutoksiin ja tehokkaamman resurssien käytön. Nämä hyödyt auttavat yrityksiä vähentämään tappioita ja parantamaan kilpailukykyä. Samalla tuodaan esiin haasteita, kuten datan laadun varmistaminen, mallien monimutkaisuus ja jatkuva päivitystarve. Tutkielma korostaa koneoppimisen potentiaalia toimitusketjun hallinnan kehittämisessä ja sen keskeistä roolia tulevaisuuden riskienhallintastrategioissa.