如何利用机器学习优化供应链管理效率？

利用机器学习优化供应链管理效率是一个多方面的过程，涉及数据收集、模型构建、预测分析以及决策优化等多个步骤。以下是详细的实施步骤和策略：

1. 数据收集与预处理

• 数据来源：
  • 内部数据：销售记录、库存水平、运输日志、生产数据等。
  • 外部数据：市场需求预测、天气信息、经济指标、供应商数据等。
• 数据清洗：去除重复、错误和不完整的数据。
• 特征工程：提取和构造有助于模型学习的特征，如季节性因素、节假日影响等。