15 липня 2025

Штучний інтелект дозволяє прогнозувати скарги клієнтів за допомогою машинного навчання

Нове дослідження, проведене у німецькому логістичному університеті Кюне (KLU), показує, як за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання прогнозувати появу скарг від клієнтів і, відповідно, усувати вузькі місця у ланцюгу постачання. Про це повідомляє TradeMaster.UA з посиланням на Logist.FM.

За словами експертів, особливо корисним новітня розробка буде для виробників напівпровідникової продукції, де існують дуже короткі цикли для створення нових виробів і будь-які збої у ланцюгах постачання тягнуть за собою великі збитки компаній.

Виявити критичні закономірності у зібраному величезному масиві даних, а також усунути недоліки на ранні стадіях, ще до того, як починають надходити скарги від клієнтів, допомагає спеціальний застосунок «Extreme Gradient Boosting» (XGBoost). Метод полягає у виявленні навіть нелінійних зв’язків та закономірностей у великих обсягах даних.

Як пояснили дослідники, модель аналізує такі характеристики, як розмір замовлення, історія клієнтів, час доставки, типи продуктів, географічні регіони, зміни під час виконання замовлення та багато інших факторів впливу. Результатом є прогнозування того, які замовлення не можуть бути виконані вчасно через збої у ланцюгах постачання, що неодмінно призведе до скарг від клієнтів. За словами фахівців, новий метод працює набагато точніше, ніж традиційний аналіз статистики, який залишає велику частину зібраних даних у необробленому стані.

Представники університету KLU пропонують не очікувати на появу скарг, а діяти проактивно, особливо на тих ланках ланцюга постачання, які залишаються найбільш важливими для успішного ведення бізнесу.

Читайте також: У Дубаї відкриється ресторан зі ШІ-шеф-кухарем