美國聖塔克拉拉大學利維商學院(Santa Clara University's Leavey School of Business)資訊系統和分析學講座教授。
近年來,企業的供應鏈不斷遭受各種因素干擾,但企業採取傳統的規畫方法,降低了供應鏈的敏捷性與韌性。本文提出一套「最佳機器學習」規畫方法,運用歷史與當前的數據,為企業提供更好的決策建議。
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