نقش یادگیری عمیق در توسعه هوش مصنوعی و کاربردهای آن در صنعت تجارت و زنجیره تامین

هدف این پژوهش بررسی نقش یادگیری عمیق و الگوریتم های یادگیری ماشین در مدیریت بحران ها در سه حوزه صنعت، تجارت و زنجیره تامین است. روش کار مبتنی بر مرور نظام مند منابع علمی معتبر شامل مقالات مروری و پژوهشی در سال های اخیر و همچنین تحلیل تطبیقی یافته ها در متون منتخب بود. نتایج نشان داد که انتخاب الگوریتم ها با توجه به ویژگی داده ها و نوع بحران صورت می گیرد. در صنعت شبکه های کانولوشنی (CNN) برای کنترل کیفیت و تشخیص عیوب محصولات و شبکه های بازگشتی (RNN/LSTM) برای نگهداری پیشگویانه و تحلیل داده های سری زمانی به کار گرفته شده اند. همچنین، مدل های یادگیری انتقالی در حوزه بهداشت و سلامت صنعتی برای تشخیص سریع بیماری ها و کاهش بحران های انسانی اثربخش بوده اند. در تجارت شبکه های عصبی عمیق (DNN) و سیستم های توصیه گر در بازاریابی شخصی سازی شده و حفظ وفاداری مشتری موثر عمل کرده اند و الگوریتم های یادگیری تقویتی نیز توانسته اند قیمت گذاری پویا و تبلیغات هدفمند را در شرایط نوسانات بازار بهینه کنند. در زنجیره تامین LSTM و RNN دقت پیش بینی تقاضا را بهبود داده و بحران های ناشی از کمبود یا مازاد موجودی را کاهش داده اند در حالی که شبکه های بیزین و درخت تصمیم در مدیریت ریسک و انتخاب تامین کننده کارایی بالایی داشته اند. علاوه بر این الگوریتم های فراابتکاری مانند کلونی مورچه ها در لجستیک به بهینه سازی مسیر و کاهش تاخیرها کمک کرده اند. اهمیت نتایج این مطالعه در آن است که نشان می دهد هر الگوریتم متناسب با ماهیت بحران قابلیت منحصر به فردی دارد و استفاده راهبردی از آن ها می تواند به افزایش تاب آوری، کاهش هزینه ها و ارتقای پایداری سازمان ها منجر شود.

Keywords:

تجارت , زنجیره تامین , صنعت , یادگیری عمیق , هوش مصنوعی