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Enregistrement W2505477585 · doi:10.4018/978-1-59140-611-2.ch003

Demand Forecasting for the Net Age

2006· book-chapter· en· W2505477585 sur OpenAlexaff
Edward D’Souza, Ed White

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensBayer (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVendorOrder (exchange)Competition (biology)MarketingProcess (computing)Supply chainSupply and demandBusinessComputer scienceAdvertisingEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Picture this. The year is 2025. A customer is watching a new razor blade advertisement on interactive TV. The customer clicks to approve the purchase. When the order is received by the vendor, demand forecasting systems match customer experience data and integrate parameters—frequency of usage, preference of color, style of hand grip, language spoken by the customer, font style for customer’s name to be engraved on the razor, and so forth—into the Global Integrated Supply Chain Systems (GISCS) process. The next interaction is the customer receiving the order with a six-month supply of blades in the shortest possible time at a very affordable price. This will truly represent the process of thought to fulfillment in one click. This chapter explores the role played by demand forecasting for the net age—an age where customers can be anywhere and wants to have their needs addressed the moment they think about them. The organization that can fulfill the needs of these individuals in the easiest, fastest, and most cost-effective way will win their business. Such organizations will win over their competition and, in the process, reap profits. Any error in the thought to the fulfillment of the supply chain will result in a dissatisfied customer and, in all probability, loss of future businessto the competition. Meeting the demands of an anywhere-anytime environment requires more than just-in-time Supply Chain Management (SCM). It needs to move to the next level to what we call just-in-mind SCM. Demand forecasting for just-in-mind SCM requires the organization to do global thinking and local linking. The global thinking helps to forecast the demand, and local linking helps to fulfill it. The chapter helps the reader to understand the challenges faced by organizations in forecasting demand in the net age, gives real-life examples of these challenges, provides solutions for addressing them, and takes a look into the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,010

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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