Artificial Intelligence Approach to Predict Supply Chain Performance: Implications for Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
The performance of supply chains significantly impacts the success of businesses. In addressing this critical aspect, this article presents a methodology for analyzing and predicting key performance indicators (KPIs) within supply chains characterized by limited, imprecise, and uncertain data. Drawing upon an extensive literature review, this study identifies 21 KPIs using the balanced scorecard (BSC) methodology as a performance measurement framework. While prior research has relied on the grey first-order one-variable GM (1,1) model to predict supply chain performance within constrained datasets, this study introduces an artificial intelligence approach, specifically a GM (1,1)-based artificial neural network (ANN) model, to enhance prediction precision. Unlike the traditional GM (1,1) model, the proposed approach evaluates performance based on the mean relative error (MRE). The results demonstrate a significant reduction in MRE levels, ranging from 77.09% to 0.23%, across various KPIs, leading to improved prediction accuracy. Notably, the grey neural network (GNN) model exhibits superior predictive accuracy compared to the GM (1,1) model. The findings of this study underscore the potential of the proposed artificial intelligence approach in facilitating informed decision-making by industrial managers, thereby fostering economic sustainability within enterprises across all operational tiers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».