کانال صنفی جامعه مهندسی

📍مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی - بخش سوم:

یادآوری: لینک بخش اول و لینک بخش دوم

● یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت منابع، پیش‌بینی نیازهای آتی منابع است. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند شامل نیاز به نیروی انسانی اضافی، مواد اولیه یا تجهیزات خاص در فازهای مختلف پروژه باشند. به کمک هوش مصنوعی، می‌توان پیش‌بینی‌هایی دقیق در خصوص اینکه چه منابعی در چه زمانی لازم خواهند بود ارائه داد.

● تحلیل داده‌های تاریخی: با تحلیل داده‌های پروژه‌های گذشته، هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای مصرف منابع را شناسایی کند و بر اساس آن‌ها، نیازهای آتی را پیش‌بینی کند.

● تحلیل سری زمانی: مدل‌های سری زمانی مانند ARIMA و Prophet، داده‌های تاریخی را بررسی می‌کنند و بر اساس آن‌ها، پیش‌بینی می‌کنند که در چه زمانی نیاز به نیروی انسانی یا مواد خاص خواهیم داشت.

● شبکه‌های عصبی: شبکه‌های عصبی می‌توانند الگوهای پیچیده و غیرخطی در داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی کنند که در چه مرحله‌ای از پروژه به چه میزان منابع نیاز است.

● مدیریت زنجیرۀ تأمین: هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود مدیریت زنجیرۀ تأمین کمک کند و از طریق تحلیل داده‌ها، به شرکت‌ها این امکان را بدهد که منابع را به‌موقع تهیه و از تأخیر در تأمین مواد جلوگیری شود.

@EngSociety

www.group-telegram.com/us/EngSociety.com/877

498 viewsedited  Sep 24 at 06:08

📍مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی - بخش سوم:

یادآوری: لینک بخش اول و لینک بخش دوم

● یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت منابع، پیش‌بینی نیازهای آتی منابع است. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند شامل نیاز به نیروی انسانی اضافی، مواد اولیه یا تجهیزات خاص در فازهای مختلف پروژه باشند. به کمک هوش مصنوعی، می‌توان پیش‌بینی‌هایی دقیق در خصوص اینکه چه منابعی در چه زمانی لازم خواهند بود ارائه داد.

● تحلیل داده‌های تاریخی: با تحلیل داده‌های پروژه‌های گذشته، هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای مصرف منابع را شناسایی کند و بر اساس آن‌ها، نیازهای آتی را پیش‌بینی کند.

● تحلیل سری زمانی: مدل‌های سری زمانی مانند ARIMA و Prophet، داده‌های تاریخی را بررسی می‌کنند و بر اساس آن‌ها، پیش‌بینی می‌کنند که در چه زمانی نیاز به نیروی انسانی یا مواد خاص خواهیم داشت.

● شبکه‌های عصبی: شبکه‌های عصبی می‌توانند الگوهای پیچیده و غیرخطی در داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی کنند که در چه مرحله‌ای از پروژه به چه میزان منابع نیاز است.

● مدیریت زنجیرۀ تأمین: هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود مدیریت زنجیرۀ تأمین کمک کند و از طریق تحلیل داده‌ها، به شرکت‌ها این امکان را بدهد که منابع را به‌موقع تهیه و از تأخیر در تأمین مواد جلوگیری شود.

@EngSociety

BY کانال صنفی جامعه مهندسی