طراحی مدل هوشمند مدیریت ریسک در زنجیره تامین با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین

مدیریت ریسک در زنجیره تامین یکی از چالش‌های مهم در دنیای کسب‌وکار است که تاثیر زیادی بر عملکرد سازمان‌ها دارد. در این تحقیق، مدل هوشمند مدیریت ریسک در زنجیره تامین با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین طراحی شده است. هدف از این مدل، شناسایی و ارزیابی ریسک‌ها، پیش‌بینی اثرات آن‌ها و ارائه راهکارهای بهینه‌سازی استراتژی‌ها با توجه به داده‌های بزرگ و پیچیده است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی و ماشین‌های بردار پشتیبان، مدل پیشنهادی قادر است ریسک‌ها را به صورت دقیق‌تر و سریع‌تر شبیه‌سازی و پیش‌بینی کند. نتایج این تحقیق نشان می‌دهند که این مدل هوشمند می‌تواند در بهبود تصمیم‌گیری‌ها و افزایش تاب‌آوری زنجیره تامین موثر باشد. در نهایت، این مدل به سازمان‌ها کمک می‌کند تا ریسک‌ها را به نحو موثری مدیریت کرده و هزینه‌های ناشی از بحران‌ها را کاهش دهند. این مطالعه می‌تواند به عنوان پایه‌ای برای تحقیقاتی بیشتر در زمینه به‌کارگیری یادگیری ماشین در مدیریت ریسک زنجیره تامین مورد استفاده قرار گیرد.

designing an intelligent risk management model in the supply chain using machine learning techniques

risk management in the supply chain is one of the important challenges in the business world that has a great impact on the performance of organizations. in this research, an intelligent model of risk management in the supply chain is designed using machine learning techniques. the purpose of this model is to identify and assess risks, predict their effects, and provide strategies for optimizing strategies based on large and complex data. by using machine learning algorithms such as decision trees, neural networks, and support vector machines, the proposed model is able to simulate and predict risks more accurately and quickly. the results of this research show that this intelligent model can be effective in improving decision-making and increasing the resilience of the supply chain. ultimately, this model helps organizations to effectively manage risks and reduce the costs of crises. this study can be used as a basis for further research on the application of machine learning in supply chain risk management.