决策智能（DI）技术在物流行业的变革潜力是巨大的。这一创新将重塑供应链所有部门的决策执行方式。DI对高级分析、数据科学、人工智能和机器学习的使用可以前所未有地增强决策周期。特别是，DI使公司能够做出更明智的选择，优化流程并简化运营。使用快速数据分析和推荐引擎功能，DI直接专注于解决瓶颈，预测变化，并主动帮助解决问题。在本文中，我们将研究决策智能如何改变供应链决策。具体来说，我将提供10个例子...

决策智能是一个新领域，通过将数据与决策和结果联系起来，帮助支持、增强和自动化业务决策。它结合使用方法（例如决策映射和决策理论）和技术（例如机器学习和自动化）来改进公司决策的方式。决策智能包括持续评估决策结果并通过反馈系统对其进行优化。在谷歌于2018年推出决策智能部门后，“决策智能”一词在洛里恩·普拉特2019年出版的《链接：如何连接数据、行动和结果以创造更美好的世界》一书中广为流传。202...

决策智能（DI） 的范围扩展到多个级别的自主性。借助决策自动化 （DA），人类可以设置控制任务，以自主运行决策过程。与辅助驾驶所需的自动驾驶级别类似，决策智能（DI） 的范围跨越多个级别。借助决策自动化 （DA），人类将整个决策过程委托给机器。DI 的三个级别l 决策支持通过分析和数据探索协助人类决策。l 决策增强建议要做出的决策，并使用分析的数据预测未来的情况。l 决策自动化使机器能够自主...

决策智能（DI） 保证基于高级数据分析做出明智的决策，同时也为人类判断提供了充足的空间。现代市场的快速变化使得贸易和工业公司的许多传统决策方式看起来非常“陈旧”。为了做出可持续和准确的决策，完美的方案是人工智能（AI）和人类判断的协调互动。在这种情况下，数据的可用性和易用性尤为重要。例如，在推出新产品之前，必须从客户数据库、任何现有的竞争报价、预期成本和资源可用性中获取尽可能广泛的信息。事实...

决策智能利用AI驱动的自动化和数据分析来发现关键驱动因素、模式、异常和不易看到的细分。

优化是构建决策管理系统所需的五项关键功能之一。每项功能都可以逐步采用，并可以根据资源和业务驱动因素进行扩展。

使用业务规则管理系统(BRMS)管理决策逻辑以实现透明度和敏捷性是构建决策管理系统所需的五大关键功能之一。

嵌入预测分析是构建决策管理系统所需的五项关键功能之一。每项功能都可以逐步采用，并可以根据资源和业务驱动因素进行扩展。

决策建模是构建决策管理系统所需的五项关键能力之一。每项能力都可以逐步采用，并可以根据资源和业务驱动因素进行扩展。