DX giải quyết các vấn đề xsmb soi cầu 888 bộ phận thu mua—Tìm hiểu quy trình thay đổi thông qua các ví dụ thực tế
Bộ phận thu mua và thu mua bắt buộc phải đóng vai trò chiến lược vượt xa việc giảm chi phí, nhưng các vấn đề như cá nhân hóa, phân tán dữ liệu và chênh lệch kỹ năng đang trở thành điểm nghẽn đối với các công tyxsmb soi cầu 888 hội thảo này, ba công ty Persol, NTT Data Intramart và Business Brain Ota Showa sẽ giới thiệu về hoạt động mua hàng DX hàng đầu từ các lĩnh vực chuyên môn tương ứng của họ Chúng tôi sẽ giải thích các cách cụ thể để sử dụng AI, xây dựng hệ thống nhanh chóng thông qua phát triển mã thấp và các bước triển khai tất cả xsmb soi cầu 888 một từ chuẩn bị dữ liệu đến PoC và thiết lập, cùng với các ví dụ thực tế
| Công ty TNHH Persol Giám đốc Ông Naoki Sakata |
Tận dụng AI xsmb soi cầu 888 hoạt động mua hàngBộ phận thu mua và thu mua ngày nay đang phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm giá nguyên liệu thô tăng cao, phá sản và đóng cửa của các nhà cung cấp vừa và nhỏ cũng như giải quyết tình trạng thiếu lao động Do đó, các bộ phận thu mua và thu mua đang được yêu cầu đóng vai trò chiến lược hơn, bao gồm tối ưu hóa chuỗi cung ứng và tăng cường độ phức tạp xsmb soi cầu 888 hoạt động Tuy nhiên, thời gian mà nhân viên mua hàng có thể dành cho việc phân tích dữ liệu và lập kế hoạch chiến lược còn hạn chế, đồng thời sự khác biệt về kỹ năng và kinh nghiệm giữa các nhân viên mua hàng đang trở thành vấn đề lớn |
|---|---|
| NTT Data Intramart, Inc Trụ sở Bán hàng & Tiếp thị Nhóm quản lý Tây Nhật Bản Ông Hiromitsu Nakamae |
Sự cải thiện hiệu quả hoạt động đạt được nhờ nền tảng mã ngắn AI x dành cho doanh nghiệpThách thức DX mà nhiều công ty phải đối mặt là xây dựng hệ thống kinh doanh tốc độ cao và kết hợp công nghệ AI mới nhất vào hoạt động kinh doanh |
| Công ty TNHH Business Brain Ota Showa Trụ sở chính phía Tây Nhật Bản Bộ phận EPDP Satoshi Ogawa |
Hệ thống mua sắm x dự báo tương lai AIHoạt động mua sắm và thu mua tiếp tục gặp thách thức do tính cá nhân hóa, sự phụ thuộc vào công việc thủ công và tính kém hiệu quả do phân tán dữ liệu Ngoài ra, họ có xu hướng phản ứng quá muộn trước những biến động giá cả và rủi ro về nguồn cung |
Đăng ký hội thảo đã kết thúc