传统的供应链管理人工智能模型提供了有趣的建议，但往往缺乏真正的理解和不可靠的预测，这降低了对其建议的信任度。在与宝马进行的研究项目中，由康斯特大学工业工程学教授 Ing. Hendro Wicaksono博士、博士研究生 Ishansh Gupta 和硕士研究生 Adriana Martinez 领导的团队开发了一种通过采用因果方法来填补现有差距的开创性方法。
除了与供应商可靠性相关的数据外，例如公司中的人类“部落知识”也被纳入模型中。这使得其建议更加准确、可信和可实现。
在宝马进行的一项调查中，所有受访的专家都更青睐这种因果人工智能方法，而不是传统的机器学习模型。 "最关键和战略性的业务决策都是因果性问题，" Wicaksono教授说。 "因果模型试图捕捉数据生成的过程，而不仅仅是对数据进行拟合曲线。它们不是一个黑匣子，而是可以回答‘为什么’的问题。"
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Prof. Dr.-Ing. Hendro Wicaksono | 复杂工业系统中数据驱与于协作决策教授
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