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Accès ouvert déclaré 2025 book-chapter

Artificial Neural Networks in Industrial Logistics and Supply Chain Optimization

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Le résumé fourni par la source

Artificial neural networks (ANN) offer data-driven solutions to enhance efficiency, reduce costs, and improve decision-making in industrial logistics and supply chains. This chapter examines ANN applications in three key areas: warehouse management, demand forecasting, and supply chain route optimization. In warehouses, ANN supports inventory control, space utilization, and automation. For demand forecasting, it analyzes historical data and market trends to predict fluctuations accurately, minimizing stock-related risks. In route optimization, ANN dynamically adjusts transportation paths using real-time data like traffic and weather. Compared to traditional methods, ANN delivers greater adaptability and predictive accuracy. Despite challenges such as data complexity, ongoing AI advancements are continuously improving ANN’s role in logistics, driving smarter and more efficient operations.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Artificial Neural Networks in Industrial Logistics and Supply Chain Optimization
Date Crossref
19/11/2025
Éditeur
IntechOpen
Type
book-chapter

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les sujets associés

Forecasting Techniques and ApplicationsStock Market Forecasting MethodsVehicle Routing Optimization Methods

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