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然而，如果出现任何问题，最终还是要承担责任。库存不足？交货延迟？促销被忽视？管理者不太可能接受人工智能系统做出决定的理由。因此，人类规划者需要理解人工智能的工作原理，了解它为什么做出某些决定，并在他们认为自己拥有卓越洞察力时进行干预。然而，如果干预过于频繁或结果错误，新规划系统的好处就会变得微不足道。人工智能需要继续改进，人类规划者也需要学会与人工智能有效合作并建立对它的信任。理解和信心对于人与人工智能之间的有效合作至关重要。

解释能力至关重要。人工智能系统必须阐明特定决策或建议背后的理由，以确保与规划者保持一致。鉴于决策通常基于数千个变量，关系通常是非线性的，并且计算是通过多层进行的，因此为人类创造这种理解可能具有挑战性。作为回应，可解 斯洛文尼亚电子邮件列表 释人工智能 (XAI) 领域应运而生，并在最迫切需要的领域取得了重大进展。例如，在医疗保健领域，人工智能可协助诊断疾病或推荐治疗方法。在金融领域，人工智能可自动审批贷款。在人力资源领域，工作申请由人工智能预先筛选。在每种情况下，用户都需要信任人工智能的建议，因此需要对所做的决定做出明确的解释。

在本文中，我们将探讨解释如何引导供应链规划人员理解并接受人工智能驱动的决策。我们阐明了创建解释的主要方法，并提供了实际示例来说明它们的应用。我们的目标是弥合规划人员和人工智能之间的差距，以实现更加无缝、有效的人工智能增强型供应链规划。

人工智能在供应链规划中的应用
许多主要的供应链规划提供商已将 AI 嵌入到他们的解决方案中。SAP Integrated Business Planning (IBP)、BlueYonder Luminate、Kinaxis RapidResponse 或 o9 Digital Brain 等软件套件使用机器学习算法和 AI 来提高需求预测准确性、更好地管理库存并优化供应链网络。