Demand sensing
ಬೇಡಿಕೆ ಸಂವೇದನೆಯು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ವಾಸ್ತವತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆಯು ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿತ್ತು, ಇದು ಹಿಂದಿನ ಮಾರಾಟದ ಇತಿಹಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ಋತುಮಾನದ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಹಲವಾರು ವರ್ಷಗಳ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಕೋಪಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಖರೀದಿ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಂತಹ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬೇಡಿಕೆ ಸಂವೇದನೆಯು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬೇಡಿಕೆ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು (ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಗಣಿತವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬೇಡಿಕೆ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ