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机器学习如何提高供应链效率

通过Kaushik朋友
发布日期:2022年4月27日 |最后更新:2022年4月28日
提出的AltaML
关键的外卖

为了企业的成功,它必须有一个妥善管理的供应链。机器学习有助于提高供应链管理的准确性和效率。

来源:iStock / Yozayo

在当前的全球经济中,不同商业领域的竞争是激烈的。每个组织都在努力提高业务效率和减少开支。供应链管理是企业主的关键任务之一。了解如何实施一个有效的供应链管理系统是关键。爱游戏网页入口创新的,颠覆性的技术人工智能(AI)而且机器学习(ML)可以提供一些优秀的解决方案。这些AI和ML解决方案可以帮助企业预测一个可靠的需求预测模型(也称为需求感知)旧的预测预测技术正在变得过时,因为这些模型不能像新的人工智能驱动的需求感知模型那样持续学习和做出决策。

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在本文中,我们将探讨AI和ML如何改善现代供应链管理。

观看点播网络研讨会:人工智能如何重塑库存管理

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什么是AI和ML?

人工智能是不同过程和过程的结合算法.人工智能可以模拟人类智能的某些方面,如自我学习、解决问题和对给定输入做出反应。机器学习和深度学习(DL)是人工智能解决方案的子集。

机器学习属于人工智能的“有限内存”类别,人工智能解决方案可以随着时间的推移学习并自我发展。在人工智能解决方案中采用不同的ML算法来提高效率。

这些强大的AI/ML解决方案,如AltaML创建的解决方案被用来解决供应链行业面临的一些挑战。

“供应链与供应链管理”

供应链是将产品/服务从初始转移到最终用户所需的所有活动的组合。供应链包括人员、资源、信息、渠道和运输方式。所有这些实体都联系在一起,完成从采购到履行的周期。逆向物流也开始发挥作用;考虑一下快时尚的废物管理,或者回收利用。在这方面,它不仅仅是一个供应链,而是一个循环过程。

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供应链管理可以定义为将满足需求和供应生命周期所需的所有活动集成在一起的过程。Covid-19大流行对全球供应链产生了非常负面的影响。一直专注于精益供应链管理以优化成本和满足最终用户需求的组织现在需要考虑风险管理和缓解。在AI/ML等技术的帮助下,供应链管理可以实现高水平的效率和可见性。

物流与供应链管理中的痛点

供应链管理是一个非常复杂的过程。疫情给全球供应链带来了诸多不确定性。这些挑战包括物流和运输问题、客户期望增加、意外需求、缺乏可见性和操作复杂性。

让我们试着总结一下这些痛点:

  • 需求和供应规划:需求的意外增减导致投机性下单,从而导致库存过剩。一个适当的库存管理系统可以帮助组织保持需求和供应之间的平衡,减少爱游戏网页入口成本。牛鞭效应在那里,微小的波动在逆流的过程中被放大。

  • 无功管理:计划外的事件和不确定的通知意味着管理层在不断地做出反应,而不是主动地提前计划。在大流行期间,缺乏情景规划的不利影响表现得极为明显。

  • 供应网络规划:缺乏对网络上下游的规划会导致库存不足或过剩。它还可能导致跨网络的部署问题。库存不足会导致长时间的等待和潜在的客户流失。

  • 安全与品质低效的供应链使得产品/服务难以按时交付。因此,保持适当的质量过程和安全成为一个挑战。

  • 缺乏信息管理:关键和必要的信息并不总是在需要时可用。这会导致销售和利润率的损失。

  • 资源稀缺:这是供应链中一个众所周知的问题。由于资源短缺,物流和供应链无法有效运作。

  • 成本效率低下:财务规划对任何供应链都非常重要。组织必须制定财务灵活性和备份计划,以承受中断和增加的成本。

  • 技术停机时间:任何技术停机都可能导致供应链过程中的问题。因此,应该制定适当的备份和故障转移策略来支持停机时间。

机器学习在供应链中的作用

悬而未决的问题是——你如何使你的供应链不那么容易受到不确定性的影响?由于工作流程的变化和需求的波动等因素,供应链管理的市场动态发生了很大变化。供应链不再是线性确定的过程,其中的工作流程是一步一步预定义的序列。相反,供应链现在是一个不确定的工作流程,可以打乱顺序以优化流程。自动化需要创建更好的供应链管理。(阅读:机器学习如何支持供应链?

首先,在供应链过程中集成AI/ML可以自动化各种常见和重复的任务。应用智能ML模型可以帮助组织选择最佳选项并有效地运行业务。人工智能解决方案可以分析从仓库、物流、供应商和运输系统收集的大量数据,以预测需求供应需求,平衡整个生态系统。爱游戏网页入口人工智能驱动系统的优势可以在供应链的每一个步骤中找到,从创建、采购爱游戏网页入口、订单处理、库存到物流和最终用户交付。

供应链管理中的机器学习用例

供应链管理是一个非常复杂的过程,它严重依赖于多种数据。在供应链的每个阶段,数据都会被收集并用于处理。现在,像这样的人工智能应用由AltaML创建,在供应链行业中发挥着重要作用。

机器学习用于处理大量输入数据,训练机器学习模型。因此,ML模型可以预测更准确的结果,并在一段时间内进行自我训练。

以下是供应链中一些有趣的ML用例。

  • 库存及仓库管理:库存和仓库管理是ML实现的关键用例。库存计划应该是非常有效的,以平衡需求和供应周期。ML算法可以应用于从各种来源收集的数据,如历史数据、季节性需求、市场运动(上下波动)和促销活动。研究结果可用于提高库存存储效率。类似地,也使用不同的ML模型来自动化仓库流程。

  • 物流管理:机器学习用于跟踪货物从提货到送货的位置。ML还用于预测优化的运输路线,以及所选每种模式的最有效模式、最佳交货时间和温室气体(GHG)排放。

  • 生产和质量管理:在ML的帮助下,可以检查产品的质量,并与所需的规格相匹配。因此,生产线总是得到很好的控制和维护。计算机视觉可以用来促进从生产线上下来的产品的质量控制管理实践,这对从食品到汽车零部件的一切都很重要。

  • 预测分析:预测分析对于供需管理非常重要。ML可以帮助提前预测需求。所以,库存总是平衡和优化的。投资可以根据需求感知信号在网络中主动重新部署。

  • 安全及防止欺诈:机器学习模型可以分析大量数据,并对欺诈活动发出警报。例如,可以标记对供应商的重复付款,并减轻潜在的欺诈性收费。ML可以用来实现反欺诈过程,加强安全性。

  • 发货跟踪及客户服务:ML还用于跟踪每个阶段的货物交付。外部数据源可以用来降低提前期预测的错误率。当包裹从海外递送时,该系统的准确性提高了85%,这已经证明了这一点。因此,客户总是更新最新的状态。提高客户满意度,控制端到端交付。

结论

Gartner据预测,到2023年,全球50%的公司将使用AI/ML,这意味着供应链效率必须在未来几天内大幅提高。人工智能驱动的供应链管理是这个行业必须接受的答案。

在当今竞争激烈的世界中,高效的供应链对企业的成功至关重要。像AI和ML这样的颠覆性技术在每天让世界变得更好方面发挥着重要作用。


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Kaushik是一名技术架构师和软件顾问,在软件分析、开发、架构、设计、测试和培训行业拥有超过20年的经验。他对新技术和创新领域很感兴趣。他专注于web架构、web技术、Java/J2EE、开源、WebRTC、大数据和语义技术。Kaushik也是TechAlpine是一家总部位于加尔各答的科技博客/咨询公司。TechAlpine的团队为印度和国外的不同客户工作。团队擅长Java/J2EE/开源/web/WebRTC/Hadoop/大数据技术和技术写作。

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