Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения в последнее время стали популярными выражениями в различных вертикалях, однако как они могут повлиять на текущее управление цепочками поставок?
Тем не менее, включение машинного обучения в управление цепочками поставок может помочь в автоматизации некоторых повседневных задач и позволит сосредоточиться на более важных и эффективных бизнес-упражнениях.
Используя проницательное программирование машинного обучения, менеджеры цепочки поставок могут увеличивать запасы и отслеживать наиболее подходящих поставщиков, чтобы поддерживать продуктивность своего бизнеса.
Сегодня все больше организаций получают доход от использования алгоритма машинного обучения, от его изменившихся преимуществ до полного использования огромных объемов информации, собранной с помощью складирования, транспортных систем и современных координаций.
В новом отчете Gartner также предполагается, что творческие достижения, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), значительно позже нарушат существующие рабочие модели цепочки поставок.
Процедуры машинного обучения, считающиеся одним из главных преимуществ инноваций, расширяют производственные циклы, обеспечивая резервные фонды затрат и дополнительные преимущества.
Трудности в сфере логистики и цепочки поставок
Управление запасами
Управление запасами очень важно для управления цепочкой поставок, поскольку оно позволяет управлять любыми поразительными недостатками и адаптироваться к ним.
Ни одной фирме сети магазинов не нужно было бы останавливать создание своей организации, пока они отправляются в погоню за поиском другого поставщика.
Точно так же у них не будет желания перегружаться, поскольку это начинает влиять на преимущества.
Качество и благополучие
С ростом неотложных факторов, требующих доставки товаров по графику, чтобы система последовательного построения сети магазинов продолжала двигаться, сохранение качества двойного разума, а также благосостояние превращается в серьезное испытание для фирм сети магазинов.
Признание неудовлетворительных частей, не соответствующих принципам качества или благополучия, может создать серьезную угрозу безопасности.
Кроме того, естественные изменения, валютные вопросы и факторы денежного давления в сети магазинов, несомненно, могут превратиться в проблемы и опасности, которые быстро снежным комом охватят всю производственную сеть, вызывая критические проблемы.
Проблемы из-за ограниченных ресурсов
Заметны проблемы, рассматриваемые в цепочке поставок из-за нехватки активов.
Как бы то ни было, применение машинного обучения и искусственного интеллекта в логистике и цепочке поставок значительно упростило понимание различных функций.
Расчеты, предвосхищающие спрос и предложение после изучения различных переменных, позволяют раннее организовывать и загружать по мере необходимости.
Предлагая новый опыт в различных частях сети магазинов, ML также упростил управление запасами и коллегами.
Расточительное управление взаимоотношениями с поставщиками
Острая нехватка специалистов по производственной сети — еще одно испытание, на которое обращают внимание координирующие фирмы, которое может сделать отношения с поставщиками неуклюжими и неэффективными.
ИИ и машинное обучение могут предоставить ценные сведения об информации о поставщиках и могут помочь организациям, предоставляющим услуги, определиться с текущим выбором.
Лучшие варианты использования алгоритма машинного обучения в цепочке поставок
Прогностическая аналитика
Есть несколько преимуществ точного интереса, ожидаемого в управлении цепочкой поставок, например, уменьшенные затраты на хранение и идеальные уровни запасов.
Используя модели машинного обучения, организации могут воспользоваться преимуществами предусмотрительного исследования для прогнозирования запросов.
Эти модели ИИ умеют различать спрятанные примеры в записанной информации об интересах.
Машинное обучение в сети цепочки поставок также можно использовать для выявления проблем в сети инвентаризации еще до того, как они нарушат бизнес.
Наличие мощной структуры, определяющей цепочку поставок, означает, что бизнес оснащен активами и знаниями для реагирования на возникающие проблемы и опасности.
Кроме того, адекватность реакции зависит от того, насколько быстро бизнес может реагировать на проблемы.
Механизированный контроль качества для надежного управления
Центры логистики обычно направляют ручную оценку качества для проверки держателей или пакетов на предмет любого повреждения во время путешествия.
Развитие машинного обучения и искусственного интеллекта расширило масштабы роботизированных исследований качества в жизненном цикле производственной сети.
Стратегии на базе ИИ учитывают автоматизированный анализ деформаций механической передачи и проверяют наличие повреждений с помощью распознавания изображений.
Преимущество этих принудительных компьютеризированных исследований качества означает уменьшение возможностей передачи клиентам бракованной продукции.
Постоянная видимость для улучшения качества обслуживания клиентов
В обзоре Statista воспринимаемость рассматривается как непрерывный тест, который зацепляет организации производственной сети.
Процветающий производственный сетевой бизнес сильно зависит от проницаемости и отслеживания и постоянно ищет инновации, которые могут способствовать дальнейшему развитию восприятия.
Стратегии машинного обучения, в том числе сочетание глубокого исследования, Интернета вещей и постоянного наблюдения, могут использоваться для дальнейшего значительного улучшения восприятия производственной сети, соответственно помогая организациям с меняющимися контактами с клиентами и более быстрым выполнением обязанностей по доставке.
Модели машинного обучения и рабочие процессы делают это, исследуя достоверную информацию из разных источников с последующим поиском взаимосвязей между циклами в цепочке стоимости акций.
Феноменальной иллюстрацией этого является то, что Amazon использует методы машинного обучения, чтобы предложить своим клиентам необычный клиентский опыт.
ML делает это, позволяя организации приобретать знания о взаимосвязи между предложениями товаров и последующими посещениями сайта клиентами.
Снижает стоимость и время отклика
Все большее число B2C-организаций используют процедуры машинного обучения, чтобы инициировать автоматизированные реакции и управлять интересами для предоставления нестандартных характеристик, таким образом ограничивая расходы и улучшая качество обслуживания клиентов.
Способность алгоритма машинного обучения анализировать и извлекать выгоду из непрерывной информации и важных записей о перевозках помогает поставщикам связывающих операторов оптимизировать курс их армады транспортных средств, что приводит к сокращению времени вождения, экономии средств и повышению полезности.
Кроме того, за счет дальнейшего развития сетей с различными координационными организациями специалистов и включения грузовых и складских мер можно уменьшить управленческие и функциональные расходы в производственной сети.
Управление складом
Эффективная организация производственной сети, как правило, неотделима от распределительных центров и управления запасами.
Обладая самыми последними данными об интересах и предложениях, ИИ может обеспечить постоянное улучшение усилий организации по достижению идеального уровня поддержки клиентов с наименьшими затратами.
ML в цепочке поставок с его моделями, процедурами и измерительными элементами также может решить проблему как недогрузки, так и перегрузки, а также изменить администрацию вашего распределительного центра, чтобы улучшить ситуацию.
Используя AI и ML, вы также можете намного быстрее разбивать большие информационные индексы и избегать путаницы, которую делают люди в обычной ситуации.
Снижение ошибок прогнозов
Машинное обучение выступает в качестве мощного проницательного инструмента, помогающего организациям измерять огромные массивы данных.
Помимо обработки таких огромных объемов информации, ML в сети цепочки поставок также гарантирует, что она будет выполнена с лучшим ассортиментом и стабильностью, благодаря телематике, гаджетам IoT, интеллектуальным транспортным системам и другим аналогичным невероятным достижениям. В отчете McKinsey также показано, что выполнение операций на основе ИИ и машинного обучения в производственной сети может наполовину сократить число ошибок в оценке.
Предотвращение мошенничества
Алгоритм машинного обучения предназначен как для повышения качества объекта, так и для уменьшения опасности искажения информации за счет автоматизации оценок и оценки мер с последующей постоянной проверкой результатов для выявления аномалий или отклонений от обычных примеров.
Кроме того, инструменты машинного обучения также предназначены для предотвращения злоупотребления специальными квалификациями, что является одним из основных факторов сбоев во всемирной цепочке поставок.
Заключение
Наука о данных, которая является универсальным набором (подмножествами которого являются AI и ML), имеет огромное значение для инноваций и технологий.
Это считается чрезвычайно важным для всех предприятий в 21 веке. Таким образом, работа в сфере обработки данных становится одной из самых привлекательных профессий в стране. Если вы попробуете науку о данных, искусственный интеллект и машинное обучение, это, безусловно, стоит вашего времени.
Здесь в игру вступает Skillslash. Он был признан одним из лучших институтов, предлагающих отличные курсы по науке о данных для работающих профессионалов. Проверьте официальный сайт для более подробной информации.
