Във веригата на доставките нарастващите очаквания на клиентите доведоха до по-голям асортимент от продукти, по-сложна логистика и безсрамно бързи срокове. Всичко това доведе до високи разходи в цялата мрежа на веригата за доставки.

Минимизирането на ефекта от тези фактори ръчно на всяко отделно ниво отново е рецепта за увеличени оперативни разходи. Това е мястото, където машинното обучение във веригата на доставки може да ви помогне да си въздъхнете с облекчение, пише онлайн изданието business2community.com.

Машинното обучение във веригата на доставки

Интегрирането на машинното обучение в управлението на веригата на доставки може да помогне за автоматизирането на редица задачи и да позволи на предприятията да се съсредоточат върху по-стратегически и въздействащи бизнес дейности.

Използвайки интелигентен софтуер за машинно обучение, мениджърите на веригите за доставки могат да оптимизират инвентара и да намерят най-подходящите доставчици, за да поддържат бизнеса си ефективно. Днес все повече фирми проявяват интерес към приложенията на машинното обучение - от различните му предимства до пълното използване на огромните количества данни, събрани от складовете, транспортните системи и индустриалната логистика.

Машинното обучение също така може да помогне на предприятията да създадат цялостен модел на веригата за доставки, да смекчи рисковете, да подобри прозренията и производителността, като всичко това е изключително важно за изграждането на глобален конкурентен модел на веригата за доставки.

Неотдавнашно проучване на Gartner също предполага, че иновативни технологии като изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML) биха нарушили значително съществуващите модели на функциониране на веригата за доставки в бъдеще.

Преди да се впуснем в подробности за това как машинното обучение може да революционизира веригата на доставки и да обсъдим примерите за компании, които успешно го прилагат, нека първо поговорим малко за самото машинно обучение.

Какво е машинно обучение?

Машинното обучение е подмножество на изкуствения интелект, което позволява на алгоритъм, софтуер или система да се учи и настройва без да е специално програмиран за това. Машинното обучение обикновено използва данни или наблюдения за обучение на компютърен модел, в който се анализират и използват различни модели в данните (комбинирани с действителни и прогнозни резултати) и се използват за подобряване на функционирането на технологията.

Моделите за машинно обучение, базирани на алгоритми, отлично анализират тенденции, забелязват аномалии и извличат прогнозни прозрения в големи масиви от данни. Тези мощни функционалности го правят идеалното решение за справяне с някои от основните предизвикателства на индустрията що се отнася до веригата за доставки.

Предизвикателства в индустрията на логистиката и веригата на доставки

Ето няколко от предизвикателствата, пред които са изправени логистиката и веригите за доставки, които решенията за машинно обучение и изкуствен интелект могат да решат:

Управление на инвентара. Управлението на запасите е изключително важно за управлението на веригата на доставки, тъй като позволява на предприятията да се справят и да се приспособят за неочакван недостиг. Управлението на запасите във веригата за доставки е свързано предимно с постигането на баланс между определянето на времето за поръчките и за  покупка, за да се продължат гладко операциите без претоварване.

Качество и безопасност. Машинното обучение помага да се поддържа поточната линия на веригата за доставки, да се правят двойни проверки на качеството и безопасността. Може да създаде прецедент за безопасността при приемане на некачествени стоки, които не отговарят на стандартите за качество или безопасност. Това може да се избегне с машинното обучение.

Проблеми поради оскъдни ресурси. Проблемите, пред които е изправена логистиката и веригата на доставки поради недостиг на ресурси, са добре известни. Внедряването на изкуствен интелект и машинно обучение във веригата на доставки и логистика улеснява разбирането  на различни аспекти. Алгоритмите, предсказващи търсенето и предлагането, дават възможност за ранно планиране и съхранение на инвентар.

Неефективно управление на взаимоотношенията с доставчиците. Силният недостиг на специалисти по веригата на доставки е поредното предизвикателство, пред което са изправени логистичните фирми, което може да направи управлението на взаимоотношенията с доставчиците тромаво и неефективно. Машинното обучение и изкуственият интелект могат да предложат полезна информация за данните на доставчиците и да помогнат на компаниите за доставки да вземат решения в реално време.

Как машинното обучение може да подобри ефективността на веригата на доставки

Тъй като някои от най-големите и известни фирми започват да обръщат внимание на това какво може да направи машинното обучение за подобряване на ефективността на техните вериги за доставки, нека разберем как машинното обучение в управлението на веригата за доставки се справя с проблемите и какви са настоящите приложения на тази мощна технология в управление на веригата на доставки.

Има няколко предимства, които машинното обучение носи за управлението на веригата на доставки. Сред тях са ефективност на разходите поради машинно обучение, което систематично води до намаляване на отпадъците и подобряване на качеството, оптимизиране на продуктовия поток във веригата на доставки без това да води до голямо увеличение на доставките, безпроблемно управление на взаимоотношенията с доставчиците благодарение на  по-опростените, по-бързи и доказани административни практики.

Машинното обучение помага за извличане на полезни прозрения, позволявайки бързо решаване на проблеми и непрекъснато усъвършенстване.

Втора част на материала можете да видите тук!