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.

Веригата на доставки, като силно зависима от данните индустрия, има много приложения на машинното обучение. По-долу са изяснени топ 7 случая на машинно обучение в управлението на веригата на доставки, които могат да помогнат на индустрията да подобри ефективността.

Първа част на материала можете да прочетете тук!

Предсказуем анализ

Има няколко предимства от точното прогнозиране на търсенето в управлението на веригата на доставки, като намалени разходи за държане на инвентар и оптимални нива на запасите. Използвайки модели за машинно обучение, компаниите могат да се възползват от предимствата на прогнозния анализ за прогнозиране на търсенето. Тези модели за машинно обучение са вещи в идентифицирането на скрити модели в историческите данни за търсенето.

Машинното обучение във веригата на доставки може също да се използва за откриване на проблеми във веригата на доставки преди те да засегнат бизнеса.

Наличието на надеждна система за прогнозиране на веригата на доставки означава, че бизнесът е снабден с ресурси и разузнавателна информация, за да реагира на възникващи проблеми и заплахи. Ефективността на реакцията се увеличава пропорционално на това колко бързо бизнесът може да реагира на проблеми.

Автоматизирани проверки на качеството за стабилно управление

Логистичните центрове обикновено извършват ръчни проверки на качеството, за да инспектират контейнери или опаковки за всякакъв вид повреди по време на транзит. Машинното обучение и изкуственият интелект увеличиха обхвата на автоматизиране на проверките на качеството в жизнения цикъл на веригата на доставки.

Техниките за машинно обучение позволяват автоматизиран анализ на дефекти в индустриалното оборудване и проверка на повреди чрез разпознаване на изображения. Ползата от тези автоматизирани проверки на качеството се изразява в намалени шансове за доставка на дефектни стоки на клиентите.

Видимост в реално време за подобряване на клиентския опит

Проучване на Statista идентифицира видимостта като продължаващо предизвикателство. Процъфтяващият бизнес на веригата за доставки зависи силно от видимостта и проследяването и постоянно търси технология, която може да обещае подобряване на видимостта.

Техниките за машинно обучение, включително комбинация от задълбочен анализ, IoT и мониторинг в реално време, могат да се използват за значително подобряване на видимостта на веригата на доставки, като по този начин помагат на бизнеса да трансформира клиентския опит и да постигне по-бързи ангажименти за доставка.

Моделите на машинното обучение и работните процеси правят това, като анализират исторически данни от различни източници и откриват взаимовръзки между процесите по веригата на стойността на доставките.

Управление на склада

Ефективното планиране на веригата на доставки обикновено е синоним на управление на склад и запаси. С най-новата информация за търсенето и предлагането машинното обучение може да позволи непрекъснато подобряване на усилията на една компания за постигане на желаното ниво на обслужване на клиентите при най-ниски разходи.

Машинното обучение във веригата на доставки със своите модели, техники и функции за прогнозиране може да реши проблема както с недостатъчните наличности, така и с претоварването, и напълно да трансформира управлението склада.

Намаляване на грешките при прогнозите

Машинното обучение служи като надежден аналитичен инструмент, който помага на компаниите за доставки да обработват големи масиви от данни. Освен обработката на такива огромни количества данни, машинното обучение във веригата на доставки също така гарантира, че се правят прогнози с възможно най-голямо разнообразие и вариативност, всичко това благодарение на телематиката, IoT устройствата, интелигентните транспортни системи и други подобни мощни технологии.

Това позволява на компаниите от веригата за доставки да имат много по-добра информация и им помага да постигнат точни прогнози. Според данни на McKinsey грешките могат да намалеят с до 50%.

Разширено проследяване

Доставката е критичен аспект на цялата верига на доставки, тъй като нейната ефикасност може да има пряко въздействие върху множество вертикали, включително клиентския опит и качеството на продукта. Данните също така показват, че доставката представлява 28% от всички разходи за доставка.

Машинното обучение във веригата на доставки може да предложи големи възможности, като вземе предвид различни точки от данни, за начините, по които хората въвеждат адресите си, и общото време, необходимо за доставяне на стоките до определени места. То може също да предложи ценна помощ за оптимизиране на процеса и предоставяне на клиентите на по-точна информация за състоянието на пратката.

Предотвратяване на измами

Алгоритмите за машинно обучение са в състояние както да подобрят качеството на продукта, така и да намалят риска от измами чрез автоматизиране на проверките и одита на процесите, последвано от извършване на анализ на резултатите в реално време за откриване на аномалии или отклонения от нормалните модели.

Всички подобрения на процесите във веригата на доставки оказват огромно влияние върху рентабилността. Техниките за машинно обучение във веригата на доставки обработват големи обеми данни в реално време, за да внесат автоматизация в процеса и да подобрят вземането на решения.