Tartalom
- Hogyan működik az ellátási lánc
- Mik az ellátási lánc kezelésének fájdalompontjai?
- Hogyan segíthet a gépi tanulás?
- Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
- Milyen területeket kell javítani?
- Gyakorlati felhasználási esetek
- Következtetés
Forrás: Trueffelpix / Dreamstime.com
Elvitel:
Ahhoz, hogy egy vállalkozás sikeres legyen, rendelkeznie kell egy megfelelően irányított ellátási lánccal. A gépi tanulás javítja az ellátási lánc menedzsmentjének pontosságát és hatékonyságát.
A mai ingatag és összetett üzleti világban nagyon nehéz megbízható kereslet-előrejelzési modellt készíteni az ellátási láncok számára. A legtöbb előrejelzési technika csalódást okozó eredményeket hoz. E hibák alapvető okait gyakran a régi modellekben alkalmazott technikákban rejlik. Ezeket a modelleket nem úgy tervezték, hogy folyamatosan tanuljanak az adatokból és döntéseket hozzanak. Ezért elavulttá válnak az új adatok beérkezésekor és az előrejelzés elvégzésekor. A probléma megoldása a gépi tanulás, amely segíthet az ellátási lánc hatékony előrejelzésében és megfelelő kezelésében. (A gépekről és az intelligenciáról bővebben a Gondolkodó gépek: A mesterséges intelligencia vita című szakaszban olvashat.)
Hogyan működik az ellátási lánc
A társaság ellátási láncát az ellátási lánc menedzsment rendszere irányítja. Az ellátási lánc ellenőrzi a különféle áruk mozgását egy vállalkozásban. Ez magában foglalja az anyagok készletben történő tárolását is. Tehát az ellátási lánc menedzsmentje a napi ellátási lánc tevékenységeinek tervezése, ellenőrzése és végrehajtása, azzal a céllal, hogy az üzleti minõség és az ügyfelek elégedettsége javuljon, miközben az áruk pazarlása negatív legyen minden üzleti csomópontban.
Mik az ellátási lánc kezelésének fájdalompontjai?
A kereslet előrejelzése az ellátási lánc menedzsment egyik legnehezebb része. A jelenlegi előrejelzési technológia gyakran pontatlan eredményeket hoz a felhasználó számára, súlyos gazdasági hibákat okozva. Nem tudják megfelelően megérteni a változó piaci mintákat és a piaci ingadozásokat, és ez akadályozza annak képességét, hogy megfelelően kiszámolja a piaci tendenciákat és ennek megfelelően szolgáltasson eredményeket.
Gyakran a kereslet-előrejelzés korlátai miatt a tervező csapat hajlamos a kedvre. A vezetõket azzal vádolják, hogy nem érdekli a tervezési folyamat javítása. Ez a kihívás azért merül fel, mert az ügyfelek igényei alapján gyűjtött adatok egyre összetettebbé válnak. Korábban nagyon könnyen értelmezhető volt. Az újabb adatgenerációs technológiák megjelenésével azonban az adatok nagyon összetettekké váltak és szinte lehetetlenné váltak a meglévő technológiával történő kezelésre.
Korábban az igényeket könnyen kiszámíthatták egy egyszerű történelmi keresleti mintázat segítségével. Most azonban a keresletről ismert, hogy nagyon rövid időn belül ingadozik, és így a történeti adatok haszontalanok.
Hogyan segíthet a gépi tanulás?
Ezeket a problémákat a hagyományos algoritmusok nem tudják megoldani azok ingadozásaik miatt. A gépi tanulás segítségével a vállalatok azonban könnyen meg tudja oldani őket. A gépi tanulás egy speciális technológia, amelyen keresztül a számítógépes rendszer sok hasznos dolgot megtanulhat az adott adatokból. A gépi tanulás segítségével a vállalatok modellezhetnek egy hatékony algoritmust, amely megfelel a piac áramlásának. A hagyományos algoritmusokkal ellentétben a gépi tanulás a piaci forgatókönyv alapján tanul és dinamikus modellt hozhat létre.
Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
Nem javíthatja a programozási készségét, ha senki sem törődik a szoftver minőségével.
Gépi tanulás révén a számítógépes rendszer valóban finomíthatja a modellt bármiféle emberi interakció nélkül. Ez azt jelenti, hogy minél több adat kerül a gépi tanulási rendszer tartályába, intelligensebbé válik, az adatok kezelhetőbbé és könnyebben értelmezhetővé válnak.
A gépi tanulás integrálódhat a nagy adatforrásokhoz, például a közösségi médiához, a digitális piacokhoz és más internetes webhelyekhez is. A jelenlegi tervezési rendszereknél ez eddig nem lehetséges. Egyszerűen fogalmazva, ez azt jelenti, hogy a vállalatok felhasználhatják a fogyasztók által generált más oldalak adatjeleit. Ez az adat magában foglalja a közösségi oldalak és az online piacok adatait. Ezek az adatok segítenek a társaságnak megérteni, hogy az újabb technikák, például a reklám és a média használata javíthatják az értékesítést.
Milyen területeket kell javítani?
Számos olyan hely van, ahol a gépi tanulás felhasználható a fejlesztésre. Három fő hely van, ahol a hagyományos tervezési eljárások problémákat okoznak. Ezeket a problémákat és ezeknek a szempontoknak a gépi tanulással történő javítását az alábbiakban tárgyaljuk:
A tervezőcsoport problémái
A tervező csoportok gyakran használnak előrejelzési technikákat, amelyek magukban foglalják az adatok manuális kiértékelését. Ez a folyamat rendkívül időigényes, és az eredmények gyakran nem elég pontosak. Ez a fajta helyzet nem csak csökkenti az alkalmazottak morálját, hanem akadályozza a vállalat növekedését is. A gépi tanulással azonban a rendszer sok változót vehet igénybe prioritásaik alapján az adatok alapján, és nagyon pontos modellt készíthet. Ezeket a modelleket a tervezők sokkal hatékonyabb tervezéshez használhatják, és nem is vesznek sok időt igénybe. A tervezők tapasztalataik révén még tovább fejleszthetik a modellt. (Ha többet szeretne tudni arról, hogy miként használhatja fel az adatokat az előretervezéshez, olvassa el: Hogyan ösztönözheti az integrált integráció a prediktív elemzést.)
Biztonsági készlet szintje
Hagyományos tervezési módszerekkel a társaságnak szinte állandóan magas szinten kell tartania biztonsági készleteinek szintjét. A gépi tanulás azonban segíthet még sok más változó kiértékelésével az optimális biztonsági készlet szintjének beállításához.
Értékesítés és üzemeltetés tervezése
Ha az értékesítési és üzemeltetési tervezési (S&OP) csapat előrejelzése nem kielégítő és pontatlan, vagy nem elég rugalmas ahhoz, hogy alkalmazkodjon a piaci magatartáshoz, akkor talán ideje frissíteni a rendszert. A gépi tanulás itt tökéletes felhasználást kínál, mivel javíthatja az előrejelzés minőségét azáltal, hogy különféle adatokkal megismeri a jelenlegi piaci trendeket. Így a gépi tanulás sokkal megkönnyítheti az S&OP munkáját.
Mindezeket a területeket még fejlesztésre lehet helyezni, és ezeket a réseket ki lehet tölteni a gépi tanulás technikájával. A gépi tanulás teljesen megváltoztathatja a vállalat ellátási lánc menedzsmentjének architektúráját. Sok vállalat már elkezdte használni, és úgy találják, hogy tervezési osztályuk sokkal javult.
Gyakorlati felhasználási esetek
A gépi tanulásnak a kereslet-előrejelzésben rejlő számos előnye miatt számos területen alkalmazzák. Ezek a szervezetek azonban nem változtatták meg teljesen rendszereiket tanulási rendszerekké - a gépi tanulási rendszereket a hagyományos rendszerek mellett használják. A gépi tanulási rendszerek lefedik a régi rendszerek hiányosságait és javítják azok teljesítményét. Az alábbiakban bemutatunk néhány példát az ilyen felhasználási esetekre.
Granarolo
Ez egy olasz tejipari vállalat, amely gépi tanulással öt százalékkal növelte előrejelzési pontosságát. A szállítási idő is az eredeti idő körülbelül felével csökkent, ami jobb vevői elégedettséget is eredményez.
Danone groupe
Ez a társaság Franciaországban található, és különféle típusú termékeket árusít. Korábban a vállalat által tett promóciós ajánlatokra adott válaszok 70% -ban pontatlannak bizonyultak, ami nagy veszteségeket eredményezett. A gépi tanulásnak a tervezési architektúrájába történő beépítésével azonban sok javulást tapasztalhatott mind az értékesítés, mind az előrejelzés területén.
Lennox International
A Lennox egy amerikai vállalat, amely hűtő- és fűtőberendezéseket gyárt. Az egész Észak-Amerikában kibővült. Tehát a teljes vevői elégedettség biztosítása érdekében, miközben megbirkózott a bővítési folyamattal, a Lennox integrálta a gépi tanulást előrejelzési architektúrájával. Gépi tanulás segítségével a Lennox pontosan meg tudta jósolni vevői igényeit, ami tovább segített a társaság számára a közös vevői igények jobb megértésében. A gépi tanulás nagymértékben segítette a társaságot a tervezési eljárás teljes automatizálásában.
Következtetés
A gépi tanulás, ha azt a megfelelő helyen és a megfelelő időben hajtják végre, nagyon hasznosnak bizonyulhat a vállalat ellátási láncában. Segíthet a kereslet-előrejelzés pontos modelljeinek elkészítésében, és megkönnyítheti a tervezési osztály munkáját. Most nem kell teljes rendszert teljesen megváltoztatni, de a közeljövőben minden ellátási lánc minden bizonnyal gépi tanulással fogja javítani az előrejelzési képességeket dinamikus modellek létrehozásával, amelyeket a gépi tanulási rendszer rendszeresen frissít. Tehát ez az új technológia nélkülözhetetlen eszköz lesz a vállalkozások számára.