Содержание
- Как работает цепочка поставок
- Что такое болевые точки управления цепочкой поставок?
- Как машинное обучение может помочь
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
- Какие области нуждаются в улучшении?
- Случаи практического использования
- Заключение
Источник: Trueffelpix / Dreamstime.com
вынос:
Для успеха бизнеса необходимо иметь правильно управляемую цепочку поставок. Машинное обучение помогает повысить точность и эффективность управления цепочками поставок.
В современном нестабильном и сложном деловом мире очень трудно создать надежную модель прогнозирования спроса для цепочек поставок. Большинство методов прогнозирования дают неутешительные результаты. Коренные причины этих ошибок часто заключаются в методах, которые использовались в старых моделях. Эти модели не предназначены для непрерывного изучения данных и принятия решений. Поэтому они устаревают, когда поступают новые данные и осуществляется прогнозирование. Ответом на эту проблему является машинное обучение, которое может помочь цепочке поставок эффективно прогнозировать и правильно управлять ею. (Подробнее о машинах и интеллекте см. Мышление машин: дебаты об искусственном интеллекте.)
Как работает цепочка поставок
Цепочка поставок компании управляется системой управления цепями поставок. Цепочка поставок работает, чтобы контролировать движение различных видов товаров в бизнесе. Это также предполагает хранение материалов в инвентаре. Таким образом, управление цепочкой поставок - это планирование, контроль и выполнение ежедневных действий в цепочке поставок с целью улучшения качества бизнеса и удовлетворенности клиентов, одновременно сводя на нет потери товаров во всех узлах бизнеса.
Что такое болевые точки управления цепочкой поставок?
Прогнозирование спроса является одной из самых сложных частей управления цепочкой поставок. Современная технология прогнозирования часто дает пользователю неточные результаты, заставляя их совершать серьезные экономические ошибки. Они не могут должным образом понять меняющиеся рыночные модели и рыночные колебания, и это затрудняет его способность правильно рассчитывать рыночные тренды и соответственно предоставлять результаты.
Зачастую из-за ограничений прогнозирования спроса команда планирования обычно разочаровывается. Они обвиняют лидеров в том, что они не заинтересованы в улучшении процесса планирования. Эта проблема возникает из-за того, что данные, собранные по запросам клиентов, становятся все более и более сложными. Раньше это можно было очень легко интерпретировать. Однако с появлением новых технологий генерации данных данные стали очень сложными и практически невозможно управлять существующими технологиями.
Раньше потребности можно было легко рассчитать с помощью простой исторической модели спроса. Но теперь, как известно, спрос колеблется в очень короткие сроки, и поэтому исторические данные бесполезны.
Как машинное обучение может помочь
Эти проблемы не могут быть решены традиционными алгоритмами из-за их колебаний. Однако с помощью машинного обучения компании могут легко их решить. Машинное обучение - это особый тип технологий, с помощью которых компьютерная система может извлечь много полезных вещей из данных. С помощью машинного обучения компании могут смоделировать мощный алгоритм, который будет соответствовать рыночному потоку. В отличие от традиционных алгоритмов, машинное обучение учится на рыночном сценарии и может создавать динамическую модель.
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Посредством машинного обучения компьютерная система может фактически усовершенствовать модель без помощи какого-либо человеческого взаимодействия. Это означает, что по мере того, как все больше данных поступает в резервуар системы машинного обучения, они становятся более интеллектуальными, а данные становятся более управляемыми и их легче интерпретировать.
Машинное обучение может также интегрироваться с большими источниками данных, такими как социальные сети, цифровые рынки и другие интернет-сайты. Это пока невозможно с существующими системами планирования. Проще говоря, это означает, что компании могут использовать сигналы данных с других сайтов, которые генерируются потребителями. Эти данные включают в себя данные из социальных сетей и онлайн-рынков. Эти данные помогают компании узнать, как новые методы, такие как реклама и использование СМИ, могут улучшить продажи.
Какие области нуждаются в улучшении?
Есть много мест, где машинное обучение может быть использовано для улучшения. Однако есть три основных места, где традиционные процедуры планирования создают проблемы. Эти проблемы и улучшение этих аспектов посредством машинного обучения обсуждаются ниже:
Проблемы команды планирования
Часто команды планирования используют старые методы прогнозирования, которые включают ручную оценку всех данных. Этот процесс занимает очень много времени, а результаты часто не достаточно точны. Такая ситуация не только снижает моральный дух сотрудников, но и тормозит рост компании. Однако при машинном обучении система может принимать множество переменных в соответствии с их приоритетами на основе данных и создавать высокоточную модель. Эти модели могут использоваться планировщиками для гораздо более эффективного планирования, и они также не занимают много времени. Планировщики могут также улучшить модель еще больше через их опыт. (Подробнее о том, как использовать данные для планирования, см., Как Conual Integration может расширить возможности прогнозной аналитики.)
Уровни страхового запаса
Используя традиционные методы планирования, компании приходится поддерживать уровень страхового запаса на высоком уровне почти все время. Тем не менее, машинное обучение может помочь, оценив множество других переменных для установки оптимального уровня страхового запаса.
Планирование продаж и операций
Если прогноз вашей группы по продажам и планированию операций (S & OP) является неудовлетворительным и неточным или недостаточно гибким для адаптации в соответствии с поведением рынка, возможно, пришло время обновить систему. Машинное обучение находит здесь идеальное применение, так как оно может улучшить качество прогнозирования, изучая текущие тенденции рынка с помощью различных видов данных. Таким образом, машинное обучение может значительно облегчить работу S & OP.
Все эти области имеют возможности для улучшения, и эти пробелы могут быть заполнены с помощью техники машинного обучения. Машинное обучение может полностью пересмотреть архитектуру управления цепочками поставок компании. Многие компании уже начали использовать его, и они обнаружили, что их отдел планирования значительно улучшился.
Случаи практического использования
Благодаря множеству преимуществ машинного обучения в прогнозировании спроса, он используется в различных областях. Однако эти организации не полностью изменили свои системы на обучающие - они используют системы машинного обучения наряду с традиционными. Системы машинного обучения покрывают пробелы унаследованных систем и повышают их производительность. Некоторые примеры таких случаев использования приведены ниже.
Granarolo
Это итальянская молочная компания, которая использовала машинное обучение для повышения точности прогнозирования на пять процентов. Время доставки также сократилось примерно вдвое по сравнению с первоначальным временем, что также привело к повышению удовлетворенности клиентов.
Группа Данон
Эта компания базируется во Франции и продает много различных видов продукции. Ранее прогнозы реагирования на рекламные предложения, сделанные компанией, оказались на 70 процентов неточными, что привело к большим потерям. Тем не менее, благодаря внедрению машинного обучения в архитектуру планирования, оно значительно улучшило продажи и прогнозирование.
Леннокс Интернешнл
Lennox - американская компания, которая производит охлаждающие и нагревательные приборы. Он распространился по всей Северной Америке. Таким образом, чтобы обеспечить полное удовлетворение клиента, справляясь с процессом расширения, Lennox интегрировал машинное обучение со своей архитектурой прогнозирования. С помощью машинного обучения Lennox мог точно прогнозировать потребности своих клиентов, что также помогло компании лучше понять общие требования клиентов. Машинное обучение также в значительной степени помогло компании полностью автоматизировать процедуру планирования.
Заключение
Машинное обучение, если оно реализовано в нужном месте и в нужное время, может оказаться очень полезным для цепочки поставок компании. Это может помочь в создании точных моделей для прогнозирования спроса, а также может упростить работу отдела планирования. Сейчас нет необходимости полностью менять всю систему, но в самом ближайшем будущем каждая цепочка поставок, безусловно, будет использовать машинное обучение для улучшения возможностей прогнозирования путем создания динамических моделей, которые будут регулярно обновляться системой машинного обучения. Таким образом, эта новая технология окажется незаменимым инструментом для бизнеса.