Zawartość
- Jak działa łańcuch dostaw
- Jakie są punkty bólowe w zarządzaniu łańcuchem dostaw?
- Jak może pomóc uczenie maszynowe
- Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
- Jakie obszary wymagają poprawy?
- Praktyczne przypadki użycia
- Wniosek
Źródło: Trueffelpix / Dreamstime.com
Na wynos:
Aby firma odniosła sukces, musi mieć właściwie zarządzany łańcuch dostaw. Uczenie maszynowe pomaga poprawić dokładność i wydajność zarządzania łańcuchem dostaw.
W dzisiejszym niestabilnym i złożonym świecie biznesu bardzo trudno jest stworzyć wiarygodny model prognozowania popytu dla łańcuchów dostaw. Większość technik prognozowania przynosi rozczarowujące wyniki. Przyczyny tych błędów często leżą w technikach stosowanych w starych modelach. Modele te nie są zaprojektowane do ciągłego uczenia się na podstawie danych i podejmowania decyzji. Dlatego stają się przestarzałe, gdy pojawiają się nowe dane i podejmowane są prognozy. Odpowiedzią na ten problem jest uczenie maszynowe, które może pomóc łańcuchowi dostaw w wydajnym prognozowaniu i prawidłowym zarządzaniu nim. (Aby uzyskać więcej informacji na temat maszyn i inteligencji, zobacz Thinking Machines: The Artificial Intelligence Debate.)
Jak działa łańcuch dostaw
Łańcuchem dostaw firmy zarządza system zarządzania łańcuchem dostaw. Łańcuch dostaw działa w celu kontrolowania przepływu różnego rodzaju towarów w firmie. Obejmuje to również przechowywanie materiałów w zapasach. Tak więc zarządzanie łańcuchem dostaw to planowanie, kontrola i wykonywanie codziennych działań w łańcuchu dostaw, w celu poprawy jakości biznesowej i zadowolenia klientów, przy jednoczesnym negowaniu marnotrawstwa towarów we wszystkich węzłach firmy.
Jakie są punkty bólowe w zarządzaniu łańcuchem dostaw?
Prognozowanie popytu jest jedną z najtrudniejszych części zarządzania łańcuchem dostaw. Obecna technologia prognozowania często przedstawia użytkownikowi niedokładne wyniki, co powoduje poważne błędy ekonomiczne. Nie potrafią właściwie zrozumieć zmieniających się wzorców rynkowych i wahań rynku, a to utrudnia jego zdolność do prawidłowego obliczania trendów rynkowych i zapewniania odpowiednich wyników.
Często ze względu na ograniczenia prognozowania popytu zespół planowania ma tendencję do zniechęcania. Obwiniają liderów za brak zainteresowania ulepszeniem procesu planowania. Wyzwanie to powstaje z uwagi na fakt, że dane gromadzone na podstawie wymagań klientów stają się coraz bardziej złożone. Wcześniej można to bardzo łatwo interpretować. Jednak wraz z pojawieniem się nowszych technologii generowania danych, dane stały się bardzo złożone i prawie niemożliwe do zarządzania przy użyciu istniejących technologii.
Poprzednio wymagania można było łatwo obliczyć za pomocą prostego wzoru popytu historycznego. Jednak obecnie wiadomo, że popyt zmienia się w bardzo krótkim czasie, a zatem dane historyczne są bezużyteczne.
Jak może pomóc uczenie maszynowe
Problemów tych nie można rozwiązać za pomocą tradycyjnych algorytmów ze względu na ich fluktuacje. Jednak za pomocą uczenia maszynowego firmy mogą je łatwo rozwiązać. Uczenie maszynowe to specjalny rodzaj technologii, dzięki której system komputerowy może nauczyć się wielu przydatnych rzeczy na podstawie danych. Za pomocą uczenia maszynowego firmy mogą modelować potężny algorytm, który będzie towarzyszył napływowi rynku. W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów uczenie maszynowe uczy się na podstawie scenariusza rynkowego i może stworzyć model dynamiczny.
Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
Nie możesz poprawić swoich umiejętności programistycznych, gdy nikt nie dba o jakość oprogramowania.
Dzięki uczeniu maszynowemu system komputerowy może dopracować model bez pomocy człowieka. Oznacza to, że im więcej danych wejdzie do rezerwuaru systemu uczenia maszynowego, tym bardziej stanie się inteligentny, a dane będą łatwiejsze do zarządzania i łatwiejsze do interpretacji.
Uczenie maszynowe można również zintegrować ze źródłami dużych zbiorów danych, takimi jak media społecznościowe, rynki cyfrowe i inne strony internetowe. Nie jest to dotychczas możliwe przy obecnych systemach planowania. Mówiąc prościej, oznacza to, że firmy mogą wykorzystywać sygnały danych z innych stron generowane przez konsumentów. Dane te obejmują dane z serwisów społecznościowych i rynków internetowych. Dane te pomagają firmie dowiedzieć się, w jaki sposób nowsze techniki, takie jak reklama i korzystanie z mediów, mogą poprawić sprzedaż.
Jakie obszary wymagają poprawy?
Istnieje wiele miejsc, w których uczenie maszynowe można wykorzystać do poprawy. Istnieją jednak trzy główne miejsca, w których tradycyjne procedury planowania powodują problemy. Te problemy i ulepszenie tych aspektów poprzez uczenie maszynowe omówiono poniżej:
Problemy zespołu planowania
Często zespoły planistyczne stosują stare techniki prognozowania, które polegają na ręcznej ocenie wszystkich danych. Ten proces jest niezwykle czasochłonny, a wyniki często nie są wystarczająco dokładne. Taka sytuacja nie tylko obniża morale pracowników, ale także hamuje rozwój firmy. Jednak w przypadku uczenia maszynowego system może przyjmować wiele zmiennych zgodnie z ich priorytetami w oparciu o dane i tworzyć bardzo dokładny model. Modele te mogą być wykorzystywane przez planistów do znacznie bardziej efektywnego planowania i nie zajmują dużo czasu. Planiści mogą również jeszcze bardziej ulepszyć model dzięki swoim doświadczeniom. (Aby dowiedzieć się więcej o korzystaniu z danych do planowania z wyprzedzeniem, zobacz temat Jak Conual Integration może wzmocnić predykcyjne analizy).
Poziomy zapasów bezpieczeństwa
Dzięki tradycyjnym metodom planowania firma musi przez cały czas utrzymywać wysoki poziom zapasów bezpieczeństwa. Jednak uczenie maszynowe może pomóc, oceniając wiele innych zmiennych w celu ustawienia optymalnego poziomu zapasów bezpieczeństwa.
Planowanie sprzedaży i operacji
Jeśli prognoza zespołu ds. Planowania sprzedaży i operacji (S&OP) jest niezadowalająca i niedokładna lub nie jest wystarczająco elastyczna, aby dostosować się do zachowań rynkowych, być może nadszedł czas na aktualizację systemu. Uczenie maszynowe znajduje tutaj idealne zastosowanie, ponieważ może poprawić jakość prognozowania poprzez uczenie się aktualnych trendów rynkowych za pomocą różnych rodzajów danych. W ten sposób uczenie maszynowe może znacznie ułatwić pracę S&OP.
Wszystkie te obszary wymagają ulepszeń, a luki te można wypełnić techniką uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe może całkowicie zmienić architekturę zarządzania łańcuchem dostaw firmy. Wiele firm już zaczęło z niego korzystać i okazało się, że ich dział planowania został znacznie ulepszony.
Praktyczne przypadki użycia
Ze względu na wiele zalet uczenia maszynowego w prognozowaniu popytu jest on wykorzystywany w różnych dziedzinach. Jednak organizacje te nie zmieniły całkowicie swoich systemów na uczące się - używają systemów uczenia maszynowego w przeciwieństwie do tradycyjnych. Systemy uczenia maszynowego pokrywają luki w starszych systemach i zwiększają ich wydajność. Niektóre przykłady takich przypadków użycia podano poniżej.
Granarolo
To włoska firma mleczarska, która wykorzystała uczenie maszynowe, aby zwiększyć dokładność prognoz o pięć procent. Czas dostawy został również skrócony o około połowę pierwotnego czasu, co również spowodowało większą satysfakcję klienta.
Groupe Danone
Ta firma ma siedzibę we Francji i sprzedaje wiele różnych rodzajów produktów. Wcześniej prognozy odpowiedzi na oferty promocyjne złożone przez firmę okazały się 70% niedokładne, co spowodowało wielkie straty. Jednak dzięki wdrożeniu uczenia maszynowego w jego architekturze planowania nastąpiła znaczna poprawa zarówno sprzedaży, jak i prognoz.
Lennox International
Lennox to amerykańska firma produkująca urządzenia chłodzące i grzewcze. Rozszerzył się na całą Amerykę Północną. Tak więc, aby zapewnić pełną satysfakcję klienta podczas radzenia sobie z procesem ekspansji, Lennox zintegrował uczenie maszynowe ze swoją architekturą prognozowania. Przy pomocy uczenia maszynowego Lennox mógł dokładnie przewidzieć potrzeby swoich klientów, co dodatkowo pomogło firmie lepiej zrozumieć wspólne wymagania klientów. Uczenie maszynowe również w dużej mierze pomogło firmie w pełnej automatyzacji procedury planowania.
Wniosek
Uczenie maszynowe, jeśli zostanie wdrożone we właściwym miejscu i we właściwym czasie, może okazać się bardzo korzystne dla łańcucha dostaw firmy. Pomaga w tworzeniu dokładnych modeli do prognozowania popytu, a także może ułatwić pracę działu planowania. Nie trzeba teraz całkowicie zmieniać całego systemu, ale w najbliższej przyszłości każdy łańcuch dostaw z pewnością wykorzysta uczenie maszynowe do poprawy możliwości prognozowania poprzez tworzenie modeli dynamicznych, które będą regularnie aktualizowane przez system uczenia maszynowego. Tak więc ta nowa technologia okaże się niezbędnym narzędziem dla firm.