Съдържание
- Как работи верига за доставки
- Какво представляват точките за болка при управление на веригата на доставки?
- Как машинното обучение може да помогне
- Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
- Какви области се нуждаят от подобрение?
- Случаи за практическа употреба
- заключение
Източник: Trueffelpix / Dreamstime.com
За вкъщи:
За да успее бизнесът, той трябва да има правилно управлявана верига за доставки. Машинното обучение помага за подобряване на точността и ефективността на управлението на веригата за доставки.
В днешния нестабилен и сложен бизнес свят е много трудно да се направи надежден модел за прогнозиране на търсенето за веригите на доставки. Повечето техники за прогнозиране дават разочароващи резултати. Коренните причини за тези грешки често се намират в лъжите в техниките, които се използват в старите модели. Тези модели не са предназначени да учат непрекъснато от данни и да вземат решения. Следователно те стареят, когато влизат нови данни и се предприемат прогнози. Отговорът на този проблем е машинното обучение, което може да помогне на веригата за доставки да прогнозира ефективно и да я управлява правилно. (За повече информация за машините и интелигентността вижте Мислещи машини: Дебат за изкуствен интелект.)
Как работи верига за доставки
Веригата за доставки на компанията се управлява от нейната система за управление на веригата за доставки. Веригата за доставки работи за контрол на движението на различни видове стоки в даден бизнес. Тя включва и съхранението на материали в инвентара. Така че управлението на веригата за доставки е планирането, контрола и изпълнението на ежедневните дейности по веригата на доставки, с цел да се подобри качеството на бизнеса и удовлетвореността на клиентите, като същевременно се отрича разхищаването на стоки във всички възли на бизнеса.
Какво представляват точките за болка при управление на веригата на доставки?
Прогнозирането на нуждите е една от най-трудните части за управление на веригата за доставки. Настоящата технология за прогнозиране често представя на потребителя неточни резултати, което ги кара да правят тежки икономически грешки. Те не могат правилно да разберат променящите се пазарни модели и колебанията на пазара и това пречи на способността му да изчислява правилно пазарните тенденции и съответно да предоставя резултати.
Често поради ограниченията за прогнозиране на търсенето екипът по планиране има тенденция да се обезсърчава. Те обвиняват лидерите за липсата на интерес към подобряването на процеса на планиране. Това предизвикателство възниква поради факта, че данните, събрани от нуждите на клиентите, стават все по-сложни. Преди това може да се тълкува много лесно. С навлизането на новите технологии за генериране на данни обаче данните стават много сложни и почти невъзможни за управление със съществуващите технологии.
По-рано исканията могат лесно да бъдат изчислени, като се използва прост исторически модел на търсене. Но сега е известно, че търсенето се колебае в много кратки срокове и по този начин историческите данни са безполезни.
Как машинното обучение може да помогне
Тези проблеми не могат да бъдат решени чрез традиционните алгоритми поради техните колебания. Въпреки това, с помощта на машинно обучение, компаниите могат лесно да ги решат. Машинното обучение е специален тип технологии, чрез които компютърната система може да научи много полезни неща от дадените данни. С помощта на машинното обучение компаниите могат да моделират мощен алгоритъм, който да върви с потока на пазара. За разлика от традиционните алгоритми машинното обучение се учи от пазарния сценарий и може да създаде динамичен модел.
Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
Чрез машинно обучение компютърната система може всъщност да усъвършенства модела без помощта на човешко взаимодействие. Това означава, че когато повече данни влизат в резервоара на системата за машинно обучение, те ще станат по-интелигентни и данните ще станат по-управляеми и по-лесни за интерпретиране.
Машинното обучение може да се интегрира и с големи източници на данни като социални медии, дигитални пазари и други интернет базирани сайтове. Засега това не е възможно при сегашните системи за планиране. Казано по-просто, това означава, че компаниите могат да използват сигнали за данни от други сайтове, които се генерират от потребителите. Тези данни включват данни от сайтове за социални мрежи и онлайн пазари. Тези данни помагат на компанията да знае как по-новите техники като реклама и използването на медии могат да подобрят продажбите.
Какви области се нуждаят от подобрение?
Има много места, където машинното обучение може да се използва за подобряване. Има обаче три основни места, където традиционните процедури за планиране създават проблеми. Тези проблеми и подобряването на тези аспекти чрез машинно обучение са разгледани по-долу:
Проблеми на екипа за планиране
Често екипите за планиране използват стари техники за прогнозиране, които включват ръчна оценка на всички данни. Този процес отнема много време и резултатите често не са достатъчно точни. Този вид ситуация не само намалява морала на служителите, но и възпрепятства растежа на компанията. При машинното обучение обаче системата може да приеме много променливи според техните приоритети въз основа на данните и да направи високо точен модел. Тези модели могат да се използват от планиращите за много по-ефективно планиране и те също не отнемат много време. Планиращите също могат да подобрят модела още повече чрез опита си. (За да научите повече за използването на данни за планиране напред, вижте как Контуалната интеграция може да даде възможност за предсказуем анализ.)
Нива на запаси от безопасност
С традиционните методи на планиране, компанията трябва да поддържа нивата на запасите си на високо почти през цялото време. Машинното обучение обаче може да помогне, като се оценят много повече променливи за определяне на оптимално ниво на запас за сигурност.
Планиране на продажби и операции
Ако прогнозата от вашия екип за планиране на продажби и операции (S&OP) е незадоволителна и неточна или не е достатъчно гъвкава, за да се адаптира според пазарното поведение, тогава може би е време да надстроите системата. Машинното обучение намира перфектна употреба тук, тъй като може да подобри качеството на прогнозиране, като научи текущите тенденции на пазара чрез различни видове данни. По този начин машинното обучение може да улесни работата на S&OP.
Всички тези области имат поле за подобрение и тези пропуски могат да бъдат запълнени с техниката на машинно обучение. Машинното обучение може напълно да преработи архитектурата на управлението на веригата за доставки на компания. Много компании вече са започнали да го използват и откриват, че тяхното планиране е много подобрено.
Случаи за практическа употреба
Поради многото предимства на машинното обучение при прогнозиране на търсенето, той се използва в различни области. Тези организации обаче не са променили напълно системите си към учебни - използват системи за машинно обучение наред с традиционните. Системите за машинно обучение покриват пропуските на наследените системи и подобряват тяхната работа. Някои примери за такива случаи на употреба са дадени по-долу.
Granarolo
Това е италианска млечна компания, която използва машинното обучение, за да увеличи точността на прогноза с пет процента. Сроковете за доставка също са намалени с около половината от първоначалното време, което доведе и до по-добро удовлетворение на клиентите.
Groupe Danone
Тази компания е базирана във Франция и продава много различни видове продукти. По-рано прогнозите за отговор на промоционални оферти, направени от компанията, се оказаха неточни 70 процента, което доведе до големи загуби. Въпреки това, с внедряването на машинното обучение в своята архитектура на планиране, той отбеляза много подобрение както в продажбите, така и в прогнозирането.
Lennox International
Lennox е американска компания, която произвежда охлаждащи и отоплителни устройства. Той се е разширил в Северна Америка. Така че, за да осигури пълно удовлетворение на клиентите, докато се справя с процеса на разширяване, Lennox интегрира машинно обучение със своята архитектура за прогнозиране. С помощта на машинното обучение Lennox може точно да предвиди нуждите на своите клиенти, което допълнително помогна на компанията да разбере по-добре общите изисквания на клиентите. Машинното обучение също до голяма степен помогна на компанията да автоматизира напълно своята процедура на планиране.
заключение
Машинното обучение, ако се прилага на точното място и в точното време, може да се окаже много полезно за веригата за доставки на една компания. Той може да помогне за създаването на точни модели за прогнозиране на търсенето и също така да улесни работата на отдела за планиране. Не е необходимо да се променя напълно цялата система сега, но в съвсем близко бъдеще всяка верига за доставки със сигурност ще използва машинно обучение за подобряване на възможностите за прогнозиране чрез създаване на динамични модели, които ще се актуализират редовно от системата за машинно обучение. Така че тази нова технология ще се окаже незаменим инструмент за бизнеса.