Машинное обучение и искусственный интеллект произвели революцию в управлении цепочками поставок, сделав его более эффективным, рентабельным, быстрым и безопасным. Модели машинного обучения упрощают процесс принятия решения не только о том, как доставить продукт в определенное место, но и о том, когда это делать и куда отправлять. Это экономит расходы без ущерба для качества и эффективности и в то же время максимизирует прибыль.

С момента появления в начале 2000-х эффективных алгоритмов и методов машинного обучения новые приложения для машинного обучения находят каждый день. Методы машинного обучения нашли применение во всех аспектах каждой отрасли.

Сегодня я продемонстрирую, как машинное обучение стало решающим фактором в управлении цепочкой поставок. Вот несколько причин, почему:

1. Анализируйте большие объемы данных, чтобы составить более точные и точные прогнозы спроса.
Используя алгоритмы машинного обучения, отрасли могут анализировать данные в больших объемах и с большим разнообразием. Раньше эти анализы проводились вручную, что требовало больших затрат времени и ресурсов.

Алгоритмы машинного обучения позволяют отраслям анализировать данные с различными переменными, которые в прошлом сделали бы данные слишком сложными для анализа вручную, а также значительно повысили точность результатов. Такие переменные, как исторические данные, рекламная деятельность на рынке, тенденции, конкуренция, особенности рынка, присутствие в Интернете и многое другое, могут повлиять на рыночный спрос. Обучая модели обучения обрабатывать все эти переменные и многое другое, мы можем повысить их точность до невероятных уровней.

Узнать больше: готова ли ваша цепочка поставок к блокчейну?

2. Планирование движения товаров для удовлетворения прогнозируемых потребностей.
Каждый шаг в бизнесе - это проблема минимума и максимума. Вы должны минимизировать затраты, одновременно увеличивая прибыль и прибыль. Поиск дешевого, но быстрого и безопасного способа доставки вашего продукта в выгодных количествах в места, где на него есть спрос, - хороший пример такой проблемы.

Модели машинного обучения могут прогнозировать спрос на продукты с разумной точностью, а также могут определять лучший способ доставки товаров в нужные места для удовлетворения этого спроса. Они делают это, сохраняя при этом баланс между количеством, стоимостью, безопасностью и скоростью.

Изучите - 51 самый используемый инструмент машинного обучения экспертами

3. Повышение удовлетворенности клиентов при минимизации затрат за счет управления доставкой на последней миле.
Около 28% стоимости доставки любого товара приходится на доставку «последней мили». Все онлайн вводят свои адреса и контактные данные по-разному. Компаниям по доставке необходимо расшифровать эти адреса, чтобы иметь возможность правильно доставить товары.

Модель машинного обучения может научиться их точно расшифровывать, а также управлять доставкой каждого продукта на последней миле, повышая эффективность и удовлетворенность клиентов и сводя к минимуму расходы одновременно.

4. Помощь в проверке для подтверждения качества продукции.
В любой цепочке поставок товары и продукты переходят из рук в руки несколько раз. Если товар поврежден на каком-либо этапе, установить виновного сложно. В результате текущий владелец несет ответственность за проверку повреждений и проинформирование следующего звена в цепочке.

Каждый владелец товара в цепочке проводит собственную проверку перед передачей товара. Проверка и осмотр продукта - длительный и утомительный процесс, если он выполняется людьми.

Модели машинного обучения с визуальным распознаванием могут сделать этот процесс быстрым и эффективным. Это не только снижает затраты на рабочую силу, но и сокращает время задержки в цепочке.

5. Управляйте контрактами с поставщиками.
Управление поставщиками - одна из самых сложных задач в любой цепочке поставок. При выборе поставщика крайне важно оценить надежность, своевременность и заботу о продукте. Еще один важный фактор - это условия договоров с этими поставщиками. Какие гарантии дает поставщик и какие меры предосторожности вы должны принять с вашей стороны.

Машинное обучение может анализировать имеющиеся записи о доставке, поставщиков и существующие контракты, чтобы определять наиболее заслуживающих доверия и надежных сторон и давать рекомендации для будущих сделок.

Узнать больше: 5 способов воздействия ИИ на управление цепочками поставок

6. Улучшение производственного планирования и производственного планирования.
Когда вы спрогнозировали потребности рынка, а также оптимизировали процесс доставки товаров, у вас есть хорошее представление о том, сколько времени до того, как вы должны начать производство товаров. Ваш товар должен быть в нужном месте в нужное время до того, как повысится спрос.

С помощью машинного обучения вы можете найти подходящее время, чтобы начать приобретение сырья и начать производство, чтобы ваш продукт мог идти по графику, соответствовать требованиям и приносить желаемую прибыль. Вы можете планировать свои производственные циклы, а также соответствующим образом планировать свои фабрики и производственные предприятия, чтобы максимизировать прибыль.

7. Выявление злоупотреблений доступом и привилегиями в цепочке поставок.

На протяжении всей истории предприятия, занимающиеся импортом / экспортом, и крупные цепочки поставок подвергались злоупотреблениям для осуществления контрабандных операций и другой незаконной деятельности. Также довольно часто злоупотребляют привилегиями доступа к товарам.

Модели машинного обучения позволяют легко и эффективно отслеживать товары, что помогает снизить потери в пути. Это также может снизить вероятность краж, неправомерного использования привилегий и других преступных действий, происходящих вокруг товаров и связанных с ними.