Садржај
- Како функционише ланац снабдевања
- Шта су тачке бола у управљању ланцем снабдевања?
- Како машинско учење може помоћи
- Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
- Које су области потребне за побољшање?
- Случајеви практичне употребе
- Закључак
Извор: Труеффелпик / Дреамстиме.цом
Одузети:
Да би предузеће успело, мора имати правилно снабдевен ланац снабдевања. Машинско учење помаже да се побољша тачност и ефикасност управљања ланцем снабдевања.
У данашњем нестабилном и сложеном пословном свету, веома је тешко направити поуздан модел предвиђања потражње за ланцима снабдевања. Већина техника прогнозирања даје разочаравајуће резултате. Узроци ових грешака често се налазе у техникама које се користе у старим моделима. Ови модели нису дизајнирани тако да се континуирано уче из података и доносе одлуке. Због тога они постају застарели када уђу нови подаци и направе се прогнозе. Одговор на овај проблем је машинско учење, што може помоћи ланцу снабдевања да ефикасно прогнозира и правилно управља. (Више о машинама и интелигенцији потражите у: Мислиће машине: Дебата о вештачкој интелигенцији.)
Како функционише ланац снабдевања
Ланац снабдевања компанија управља системом управљања ланцем снабдевања. Ланац снабдевања ради на контроли кретања различитих врста робе у послу. Такође укључује складиштење материјала у залихама. Дакле, управљање ланцем снабдевања представља планирање, контролу и извршавање свакодневних активности ланца снабдевања, са циљем да се побољша квалитет пословања и задовољство купаца, истовремено занемарујући расипање робе, у свим чворовима пословања.
Шта су тачке бола у управљању ланцем снабдевања?
Предвиђање захтева један је од најтежих делова управљања ланцем снабдевања. Садашња технологија предвиђања често представља кориснику нетачне резултате, због чега праве озбиљне економске грешке. Они не могу правилно да разумеју променљиве тржишне обрасце и флуктуације на тржишту, а то омета његову способност да правилно израчунава тржишне трендове и да у складу са тим пружи резултате.
Често, због ограничења предвиђања потражње, тим за планирање има тенденцију да се обесхрабри. Они криве лидере за незаинтересованост за побољшање процеса планирања. Овај изазов настаје због чињенице да се подаци прикупљени захтевима купаца постају све сложенији. Раније би се то могло врло лако протумачити. Међутим, са новијим технологијама генерисања података који су у игри, подаци су постали веома сложени и готово немогуће управљати постојећом технологијом.
Раније би се захтеви лако израчунали употребом једноставног историјског обрасца потражње. Али сада се зна да потражња варира у врло кратком року, па су историјски подаци бескорисни.
Како машинско учење може помоћи
Ови проблеми се не могу решити традиционалним алгоритмима због њихових колебања. Међутим, уз помоћ машинског учења компаније их могу лако решити. Машинско учење је посебна врста технологије преко које рачунарски систем може да научи многе корисне ствари из датих података. Уз помоћ машинског учења компаније могу да моделирају моћан алгоритам који ће ићи уз ток тржишта. За разлику од традиционалних алгоритама, машинско учење учи из тржишног сценарија и може да створи динамичан модел.
Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
Не можете побољшати своје програмирање кад никога није брига за квалитет софтвера.
Кроз машинско учење рачунарски систем може дорадити модел без помоћи људске интеракције. То значи да што више података уђе у резервоар система машинског учења, постаће интелигентнији и подаци ће постати управљивији и лакше интерпретирани.
Машинско учење се такође може интегрисати са великим изворима података попут друштвених медија, дигиталних тржишта и других веб локација заснованих на Интернету. То за сада није могуће са тренутним системима планирања. Једноставно речено, то значи да компаније могу користити сигнале података са других локација које генеришу потрошачи. Ови подаци укључују податке са веб локација друштвених мрежа и мрежних тржишта. Ови подаци помажу компанији да зна како новије технике попут оглашавања и употреба медија могу побољшати продају.
Које су области потребне за побољшање?
Много је места на којима се машинско учење може користити за унапређење. Ипак, постоје три главна места где традиционални поступци планирања стварају проблеме. Ови проблеми и побољшање ових аспеката кроз машинско учење су дискутовани у наставку:
Проблеми тима за планирање
Често тим за планирање користи старе технике предвиђања, које укључују ручну процену свих података. Овај поступак захтева много времена, а резултати често нису довољно тачни. Оваква ситуација не само да смањује морал запослених, већ и спречава раст компаније. Међутим, помоћу машинског учења систем може примити многе варијабле у складу са својим приоритетима на основу података и направити врло тачан модел. Ови модели могу да користе планери за много ефикасније планирање, а ни њима није потребно много времена. Планери такође могу још више побољшати модел, кроз своја искуства. (Да бисте сазнали више о кориштењу података за планирање унапред, погледајте како кончне интеграције могу да омогуће предиктивну аналитику.)
Нивои сигурносних залиха
С традиционалним методама планирања, компанија скоро стално мора одржавати ниво својих сигурносних залиха. Међутим, машинско учење може помоћи тако што се оцени много више променљивих за подешавање оптималног нивоа сигурносних залиха.
Планирање продаје и операција
Ако је прогноза вашег тима за планирање продаје и операција (С&ОП) незадовољавајућа и нетачна или није довољно флексибилна да би се прилагодила понашању на тржишту, онда је можда време да надоградите систем. Машинско учење овде проналази савршену употребу, јер може да побољша квалитет прогнозирања учећи тренутне трендове на тржишту помоћу различитих врста података. На тај начин машинско учење може знатно олакшати рад С&ОП-а.
Све ове области имају простора за побољшање и ове празнине могу се попунити техником машинског учења. Машинско учење може у потпуности преправити архитектуру управљања ланцем снабдевања компаније. Многе компаније су већ почеле да га користе и откривају да је њихова подјела за планирање знатно побољшана.
Случајеви практичне употребе
Због многих предности машинског учења у предвиђању потражње, користи се у разним областима. Међутим, ове организације нису потпуно промениле своје системе у оне који уче - они користе системе машинског учења поред традиционалних. Системи машинског учења покривају недостатке наслијеђених система и побољшавају њихове перформансе. Неки примери таквих примера дати су у даљем тексту.
Гранароло
Ово је италијанска компанија за млекаре, која је користила машинско учење да би повећала тачност предвиђања за пет процената. Рокови испоруке су такође смањени за отприлике половину првобитног времена, што је резултирало и бољим задовољством купаца.
Гроупе Даноне
Ова фирма је са седиштем у Француској и продаје много различитих врста производа. Раније су се предвиђања за одговор на промотивне понуде које је та компанија направила показала нетачна 70 посто, што је резултирало великим губицима. Међутим, применом машинског учења у својој архитектури планирања, дошло је до великог побољшања и у продаји и у прогнозирању.
Леннок Интернатионал
Леннок је америчка компанија која производи уређаје за хлађење и грејање. Проширила се широм Северне Америке. Дакле, да би обезбедио потпуно задовољство корисника, док се носио са процесом експанзије, Леннок је интегрисао машинско учење са својом архитектуром предвиђања. Уз помоћ машинског учења, Леннок је могао тачно да предвиди потребе својих купаца, што је додатно помогло компанији да боље разуме заједничке захтеве купаца. Машинско учење је такође у великој мери помогло компанији да у потпуности аутоматизује поступак планирања.
Закључак
Машинско учење, ако се спроводи на правом месту и у право време, може се показати корисним за ланац снабдевања предузећа. То може помоћи у прављењу тачних модела за предвиђање потражње, а такође може олакшати рад одељења за планирање. Сада није неопходно потпуно мењати цео систем, али у врло скорој будућности сваки ланац снабдевања ће сигурно користити машинско учење за побољшање могућности предвиђања стварањем динамичких модела који ће систем машинског учења редовно ажурирати. Дакле, ова нова технологија показаће се неопходним алатом за предузећа.