Innehåll
- Hur en leveranskedja fungerar
- Vad är smärtpunkter i leveranskedjan?
- Hur maskininlärning kan hjälpa
- Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
- Vilka områden behöver förbättras?
- Fall för praktisk användning
- Slutsats
Källa: Trueffelpix / Dreamstime.com
Hämtmat:
För att ett företag ska lyckas måste det ha en korrekt hanterad leveranskedja. Maskininlärning hjälper till att förbättra noggrannheten och effektiviteten i hantering av leveranskedjan.
I dagens flyktiga och komplexa affärsvärld är det mycket svårt att skapa en tillförlitlig efterfrågemodelleringsmodell för leveranskedjor. De flesta prognostekniker ger nedslående resultat. Orsakerna bakom dessa fel tycks ofta ligga i de tekniker som används i de gamla modellerna. Dessa modeller är inte utformade för att kontinuerligt lära av data och fatta beslut. Därför blir de föråldrade när ny data kommer in och prognoser genomförs. Svaret på detta problem är maskininlärning, vilket kan hjälpa en leveranskedja att förutsäga effektivt och hantera det korrekt. (Mer information om maskiner och intelligens finns i Tänkande maskiner: Den artificiella intelligensdebatten.)
Hur en leveranskedja fungerar
Ett företags försörjningskedja hanteras av dess supply chain management system. En leveranskedja arbetar för att kontrollera rörelsen av olika sorters varor i ett företag. Det innebär också lagring av material i lager. Så hantering av leveranskedjor är planering, kontroll och genomförande av dagliga leverantörskedjeaktiviteter, i syfte att förbättra företagets kvalitet och kundtillfredsställelse, samtidigt som man förnekar slöseri med varor i alla företagets noder.
Vad är smärtpunkter i leveranskedjan?
Prognosen för krav är en av de svåraste delarna av hantering av leveranskedjan. Den nuvarande tekniken för prognoser ger ofta felaktiga resultat för användaren, vilket gör att de gör allvarliga ekonomiska misstag. De kan inte förstå de förändrade marknadsmönstren och marknadsförändringar korrekt, och detta hindrar dess förmåga att korrekt beräkna marknadstrender och ge resultat i enlighet därmed.
Ofta, på grund av begränsningarna i efterfrågan på prognoser, tenderar planeringsteamet att bli avskräckt. De skyller ledarna för deras brist på intresse för att förbättra planeringsprocessen. Denna utmaning uppstår på grund av att de uppgifter som samlas in från kundernas krav blir mer och mer komplexa. Tidigare kunde det tolkas mycket lätt. Men med nyare dataproduktionstekniker som spelas in har data blivit mycket komplexa och nästan omöjliga att hantera med befintlig teknik.
Tidigare kunde kraven lätt beräknas med hjälp av ett enkelt historiskt efterfrågemönster. Men nu är det känt att efterfrågan varierar på mycket kort varsel och historiska data är därför värdelösa.
Hur maskininlärning kan hjälpa
Dessa problem kan inte lösas med traditionella algoritmer på grund av deras fluktuationer. Men med hjälp av maskininlärning kan företag enkelt lösa dem. Maskininlärning är en speciell typ av teknik genom vilken datorsystemet kan lära sig många användbara saker från den givna informationen. Med hjälp av maskininlärning kan företag modellera en kraftfull algoritm som kommer att följa marknadens flöde. Till skillnad från traditionella algoritmer lär sig maskininlärning av marknadsscenariot och kan skapa en dynamisk modell.
Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv
Du kan inte förbättra dina programmeringsfärdigheter när ingen bryr sig om mjukvarukvalitet.
Genom maskininlärning kan datasystemet faktiskt förfina modellen utan hjälp av någon mänsklig interaktion. Detta innebär att när mer data kommer in i maskininlärningssystemets reservoar, kommer de att bli mer intelligent och data kommer att bli mer hanterbara och lättare att tolka.
Maskininlärning kan också integreras med stora datakällor som sociala medier, digitala marknader och andra internetbaserade webbplatser. Detta är hittills inte möjligt med nuvarande planeringssystem. Enkelt uttryckt betyder detta att företag kan använda datasignaler från andra webbplatser som genereras av konsumenter. Denna information inkluderar data från sociala nätverkssajter och onlinemarknadsplatser. Denna information hjälper företaget att veta hur nyare tekniker som reklam och användning av media kan förbättra försäljningen.
Vilka områden behöver förbättras?
Det finns många platser där maskininlärning kan användas för förbättring. Det finns dock tre huvudplatser där traditionella planeringsförfaranden skapar problem. Dessa problem och förbättringen av dessa aspekter genom maskininlärning diskuteras nedan:
Planeringsteamets problem
Ofta använder planeringsteam gamla prognostekniker, som involverar manuell utvärdering av all data. Denna process är extremt tidskrävande och resultaten är ofta inte tillräckligt exakta. Denna typ av situation minskar inte bara medarbetarnas moral, utan hämmar också företagets tillväxt. Men med maskininlärning kan systemet ta många variabler beroende på deras prioriteringar baserat på data och göra en mycket exakt modell. Dessa modeller kan användas av planerarna för mycket effektivare planering, och de tar inte heller mycket tid. Planerarna kan också förbättra modellen ännu mer genom sina erfarenheter. (För att lära dig mer om hur du använder data för att planera framåt, se Hur konventionell integration kan stärka prediktiv analys.)
Säkerhetslager
Med traditionella planeringsmetoder måste ett företag hålla sina säkerhetslager höga nästan hela tiden. Men maskininlärning kan hjälpa till genom att utvärdera många fler variabler för att sätta en optimal säkerhetslagernivå.
Försäljnings- och driftsplanering
Om prognosen från ditt sälj- och verksamhetsplaneringsteam (S&OP) är otillfredsställande och felaktig eller inte är tillräckligt flexibel för att anpassa sig efter marknadens beteende, är det kanske dags att uppgradera systemet. Maskininlärning är en perfekt användning här, eftersom det kan förbättra kvaliteten på prognoser genom att lära sig de aktuella marknadstrenderna genom olika typer av data. Således kan maskininlärning göra arbetet med S&OP mycket enklare.
Alla dessa områden har ett utrymme för förbättring och dessa luckor kan fyllas med tekniken för maskininlärning. Maskininlärning kan helt överväga arkitekturen för företagets leveranskedjan. Många företag har redan börjat använda det och de tycker att deras planeringsavdelning är mycket förbättrad.
Fall för praktisk användning
På grund av de många fördelarna med maskininlärning i efterfrågan prognoser, används det inom en mängd olika områden. Dessa organisationer har dock inte helt ändrat sina system till att lära sig system - de använder maskininlärningssystem tillsammans med traditionella. Maskininlärningssystemen täcker luckorna i de gamla systemen och förbättrar deras prestanda. Några exempel på sådana användningsfall anges nedan.
Granarolo
Detta är ett italiensk mejeriföretag som har använt maskininlärning för att öka sin prognosnoggrannhet med fem procent. Leveranstiderna har också minskat med ungefär hälften av den ursprungliga tiden, vilket också resulterat i bättre kundtillfredsställelse.
Groupe Danone
Detta företag är baserat i Frankrike och säljer många olika typer av produkter. Tidigare visade sig förutsägelser om svar på marknadsföringserbjudanden från företaget vara 70 procent felaktiga, vilket resulterade i stora förluster. Men med implementeringen av maskininlärning i dess planeringsarkitektur har det skett en hel del förbättringar både i försäljning och prognos.
Lennox International
Lennox är ett amerikanskt företag som tillverkar kyl- och värmeenheter. Det har expanderat i hela Nordamerika. För att ge kundtillfredsställelse, integrerade Lennox maskininlärning med sin prognosarkitektur, medan han hanterade expansionsprocessen. Med hjälp av maskininlärning kunde Lennox noggrant förutsäga sina kunders behov, vilket ytterligare hjälpte företaget att förstå vanliga kundkrav bättre. Maskininlärning hjälpte också företaget att automatisera sin planeringsprocess helt.
Slutsats
Maskininlärning, om den implementeras på rätt plats och vid rätt tidpunkt, kan visa sig vara mycket fördelaktigt för företagets leveranskedja. Det kan hjälpa till att göra exakta modeller för efterfrågan av prognoser och kan också underlätta planeringsavdelningens arbete. Det är inte nödvändigt att helt ändra ett helt system nu, men inom en mycket nära framtid kommer varje leveranskedja säkert att använda maskininlärning för att förbättra prognosförmågan genom att skapa dynamiska modeller som kommer att uppdateras regelbundet av maskininlärningssystemet. Så den här nya tekniken kommer att visa sig vara ett oumbärligt verktyg för företag.