Conţinut
- Cum funcționează un lanț de aprovizionare
- Ce sunt punctele de durere de gestionare a lanțului de aprovizionare?
- Cum vă poate ajuta învățarea prin mașină
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
- Ce domenii trebuie îmbunătățite?
- Cazuri de utilizare practică
- Concluzie
Sursa: Trueffelpix / Dreamstime.com
La pachet:
Pentru ca o afacere să aibă succes, aceasta trebuie să aibă un lanț de aprovizionare corect gestionat. Învățarea automată ajută la îmbunătățirea preciziei și eficienței gestionării lanțului de aprovizionare.
În lumea afacerilor volatile și complexe de astăzi, este foarte dificil să se realizeze un model fiabil de previziune a cererii pentru lanțurile de aprovizionare. Majoritatea tehnicilor de prognoză produc rezultate dezamăgitoare. Cauzele fundamentale din spatele acestor erori sunt adesea găsite în tehnicile utilizate în modelele vechi. Aceste modele nu sunt concepute pentru a învăța continuu din date și pentru a lua decizii. Prin urmare, acestea devin învechite atunci când intră date noi și se fac prognoze. Răspunsul la această problemă este învățarea automată, care poate ajuta un lanț de aprovizionare să-l prevadă eficient și să-l gestioneze corect. (Pentru mai multe despre mașini și informații, consultați Mașini de gândire: dezbaterea inteligenței artificiale.)
Cum funcționează un lanț de aprovizionare
Lanțul de aprovizionare al unei companii este gestionat de sistemul său de gestionare a lanțului de aprovizionare. Un lanț de aprovizionare funcționează pentru a controla circulația diferitelor tipuri de mărfuri într-o afacere. De asemenea, implică depozitarea materialelor în inventar. Așadar, managementul lanțului de aprovizionare este planificarea, controlul și execuția activităților de lanțuri de aprovizionare zilnice, cu scopul de a îmbunătăți calitatea afacerii și satisfacția clienților, nefiind în același timp risipa de bunuri, în toate nodurile unei afaceri.
Ce sunt punctele de durere de gestionare a lanțului de aprovizionare?
Prognoza cererilor este una dintre cele mai dificile părți ale gestionării lanțului de aprovizionare. Tehnologia actuală pentru prognoză prezintă adesea utilizatorului rezultate inexacte, determinându-i să facă greșeli economice grave. Acestea nu pot înțelege în mod corespunzător schimbările tiparelor de piață și fluctuațiile pieței, iar acest lucru împiedică capacitatea sa de a calcula corect tendințele pieței și de a oferi rezultate în consecință.
Adesea, din cauza limitărilor previziunilor cererii, echipa de planificare tinde să se descurajeze. Aceștia dau vina pe lideri pentru lipsa lor de interes pentru îmbunătățirea procesului de planificare. Această provocare apare din cauza faptului că datele colectate din cererile clienților sunt din ce în ce mai complexe. Anterior, ea putea fi interpretată foarte ușor. Cu toate acestea, odată cu intrarea în joc a tehnologiilor mai noi de generare a datelor, datele au devenit foarte complexe și aproape imposibil de gestionat cu tehnologia existentă.
În trecut, cererile puteau fi ușor calculate prin utilizarea unui tipar simplu de cerere istorică. Însă acum, se știe că cererea fluctua în foarte scurt timp și astfel, datele istorice sunt inutile.
Cum vă poate ajuta învățarea prin mașină
Aceste probleme nu pot fi rezolvate prin algoritmi tradiționali datorită fluctuațiilor lor. Cu toate acestea, cu ajutorul învățării automate, companiile le pot rezolva cu ușurință. Învățarea automată este un tip special de tehnologie prin care sistemul informatic poate învăța multe lucruri utile din datele date. Cu ajutorul învățării automate, companiile pot modela un algoritm puternic care va merge cu fluxul pieței. Spre deosebire de algoritmii tradiționali, învățarea automată învață din scenariul pieței și poate crea un model dinamic.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Prin învățarea automată, sistemul informatic poate perfecționa efectiv modelul fără ajutorul unei interacțiuni umane. Aceasta înseamnă că, pe măsură ce mai multe date intră în rezervorul sistemului de învățare automată, acestea vor deveni mai inteligente și datele vor deveni mai ușor de gestionat și mai ușor de interpretat.
Învățarea automată se poate integra și cu surse mari de date, cum ar fi media socială, piețele digitale și alte site-uri bazate pe internet. Până acum nu este posibil cu sistemele de planificare actuale. În termeni simpli, acest lucru înseamnă că companiile pot utiliza semnale de date de pe alte site-uri generate de consumatori. Aceste date includ date de pe site-urile de rețele sociale și piețele online. Aceste date ajută compania să știe cum tehnici mai noi precum publicitatea și utilizarea mijloacelor media pot îmbunătăți vânzările.
Ce domenii trebuie îmbunătățite?
Există multe locuri în care învățarea automată poate fi folosită pentru îmbunătățire. Cu toate acestea, există trei locuri principale în care procedurile tradiționale de planificare creează probleme. Aceste probleme și îmbunătățirea acestor aspecte prin învățarea automată sunt discutate mai jos:
Problemele echipei de planificare
Adesea, echipele de planificare folosesc tehnici de prognoză vechi, care implică evaluarea manuală a tuturor datelor. Acest proces consumă foarte mult timp, iar rezultatele adesea nu sunt suficient de precise. Acest tip de situație nu numai că scade moralul angajaților, ci și împiedică creșterea companiei. Cu toate acestea, odată cu învățarea automată, sistemul poate lua multe variabile în funcție de prioritățile lor pe baza datelor și poate realiza un model extrem de precis. Aceste modele pot fi utilizate de planificatori pentru o planificare mult mai eficientă și nici nu necesită mult timp. Planificatorii pot îmbunătăți modelul și mai mult prin experiențele lor. (Pentru a afla mai multe despre utilizarea datelor pentru a planifica în viitor, consultați modul în care integrarea conjugală poate împuternici analiza predictivă.)
Niveluri de stocuri de siguranță
Cu metodele tradiționale de planificare, o companie trebuie să-și mențină nivelurile stocurilor de siguranță ridicate aproape tot timpul. Cu toate acestea, învățarea automată poate ajuta prin evaluarea multor mai multe variabile pentru stabilirea unui nivel optim de stocuri de securitate.
Planificarea operațiunilor de vânzări și operațiuni
Dacă prognoza echipei dumneavoastră de planificare a vânzărilor și operațiunilor (S&OP) este nesatisfăcătoare și inexactă sau nu este suficient de flexibilă pentru a se adapta în funcție de comportamentul pieței, atunci este posibil să fie momentul să actualizați sistemul. Învățarea automată găsește o utilizare perfectă aici, deoarece poate îmbunătăți calitatea prognozei, învățând tendințele actuale ale pieței prin diferite tipuri de date. Astfel, învățarea automată poate facilita munca S&OP.
Toate aceste domenii au un scop de îmbunătățire și aceste lacune pot fi completate prin tehnica învățării automate. Învățarea automată poate revizui complet arhitectura managementului lanțului de aprovizionare al unei companii. Multe companii au început deja să o folosească și constată că diviziunea lor de planificare este mult îmbunătățită.
Cazuri de utilizare practică
Datorită numeroaselor avantaje ale învățării mașinilor în prognoza cererii, aceasta este utilizată într-o varietate de domenii. Cu toate acestea, aceste organizații nu și-au schimbat complet sistemele de învățare - folosesc sisteme de învățare automată alături de cele tradiționale. Sistemele de învățare automată acoperă lacunele sistemelor vechi și le îmbunătățesc performanța. Câteva exemple de astfel de cazuri de utilizare sunt prezentate mai jos.
Granarolo
Aceasta este o companie italiană de produse lactate, care a utilizat învățarea mașinilor pentru a-și crește precizia de prognoză cu cinci procente. Timpurile de livrare au fost, de asemenea, reduse cu aproximativ jumătate din timpul inițial, ceea ce a dus la o mai bună satisfacție a clienților.
Groupe Danone
Această companie are sediul în Franța și vinde multe tipuri diferite de produse. Anterior, previziunile privind răspunsul la ofertele promoționale făcute de companie s-au dovedit a fi 70% inexacte, ceea ce a dus la pierderi mari. Cu toate acestea, odată cu implementarea învățării automate în arhitectura de planificare, s-au înregistrat îmbunătățiri atât în vânzări, cât și în prognoză.
Lennox International
Lennox este o companie americană care produce dispozitive de răcire și încălzire. S-a extins în toată America de Nord. Astfel, pentru a oferi satisfacție deplină clienților, în timp ce face față procesului de extindere, Lennox a integrat învățarea automată cu arhitectura sa de prognoză. Cu ajutorul învățării automate, Lennox a putut prezice cu exactitate nevoile clienților săi, ceea ce a ajutat compania să înțeleagă mai bine cerințele obișnuite ale clienților. Învățarea automată a ajutat în mare măsură compania să-și automatizeze complet procedura de planificare.
Concluzie
Învățarea automată, dacă este implementată la locul potrivit și la momentul potrivit, se poate dovedi a fi foarte benefică pentru lanțul de aprovizionare al unei companii. Poate ajuta la realizarea de modele precise pentru prognozarea cererii și poate facilita și activitatea departamentului de planificare. Nu este necesar să schimbați complet un sistem acum, dar în viitorul apropiat, fiecare lanț de furnizare va folosi cu siguranță învățarea mașinilor pentru a îmbunătăți capacitatea de prognoză prin crearea de modele dinamice care vor fi actualizate regulat de sistemul de învățare a mașinilor. Deci, această nouă tehnologie se va dovedi a fi un instrument indispensabil pentru întreprinderi.