Этот пострадавший от пандемии мир все еще восстанавливается после коронавируса, и постепенно большинство предприятий тоже восстанавливаются, но проблема в том, что в цепочке поставок все еще есть проблемы на базовом уровне.
Проблемы с цепочками поставок не являются неизвестным явлением в мире. Компании давно пытаются решить эту проблему — будь то снижение затрат, улучшение качества обслуживания клиентов, ускорение транспортировки и т. д.
Предприятия знают, что сложно справиться со всем в цепочке поставок, особенно на уровне земли. Чтобы разбавить этот вопрос, люди придумали машинное обучение и автоматизацию.
Прежде чем мы подробно расскажем о том, как машинное обучение может преобразовать цепочку поставок и ее доставку, давайте немного обсудим само машинное обучение.
Что такое машинное обучение?
Это подразделение искусственного интеллекта, которое предоставляет алгоритм для изучения и адаптации без программирования.
ML использует факты и цифры для обучения компьютерной модели, в которой отличительные модели в данных изучаются и используются для разработки того, как работает технология.
Модели машинного обучения превосходно интерпретируют тенденции, находят нарушения и получают прогнозные глубокие знания с использованием огромных наборов данных.
Эти надежные функции делают его идеальным решением для решения некоторых ключевых проблем отрасли цепочки поставок.
Машинное обучение в цепочке поставок
ИИ и машинное обучение стали широко известны в разных отраслях, но как они помогают современному управлению цепочками поставок?
Вот как вы можете это сделать: объединение машинного обучения с управлением цепочками поставок может еще больше автоматизировать множество рутинных работ и позволить компаниям сосредоточиться на более важных видах деятельности.
Используя программное обеспечение ML, администраторы цепочки поставок могут максимизировать запасы и находить поставщиков, наиболее подходящих для обеспечения продуктивной работы своей компании. Многие компании сегодня демонстрируют крайнюю заинтересованность в применимости машинного обучения. Начиная с его различных преимуществ и заканчивая широким использованием огромных данных, собранных репозиториями, системами доставки и производственной логистикой.
Применение машинного обучения для изменения управления цепочками поставок
Организации используют системы бизнес-аналитики для управления выполнением чрезвычайно сложных процессов «от заказа до оплаты» (OTC). Эти методы в основном зависят от основной проблемы или изучения данных вскрытия для поиска дыр.
Ускоряя совершенствование аналитических данных и машинного обучения, организации могут активно анализировать транзакционные данные в режиме реального времени и использовать полученные глубокие знания для заполнения пробелов и устранения потерь доходов.
На безжалостном рынке «собака-собака» такие технологии, как машинное обучение и искусственный интеллект, предлагают несколько уникальных возможностей. Методы машинного обучения работают с исчерпывающими данными в режиме реального времени для обеспечения автоматизации и улучшения процесса принятия решений.
Новое исследование Gartner также предполагает, что новаторские технологии, такие как AI и ML, могут существенно изменить текущие модели работы цепочки поставок в ближайшем будущем. Системы машинного обучения предлагают компетентные средства для снижения затрат и повышения доходов.
Нижняя линия
Машинное обучение позволяет выявлять закономерности в данных цепочки поставок. Используя алгоритмы, вы можете сразу определить большинство основных определяющих факторов, таких как уровень запасов, качество поставщиков, прогноз рынка, от закупки до оплаты, от заказа до оплаты, планирование производства, управление отгрузкой и многие другие. .
Новые данные машинного обучения меняют управление цепочками поставок. Алгоритмы машинного обучения открывают эти альтернативные модели в цепочке поставок данных, не требуя вмешательства человека.
