Глобальные цепочки поставок становятся настолько сложными, что передовые компьютерные технологии быстро находят применение в этой отрасли. В частности, машинное обучение занимает место в качестве обязательной технологии для цепочек поставок будущего. Он уже используется для прогнозирования, картирования вероятностей, планирования маршрутов, контроля качества и многого другого.

И по мере того, как все больше технологий будут присоединяться к цепочке поставок новой эпохи, машинное обучение, вероятно, станет всеохватывающим инструментом, используемым для их адаптации и оптимизации.

Краткий обзор основ машинного обучения

Даже на самых ранних этапах внедрения машинное обучение набирает обороты в цепочках поставок. Достижения в том, как мы управляем логистикой, проявились на всех уровнях. Вот несколько простых примеров:

  • В складских операциях машинное обучение открывает новые уровни предсказуемости и автоматизации запасов. Программное обеспечение может не только определять низкий уровень запасов и выполнять действия по повторному заказу, но и изучать тенденции, чтобы облегчить складирование этих шаблонов.
  • Вместо разрозненных технологий для разных звеньев цепочки поставок машинное обучение связывает их вместе. Машинное обучение — это нить, соединяющая целые логистические сети, включая производственные рабочие процессы, запасы, грузовую логистику и многое другое.
  • Машинное обучение развивается вместе с новой информацией. Это решение для ускоренной логистики и масштабирования цепочек поставок. Используя предиктивную аналитику, предприятия могут прогнозировать рост, выявлять слабые места, сокращать расходы и улучшать взаимодействие в цепочках поставок.

Инновации, подобные этим общим примерам, внесли свой вклад в цепочку поставок, которая произвела революцию в мировой торговле. А поскольку потребительский спрос только растет, машинное обучение становится важной частью цепочек поставок завтрашнего дня. Это единственное, что позволяет идти в ногу с такими тенденциями, как инвентаризация в реальном времени, цифровые платежи и очень настоящие логистические препятствия.

Ключ к будущему точной логистики

В недавней статье Forbes подробно описывается, как машинное обучение будет формировать завтрашние цепочки поставок. От анализа гигантских наборов данных, чтобы сэкономить копейки, до решения многогранных проблем за считанные минуты, машины делают то, что люди не могут. Чем больше переменных определяет глобальные цепочки поставок, тем больше мы будем полагаться на машины, чтобы понять их.

Даже самый опытный менеджер по логистике не может учесть каждую переменную в цепочке поставок. Введение этих переменных в алгоритм машинного обучения дает невиданные доселе возможности. Некоторые ошеломляющие примеры потенциала включают в себя:

  • Имея данные о грузоперевозках, прогнозы погоды, спецификации грузов и многое другое, алгоритм может предсказать, в какое время груз прибудет в пункт назначения за тысячи миль — в режиме реального времени, почти с точностью до минуты.
  • Учитывая различные ставки, сборы, пошлины и другие данные о затратах, алгоритм может рассчитать точные затраты на перевозку грузов по всему миру, независимо от задержек, остановок, складских расходов и других переменных.
  • Используя данные в режиме реального времени с сайта электронной коммерции, алгоритм может выполнять действия по корректировке уровней запасов, заказу запасов, объединению отгрузок и корректировке графиков логистики.

Способность машинного обучения реагировать на переменные и автоматизировать интеллектуальные ответы исключает человеческие усилия (и ошибки). По мере того как цепочки поставок становятся все более сложными и требуют более активного участия, машинное обучение будет продолжать делать то, что люди все чаще не могут.

Широкие возможности для повышения эффективности

Машинное обучение затрагивает все звенья цепочки поставок, но наиболее плодотворно от него выигрывает управление цепочками поставок. Алгоритмы могут уступить место действиям, но данные, полученные в результате интеллектуального программирования, попадают обратно к менеджерам цепочки поставок. Более надежная логистика, более низкие затраты, повышенная прибыльность, интеллектуальные закупки, оптимизированное распределение и меньшее количество ошибок быстро закрепят машинное обучение в качестве обязательной технологии для сторонних и других поставщиков логистических услуг.

Каждый день появляется все больше примеров мастерства машинного обучения. Цепочка поставок постоянно расширяется и усложняется. Сейчас самое время изучить машинное обучение для подготовки к будущему.

Получает ли ваша цепочка поставок выгоду от достижений в области машинного обучения? По мере того, как современная цепочка поставок становится все более цифровой, машинное обучение становится ее движущей силой. В nVision Global мы осознаем спрос на эту технологию и используем ее, чтобы помочь нашим клиентам построить надежные цепочки поставок, которые дадут им преимущество. Посетите наш сайт по адресу nvisionglobal.com.

Первоначально опубликовано на https://corporate.nvisionglobal.com 14 марта 2019 г.