Управление цепочками поставок представляет собой сложную смесь процессов, в которых даже незначительное отсутствие прозрачности или синхронизации может привести к огромным потерям и накладным расходам. Но благодаря недавним разработкам в области искусственного интеллекта и машинного обучения мы теперь можем использовать исторические данные и данные о цепочке поставок в режиме реального времени для выявления закономерностей, которые помогают нам понять, какие факторы влияют на различные аспекты сети цепочки поставок.
Эти идеи помогают компаниям получить конкурентное преимущество, оптимизировать процессы, сократить расходы и увеличить прибыль, а также использовать рекомендации для повышения качества обслуживания клиентов. По данным Gartner, к 2023 году не менее 50% мировых компаний будут использовать связанные с искусственным интеллектом трансформационные технологии, такие как машинное обучение, в операциях цепочки поставок.
5 способов, с помощью которых машинное обучение меняет правила игры в управлении цепочками поставок
1. Управление запасами
Обеспечение нужного количества продукции на складе в соответствии с будущим рыночным спросом всегда было постоянной проблемой для производителей. С помощью аналитики больших данных производители могут анализировать различные типы данных, включая прошлый спрос на продажи, производительность канала, возвраты продуктов, данные POS, данные о рекламных акциях и т. д., чтобы получить представление о:
- Каковы оптимальные запасы, необходимые для удовлетворения спроса при минимальном уровне запасов?
- Как уменьшить количество ситуаций отсутствия на складе
- Как контролировать влияние отзывов продуктов
- Как включить кросс-продажи и повысить эффективность медленно оборачиваемых акций
При получении последних данных о спросе и предложении машинное обучение может обеспечить постоянное совершенствование усилий компании по решению проблемы избыточных или недостаточных запасов.
2. Профилактическое и профилактическое обслуживание
Отказы оборудования и поломки машин являются одними из серьезных причин нарушения цепочки поставок. Неожиданные и продолжительные простои могут привести к отсутствию запасов и потере дохода.
Чтобы избежать таких ситуаций, компании заменяют реактивную и неэффективную модель обслуживания с устранением неполадок подходами к упреждающему обслуживанию — предупредительному и профилактическому обслуживанию.
Это включает в себя использование машинного обучения для анализа данных от интеллектуальных деталей и датчиков, а также для прогнозирования выхода из строя машины/детали и определения подходящего времени для ремонта и замены.
Это позволяет компаниям сократить избыточные запасы, снизить затраты и сбои, вызванные незапланированными простоями, и в конечном итоге повысить удовлетворенность клиентов и лояльность к бренду.
Кроме того, машинное обучение также может помочь понять, как продлить срок службы существующих активов, определить распространенные причины сбоев и принять необходимые упреждающие меры.
3. Логистика
Логистика последней мили в управлении цепочками поставок подвержена операционной неэффективности и стоит до 28 процентов от общей стоимости доставки.
Некоторые общие проблемы в этой области включают в себя:
- Невозможно найти место для парковки больших грузовиков рядом с пунктом назначения клиента, и приходится доставлять посылку до места назначения пешком.
- Клиенты не находятся дома, чтобы подписать квитанцию о получении товаров, что приводит к задержке доставки.
- Повреждения упаковки во время этого последнего этапа доставки
В большинстве случаев компаниям очень сложно точно определить, что происходит на этой последней миле. Этот последний этап обычно называют «черным ящиком» цепочки поставок.
Чтобы решить такие логистические операции последней мили и повысить операционную эффективность, глобальная пивоваренная компания недавно сотрудничала с логистической лабораторией MIT Megacity, чтобы использовать данные и машинное обучение. В этом сценарии инструменты машинного обучения проанализировали исторические планы маршрутов и записи о доставке и помогли определить специфические проблемы доставки для тысяч клиентов по всему миру. Компания определила клиентов, чьи ограничения по доставке вызвали наиболее серьезные сбои в ее логистических операциях последней мили. Оттуда компания перенастроила свои службы распространения для определенного пула клиентов.
4. Планирование производства
Машинное обучение может упростить сложности, связанные с разработкой производственных планов. Например, производители товаров народного потребления и продуктов питания и напитков анализируют данные прогноза погоды (данные о температуре и солнечном свете) с помощью машинного обучения, чтобы более точно прогнозировать спрос на определенные категории продуктов и планировать производство и запасы.
5. Управление взаимоотношениями с поставщиками
Надежные стратегии управления взаимоотношениями с поставщиками необходимы для повышения устойчивости цепочки поставок. Алгоритмы машинного обучения могут помочь компаниям анализировать данные о поставщиках и предоставлять информацию о соблюдении поставщиками требований, моделях производительности и потенциальных рисках. Специалисты по цепочке поставок и закупкам могут улучшить процесс выбора поставщиков и свести к минимуму сбои в цепочке поставок, прогнозируя и определяя любые риски, связанные с новыми поставщиками.
