Методы машинного обучения в управлении цепочками поставок

Sep 07, 2023

Организации могут получить конкурентное преимущество и максимизировать прибыль, используя возможности технологий для повышения эффективности своей цепочки поставок. Но им необходимо понимать, что такое машинное обучение, а что нет, если они хотят сократить расходы, увеличить прибыль и улучшить качество обслуживания клиентов. (Фото: Getty Images)

Организации могут получить конкурентное преимущество и максимизировать прибыль, используя возможности технологий для повышения эффективности своей цепочки поставок. Но им необходимо понимать, что такое машинное обучение, а что нет, если они хотят сократить расходы, увеличить прибыль и улучшить качество обслуживания клиентов. (Фото: Getty Images)

Рынок машинного обучения растет семимильными шагами, и эксперты прогнозируют его дальнейший рост. В отчете McKinsey указывается, что ИИ имеет большой потенциал стать важным драйвером экономического роста. В условиях жесткой конкуренции организации обращаются к машинному обучению, чтобы повысить эффективность бизнеса и сократить расходы.

Управление цепочками поставок является одной из ключевых областей, влияющих на прибыль бизнеса. Организации могут получить конкурентное преимущество и максимизировать свою прибыль, используя возможности технологий для повышения эффективности операций в своей цепочке поставок. Используя возможности машинного обучения, компании могут сократить расходы и увеличить прибыль, одновременно обеспечивая лучшее качество обслуживания клиентов.

В этой статье рассматриваются распространенные применения машинного обучения, которые предлагают отличные решения в управлении цепочками поставок.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет компьютерным системам учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения без программирования. Анализируя большие объемы исторических данных, алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности и тенденции, которые в противном случае людям было бы трудно или невозможно распознать. Ваш бизнес может использовать эту информацию для быстрого и точного принятия более обоснованных решений в отношении процессов управления цепочками поставок.

Управление цепочками поставок

Основная компетенция большинства фирм включает в себя цепочки поставок. Цепочка поставок состоит из всех этапов, необходимых для доставки товара или услуги от начала до конечного потребителя. Люди, информация, каналы, ресурсы и средства транспорта как отдельные группы являются частью цепочки поставок и связаны друг с другом. Управление цепочкой поставок объединяет все виды деятельности цепочки поставок; от первоначальных поставщиков при закупках до конечных пользователей.

Болевые точки в управлении цепочками поставок

Есть несколько проблем, с которыми сталкиваются цепочки поставок, которые могут решить алгоритмы машинного обучения. Некоторые из особых проблем включают в себя:

• Плохое управление отношениями в цепочке поставок.

• Неудовлетворительное планирование ресурсов

• Низкое качество и стандарты безопасности обслуживания.

• Высокие транспортные расходы

• Неудовлетворенные потребности клиентов

• Неэффективность затрат

Как могут помочь методы машинного обучения

Во многих исследованиях изучались различные применения машинного обучения в цепочках поставок. Некоторые из этих приложений включают выбор поставщиков, прогнозирование финансовых рисков и рисков цепочки поставок, а также автоматизацию систем SCM. Приложения машинного обучения помогают повысить эффективность операций цепочки поставок, тем самым сокращая затраты, минимизируя задержки и повышая удовлетворенность клиентов.

Давайте рассмотрим некоторые стандартные варианты использования приложений машинного обучения в управлении цепочками поставок.

1. Автоматизация системы SCM. Машинное обучение может автоматизировать определенные задачи цепочки поставок, такие как управление запасами, прогнозирование спроса и выполнение заказов. Автоматизация задач может помочь снизить затраты и повысить эффективность за счет оптимизации процессов и устранения ручного труда. Алгоритмы машинного обучения могут помочь автоматизировать задачи обслуживания клиентов, такие как отслеживание заказов и разрешение запросов, высвобождая кадровые ресурсы для более важных задач, таких как маркетинг или разработка продуктов.