Зміст
- Як працює ланцюг поставок
- Що таке точки болю в управлінні ланцюгами поставок?
- Як машинне навчання може допомогти
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- Які сфери потребують удосконалення?
- Випадки практичного використання
- Висновок
Джерело: Trueffelpix / Dreamstime.com
Винос:
Щоб бізнес мав успіх, він повинен мати належним чином керований ланцюжок поставок. Машинне навчання допомагає підвищити точність та ефективність управління ланцюгами поставок.
У сучасному мінливому та складному світі бізнесу дуже важко скласти надійну модель прогнозування попиту на ланцюги поставок. Більшість методів прогнозування дають невтішні результати. Першопричини, що стоять за цими помилками, часто виявляються брехніми в техніках, які використовуються в старих моделях. Ці моделі не призначені для постійного навчання даних та прийняття рішень. Тому вони старіють, коли надходять нові дані та проводяться прогнози. Відповідь на цю проблему - машинне навчання, яке може допомогти ланцюгу поставок ефективно прогнозувати та правильно керувати ним. (Докладніше про машини та інтелект див. У розділі Мислячі машини: Дебати про штучний інтелект.)
Як працює ланцюг поставок
Ланцюгом постачання компанії керує система управління ланцюгами поставок. Ланцюжок поставок працює для контролю руху різних видів товарів у бізнесі. Це також передбачає зберігання матеріалів в інвентарі. Таким чином, управління ланцюгами поставок - це планування, контроль та виконання щоденних заходів по ланцюгах поставок з метою покращення якості бізнесу та задоволеності споживачів, не враховуючи марнотратство товарів у всіх вузлах бізнесу.
Що таке точки болю в управлінні ланцюгами поставок?
Прогнозування потреб є однією з найскладніших частин управління ланцюгами поставок. Сучасна технологія прогнозування часто представляє користувачеві неточні результати, внаслідок чого вони роблять серйозні економічні помилки. Вони не можуть правильно зрозуміти мінливі ринкові закономірності та коливання на ринку, і це перешкоджає його здатності належним чином обчислювати тенденції на ринку та забезпечувати результати відповідно.
Часто через обмеження прогнозування попиту команда планування намагається не відсторонятись. Вони звинувачують лідерів у тому, що вони не зацікавлені в удосконаленні процесу планування. Цей виклик виникає через те, що дані, зібрані на вимогах клієнтів, стають все складнішими. Раніше це можна було інтерпретувати дуже легко. Однак із застосуванням новіших технологій генерування даних дані стали дуже складними і майже неможливо керувати існуючими технологіями.
Раніше вимоги можна було легко обчислити, використовуючи просту історичну модель попиту. Але зараз, як відомо, попит коливається в дуже короткі терміни, тому історичні дані марні.
Як машинне навчання може допомогти
Ці проблеми не можуть бути вирішені традиційними алгоритмами через їх коливання. Однак за допомогою машинного навчання компанії можуть легко їх вирішити. Машинне навчання - це особливий тип технології, за допомогою якого комп’ютерна система може дізнатися багато корисних речей із даних даних. За допомогою машинного навчання компанії можуть моделювати потужний алгоритм, який буде йти з потоком ринку. На відміну від традиційних алгоритмів, машинне навчання вчиться за ринковим сценарієм і може створити динамічну модель.
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
За допомогою машинного навчання комп'ютерна система може фактично вдосконалити модель без допомоги будь-якої взаємодії людини. Це означає, що чим більше даних потрапляє у резервуар системи машинного навчання, вона стане розумнішою, і дані стануть більш керованими та простішими для інтерпретації.
Машинне навчання також може інтегруватися з великими джерелами даних, такими як соціальні медіа, цифрові ринки та інші веб-сайти на базі Інтернету. Це поки що неможливо в сучасних системах планування. Простіше кажучи, це означає, що компанії можуть використовувати сигнали даних з інших сайтів, які генеруються споживачами. Ці дані включають дані із сайтів соціальних мереж та інтернет-ринків. Ці дані допомагають компанії дізнатися, як новіші методи, такі як реклама та використання засобів масової інформації, можуть покращити продажі.
Які сфери потребують удосконалення?
Є багато місць, де машинне навчання можна використовувати для вдосконалення. Однак є три основні місця, де традиційні процедури планування створюють проблеми. Ці проблеми та вдосконалення цих аспектів за допомогою машинного навчання обговорюються нижче:
Проблеми команди планування
Часто команди, що планують, використовують старі методи прогнозування, які передбачають вручну оцінку всіх даних. Цей процес вкрай трудомісткий, а результати часто недостатньо точні. Така ситуація не тільки знижує моральний стан працівників, але й гальмує зростання компанії. Однак за допомогою машинного навчання система може приймати безліч змінних відповідно до їх пріоритетів на основі даних та робити високоточну модель. Ці моделі можуть бути використані планувальниками для набагато ефективнішого планування, і вони також не вимагають багато часу. Планувальники можуть ще більше покращити модель завдяки досвіду. (Щоб дізнатися більше про використання даних для планування заздалегідь, перегляньте статтю, як контурна інтеграція може розширити можливості прогнозування Analytics.)
Рівень запасів безпеки
За допомогою традиційних методів планування компанія майже весь час має підтримувати високий рівень безпеки запасів. Однак машинне навчання може допомогти, оцінивши ще багато змінних для встановлення оптимального рівня запасів безпеки.
Планування продажів та операцій
Якщо прогноз від вашої команди планування продажів та операцій (S&OP) є незадовільним і неточним, або недостатньо гнучким для адаптації відповідно до ринкової поведінки, то, можливо, настав час оновити систему. Машинне навчання знайде тут ідеальне використання, оскільки може покращити якість прогнозування, вивчаючи поточні тенденції на ринку за допомогою різних видів даних. Таким чином, машинне навчання може значно полегшити роботу S&OP.
Усі ці сфери мають можливість вдосконалитись, і ці прогалини можуть бути заповнені технікою машинного навчання. Машинне навчання може повністю переробити архітектуру управління ланцюгами поставок компанії. Багато компаній вже почали його використовувати, і вони вважають, що їх планування значно покращилося.
Випадки практичного використання
Завдяки безлічі переваг машинного навчання в прогнозуванні попиту, він використовується в різних областях. Однак ці організації не повністю змінили свої системи на навчальні - вони використовують системи машинного навчання поряд з традиційними. Системи машинного навчання покривають прогалини в старих системах та підвищують їхню ефективність. Деякі приклади таких випадків використання наведені нижче.
Гранароло
Це італійська молочна компанія, яка використовувала машинне навчання для підвищення точності прогнозування на п’ять відсотків. Терміни доставки також скоротилися приблизно вдвічі від початкового часу, що також призвело до кращого задоволення клієнтів.
Groupe Danone
Ця компанія базується у Франції та продає багато різних видів продукції. Раніше прогнози щодо відповіді на рекламні пропозиції, зроблені компанією, виявилися неточними на 70 відсотків, що призвело до великих втрат. Однак із впровадженням машинного навчання у його архітектурному плануванні він відчув багато покращень як у продажах, так і в прогнозуванні.
Lennox International
Lennox - американська компанія, яка виробляє прилади охолодження та опалення. Він розширився по всій Північній Америці. Отже, щоб забезпечити повне задоволення клієнтів, справляючись із процесом розширення, Lennox інтегрував машинне навчання зі своєю архітектурою прогнозування. За допомогою машинного навчання Lennox міг точно передбачити потреби своїх клієнтів, що ще більше допомогло компанії зрозуміти загальні потреби клієнтів. Машинне навчання також значною мірою допомогло компанії повністю автоматизувати процедуру планування.
Висновок
Машинне навчання, якщо воно здійснюється в потрібному місці та в потрібний час, може виявитись дуже корисним для ланцюга поставок компанії. Це може допомогти скласти точні моделі прогнозування попиту, а також полегшить роботу відділу планування. Не потрібно повністю змінювати всю систему зараз, але вже в найближчому майбутньому кожен ланцюжок поставок, безумовно, використовуватиме машинне навчання для підвищення можливостей прогнозування шляхом створення динамічних моделей, які регулярно оновлюватимуться системою машинного навчання. Отже, ця нова технологія виявиться незамінним інструментом для бізнесу.