Indhold
- Sådan fungerer en forsyningskæde
- Hvad er smertepunkter i forsyningskæden?
- Hvordan maskinlæring kan hjælpe
- Ingen fejl, ingen stress - Din trinvis vejledning til oprettelse af livsændrende software uden at ødelægge dit liv
- Hvilke områder skal forbedres?
- Sager med praktisk brug
- Konklusion
Kilde: Trueffelpix / Dreamstime.com
Tag væk:
For at en virksomhed skal lykkes, skal den have en korrekt styret forsyningskæde. Maskinindlæring er med til at forbedre nøjagtigheden og effektiviteten af styring af forsyningskæder.
I nutidens ustabile og komplekse forretningsverden er det meget vanskeligt at lave en pålidelig efterspørgselsprognosemodel for forsyningskæder. De fleste prognoseteknikker giver skuffende resultater. De grundlæggende årsager bag disse fejl viser sig ofte at ligge i de teknikker, der bruges i de gamle modeller. Disse modeller er ikke designet til kontinuerligt at lære af data og træffe beslutninger. Derfor bliver de forældede, når nye data kommer ind, og der foretages prognoser. Svaret på dette problem er maskinlæring, som kan hjælpe en forsyningskæde med at forudsige effektivt og styre det korrekt. (Se Tænkemaskiner: Den kunstige intelligensdebat for mere om maskiner og intelligens.)
Sådan fungerer en forsyningskæde
Et virksomheds forsyningskæde styres af sit forsyningskædesystem. En forsyningskæde arbejder for at kontrollere bevægelsen af forskellige slags varer i en virksomhed. Det involverer også lagring af materialer på lager. Så supply chain management er planlægning, kontrol og udførelse af daglige supply chain-aktiviteter med det formål at forbedre forretningskvaliteten og kundetilfredsheden, samtidig med at man bortfalder spild af varer i alle noder i en virksomhed.
Hvad er smertepunkter i forsyningskæden?
Forudsigelse af krav er en af de mest vanskelige dele af forsyningskædeledelsen. Den nuværende teknologi til prognoser giver brugeren ofte unøjagtige resultater, hvilket får dem til at begå alvorlige økonomiske fejl. De kan ikke ordentligt forstå de ændrede markedsmønstre og markedssvingninger, og dette hæmmer dens evne til korrekt at beregne markedstendenser og give resultater i overensstemmelse hermed.
Ofte på grund af efterspørgselsprognosens begrænsninger har planlægningsteamet en tendens til at blive modløs. De beskylder lederne for deres manglende interesse i at forbedre planlægningsprocessen. Denne udfordring opstår på grund af det faktum, at de data, der indsamles fra kundernes krav, bliver mere og mere komplekse. Tidligere kunne det tolkes meget let. Men med nyere datagenereringsteknologier, der kommer i spil, er dataene blevet meget komplekse og næsten umulige at administrere med eksisterende teknologi.
Tidligere kunne kravene let beregnes ved hjælp af et simpelt historisk efterspørgselsmønster. Men nu er det kendt, at efterspørgsel svinger med meget kort varsel, og historiske data er således ubrugelige.
Hvordan maskinlæring kan hjælpe
Disse problemer kan ikke løses ved hjælp af traditionelle algoritmer på grund af deres udsving. Men ved hjælp af maskinlæring kan virksomheder nemt løse dem. Maskinlæring er en speciel type teknologi, gennem hvilken computersystemet kan lære mange nyttige ting fra de givne data. Ved hjælp af maskinlæring kan virksomheder modellere en stærk algoritme, der følger med strømmen af markedet. I modsætning til traditionelle algoritmer lærer maskinindlæring fra markedsscenariet og kan skabe en dynamisk model.
Ingen fejl, ingen stress - Din trinvis vejledning til oprettelse af livsændrende software uden at ødelægge dit liv
Du kan ikke forbedre dine programmeringsevner, når ingen er interesseret i softwarekvalitet.
Gennem maskinlæring kan computersystemet faktisk forfine modellen uden hjælp fra nogen menneskelig interaktion. Dette betyder, at når flere data kommer ind i maskinlæringssystemets reservoir, vil de blive mere intelligente, og dataene bliver mere håndterbare og lettere at fortolke.
Maskinlæring kan også integreres med store datakilder som sociale medier, digitale markeder og andre internetbaserede websteder. Dette er indtil videre ikke muligt med de nuværende planlægningssystemer. Kort sagt betyder det, at virksomheder kan bruge datasignaler fra andre websteder, der genereres af forbrugere. Disse data inkluderer data fra sociale netværkswebsteder og online markedspladser. Disse data hjælper virksomheden med at vide, hvordan nyere teknikker som reklame og brug af medier kan forbedre salget.
Hvilke områder skal forbedres?
Der er mange steder, hvor maskinlæring kan bruges til forbedring. Der er dog tre hovedsteder, hvor traditionelle planlægningsprocedurer skaber problemer. Disse problemer og forbedring af disse aspekter gennem maskinlæring diskuteres nedenfor:
Planlægningsteams problemer
Ofte bruger planlægningshold gamle prognoseteknikker, som involverer manuelt evaluering af alle data. Denne proces er ekstremt tidskrævende, og resultaterne er ofte ikke nøjagtige nok. Denne form for situation reducerer ikke kun medarbejdernes moral, men hæmmer også virksomhedens vækst. Imidlertid kan systemet med maskinlæring tage mange variabler i henhold til deres prioriteter baseret på dataene og lave en meget nøjagtig model. Disse modeller kan bruges af planlæggere til meget mere effektiv planlægning, og de tager heller ikke meget tid. Planlæggere kan også forbedre modellen endnu mere gennem deres oplevelser. (Se Hvordan Conual Integration Can Empower Predictive Analytics) for at lære mere om, hvordan du bruger data til at planlægge fremad.
Sikkerhedslager
Med traditionelle planlægningsmetoder er et selskab nødt til at holde sine sikkerhedslagre niveau næsten hele tiden. Imidlertid kan maskinlæring hjælpe ved at evaluere mange flere variabler for at indstille et optimalt sikkerhedslagerniveau.
Salg og driftsplanlægning
Hvis prognosen fra dit salgs- og driftsplanlægningsteam (S&OP) er utilfredsstillende og unøjagtig, eller ikke er fleksibel nok til at tilpasse sig efter markedsadfærd, er det måske tid til at opgradere systemet. Maskinlæring finder en perfekt anvendelse her, da det kan forbedre kvaliteten af prognoser ved at lære de aktuelle markedstendenser gennem forskellige slags data. Således kan maskinlæring gøre arbejdet med S&OP meget lettere.
Alle disse områder har en mulighed for forbedring, og disse huller kan udfyldes ved hjælp af teknikken til maskinlæring. Maskinindlæring kan fuldstændigt gennemgå arkitekturen for en virksomheds supply chain management. Mange virksomheder er allerede begyndt at bruge det, og de finder ud af, at deres planlægningsafdeling er meget forbedret.
Sager med praktisk brug
På grund af de mange fordele ved maskinlæring i efterspørgselsprognose, bruges det inden for en række forskellige felter. Disse organisationer har dog ikke fuldstændigt ændret deres systemer til at lære dem - de bruger maskinindlæringssystemer sammen med traditionelle. Maskinlæringssystemerne dækker hullerne i ældre systemer og forbedrer deres ydeevne. Nogle eksempler på sådanne anvendelsessager er givet nedenfor.
Granarolo
Dette er et italiensk mejeriselskab, der har brugt maskinlæring for at øge sin prognoseanøjagtighed med fem procent. Leveringstiderne er også reduceret med cirka halvdelen af den originale tid, hvilket også har resulteret i bedre kundetilfredshed.
Groupe Danone
Dette firma er baseret i Frankrig og sælger mange forskellige typer produkter. Tidligere viste forudsigelser om svar på salgsfremmende tilbud fra virksomheden at være 70 procent unøjagtige, hvilket resulterede i store tab. Imidlertid har implementeringen af maskinlæring i dens planlægningsarkitektur set en hel del forbedringer i både salg og prognoser.
Lennox International
Lennox er et amerikansk firma, der fremstiller køle- og varmeenheder. Det er udvidet i hele Nordamerika. Så for at give fuld kundetilfredshed, mens den håndterer ekspansionsprocessen, integrerede Lennox maskinlæring med dens prognosearkitektur. Ved hjælp af maskinlæring kunne Lennox præcist forudsige kundernes behov, hvilket yderligere hjalp virksomheden med at forstå fælles kundebehov bedre. Maskinlæring hjalp også stort set virksomheden med at automatisere sin planlægningsprocedure fuldt ud.
Konklusion
Maskinlæring, hvis implementeret på det rigtige sted og på det rigtige tidspunkt, kan vise sig at være meget fordelagtigt for en virksomheds forsyningskæde. Det kan hjælpe med at gøre nøjagtige modeller til forespørgsel efter behov og kan også gøre planlægningsafdelingens arbejde lettere. Det er ikke nødvendigt at ændre et helt system nu helt, men i en meget nær fremtid vil enhver forsyningskæde helt sikkert bruge maskinlæring til at forbedre prognosekapaciteten ved at oprette dynamiske modeller, der regelmæssigt opdateres af maskinlæringssystemet. Så denne nye teknologi vil vise sig at være et uundværligt værktøj for virksomheder.