Машинное обучение меняет будущее управления цепочками поставок. Согласно недавнему исследованию Mckinsey Global Institute, передовые технологии искусственного интеллекта могут обеспечить глобальный экономический эффект в размере 10–15 трлн долларов во всех сегментах отрасли. Недавно Gartner прогнозировала, что к 2020 году 95% поставщиков услуг по планированию цепочки поставок будут полагаться на контролируемое и неконтролируемое машинное обучение в своих решениях.

Увеличение затрат, потеря доходов, плохое обслуживание клиентов и снижение прибыли — все это побочный продукт неэффективности операций. Чтобы бизнес цепочки поставок выжил на современном конкурентном и сложном рынке, Машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) считаются наиболее многообещающими доступными технологиями.

Способность системы автоматически анализировать данные, обучаться и совершенствоваться на основе опыта без какого-либо программирования достигается за счет машинного обучения. Будущее технологий цепочки поставок будет высокоавтоматизированным и быстро реагирующим. Машинное обучение используется для выявления отсутствующих, мошеннических или повторяющихся точек данных и использует историю и исторические действия для исправления данных.

Почему и как машинное обучение идеально подходит для трансформации управления цепочками поставок? Ответ таков, что алгоритмы машинного обучения лучше всего использовать для обнаружения закономерностей и прогнозирования. Таким образом, компании цепочки поставок могут прогнозировать количество ошибок, снижать затраты, повышать эффективность планирования спроса и увеличивать своевременные поставки.

Вот 5 способов, которыми управление цепочками поставок может быть преобразовано с помощью технологии машинного обучения:

1. Прогнозная аналитика
2. Сокращение затрат и времени отклика
3. Повышение качества обслуживания клиентов
4. Планирование технического обслуживания
5. Предотвращение мошенничества

1. Прогнозная аналитика
Методы прогнозной аналитики позволяют организациям выявлять закономерности и тенденции, скрытые в их данных, для понимания рыночных тенденций, выявления спроса и разработки соответствующих стратегий ценообразования. Исследование, проведенное Советом специалистов по управлению цепями поставок, показало, что 93% грузоотправителей и 98% сторонних логистических компаний считают, что принятие решений на основе данных имеет решающее значение для деятельности цепочки поставок, а 71% из них считают, что большие данные улучшают качество и производительность. Метод предиктивной аналитики имеет то преимущество, что позволяет принимать решения в реальном времени на основе статистических оценок будущих результатов. Он может улучшить стратегическое мышление и общую производительность.

2. Сокращение затрат и времени отклика
Все больше B2C-компаний используют методы машинного обучения для запуска автоматических ответов и устранения дисбаланса между спросом и предложением, тем самым минимизируя затраты и улучшая качество обслуживания клиентов. Способность алгоритмов машинного обучения анализировать и извлекать уроки из данных в режиме реального времени и исторических записей о доставке помогает менеджерам цепочки поставок оптимизировать маршрут для своего парка транспортных средств, что приводит к сокращению времени в пути, снижению затрат и повышению производительности. Кроме того, за счет улучшения связи с различными поставщиками логистических услуг и интеграции грузовых и складских процессов можно сократить административные и операционные расходы в цепочке поставок.

3. Улучшите качество обслуживания клиентов
Методы машинного обучения можно использовать для повышения качества обслуживания клиентов за счет улучшения прозрачности цепочки поставок и более быстрого выполнения обязательств по доставке. Исторические данные из различных источников анализируются моделями машинного обучения по всей цепочке создания стоимости. Методы машинного обучения, в том числе сочетание глубокой аналитики, Интернета вещей и мониторинга в режиме реального времени, могут использоваться для существенного улучшения прозрачности цепочки поставок, помогая тем самым компаниям трансформировать клиентский опыт и быстрее выполнять обязательства по доставке.

4. Планирование технического обслуживания
Одним из наиболее интересных применений этой технологии является упреждающее планирование технического обслуживания машин. Передовые алгоритмы машинного обучения изучают признаки отказа машин и заранее предсказывают поломку или сбой в работе машин в ближайшем будущем. Делая этот прогноз, алгоритм машинного обучения позволяет планировщикам планировать время простоя заранее, прежде чем произойдет поломка. Логистика и различные другие элементы цепочки поставок также могут извлечь выгоду из этого метода.

5. Предотвращение мошенничества
Машинное обучение может снизить вероятность мошенничества в цепочке поставок, а также снизить риски и повысить качество продукции и процессов. Алгоритм машинного обучения предоставляет информацию, которая мгновенно снижает риск мошенничества.

Gartner прогнозирует, что к 2023 году не менее 50% глобальных компаний будут использовать трансформационные технологии, связанные с искусственным интеллектом (ИИ), в операциях цепочки поставок. Согласно статистическому опросу, прозрачность является серьезной организационной проблемой для 21% специалистов по цепочке поставок. . Если у вас есть вопросы о машинном обучении в рамках управления цепочками поставок (или вам нужно создать процесс для цепочки поставок с использованием технологии ML), свяжитесь с нами по адресу [email protected].