Машинное обучение — увлекательная и быстро развивающаяся область. В настоящее время многие предприятия используют машинное обучение, чтобы повысить эффективность своих процессов и сократить количество сбоев. Эта технология может помочь предприятиям выявлять закономерности и тенденции в данных, которые затем можно использовать для улучшения процесса принятия решений. Он уже оказал огромное влияние на многие отрасли, и цепочка поставок не является исключением. В этом посте мы рассмотрим, как машинное обучение используется в цепочке поставок и какие преимущества оно может принести. Мы также обсудим некоторые проблемы, связанные с внедрением машинного обучения в этой области.
Что такое управление цепочками поставок?
Управление цепочками поставок (SCM) — это процесс планирования, координации и контроля потока товаров и услуг от поставщиков к клиентам. Сбои в цепочке поставок могут привести к значительным задержкам и сбоям в потоке товаров и услуг, что может оказать негативное влияние на бизнес.
Машинное обучение в цепочке поставок
Алгоритмы машинного обучения уже некоторое время используются для оптимизации операций цепочки поставок. Некоторые из преимуществ включают повышенную точность, эффективность и экономию средств. На самом деле NVIDIA уже много лет использует алгоритмы машинного обучения для улучшения операций своей цепочки поставок. В последнее время NVIDIA использует свою платформу Omniverse для дальнейшего улучшения операций цепочки поставок. Платформа NVIDIA Omniverse позволяет компаниям проектировать, обучать и моделировать модели ИИ в фотореалистичных 3D-средах. Это помогает предприятиям улучшить управление цепочками поставок, поскольку они могут прогнозировать, насколько хорошо их продукты будут продаваться в определенных условиях, и вносить необходимые изменения до того, как что-либо будет отправлено. Omniverse также позволяет компаниям совместно работать над 3D-дизайном продуктов в режиме реального времени, независимо от их местонахождения. Таким образом, если в цепочке поставок происходят сбои, предприятия могут быстро адаптироваться и вносить изменения без необходимости начинать с нуля. В целом, машинное обучение может помочь предприятиям улучшить управление цепочками поставок, сделав их более устойчивыми к любым сбоям. По данным McKinsey, успешное внедрение управления цепочками поставок с использованием ИИ позволило ранним пользователям снизить затраты на логистику на 15%, уровень запасов на 35% и уровень обслуживания на 65% по сравнению с более медленными конкурентами.
Преимущество использования машинного обучения
Было показано, что алгоритмы машинного обучения эффективны в оптимизации операций цепочки поставок. Некоторые из преимуществ использования алгоритмов машинного обучения включают в себя:
- Повышение точности и эффективности. Алгоритмы машинного обучения могут помочь повысить точность и эффективность операций цепочки поставок. Например, было показано, что алгоритмы машинного обучения NVIDIA повышают точность планирования запасов до 50 %.
- Повышенная гибкость. Алгоритмы машинного обучения могут помочь сделать операции цепочки поставок более гибкими.
- Повышение прозрачности: алгоритмы машинного обучения могут помочь повысить прозрачность операций цепочки поставок.
- Повышение устойчивости: алгоритмы машинного обучения могут помочь сделать операции цепочки поставок более устойчивыми.
- Повышение удовлетворенности клиентов: алгоритмы машинного обучения могут помочь повысить уровень удовлетворенности клиентов.
Проблемы, возникающие при внедрении машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения могут оптимизировать операции цепочки поставок и сделать их более эффективными. Однако при использовании этих алгоритмов необходимо учитывать некоторые проблемы.
- Алгоритмы машинного обучения требуют большого количества данных, чтобы быть эффективными. Эти данные может быть трудно получить, особенно в режиме реального времени.
- Алгоритмы необходимо постоянно обновлять по мере сбора новых данных. Это может быть трудно сделать своевременно.
Заключение
Цепочка поставок представляет собой сложную систему производителей, поставщиков, дистрибьюторов и клиентов. Любые улучшения процессов в цепочке поставок могут оказать большое влияние на прибыльность компании. Это может помочь улучшить качество обслуживания клиентов и защитить репутацию бренда. В целом, инвестиции в ИИ, Интернет вещей и машинное обучение — это хороший способ повысить эффективность цепочки поставок, улучшить обслуживание клиентов и добиться лучших операционных результатов.
