Машинное обучение — новое модное слово в цепочке поставок. В пространстве, стремящемся к эффективности, отрасли логистики и цепочки поставок созрели для использования машинного обучения. По мере того, как глобальные цепочки поставок становятся все более сложными и масштабными, такие технологии, как машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ), могут помочь отрасли продолжать модернизацию, а также сэкономить время и деньги. Но каковы некоторые реальные варианты использования машинного обучения в цепочке поставок? Как поставщики логистических услуг могут использовать машинное обучение? Продолжайте читать, чтобы узнать.

Что такое машинное обучение?

Хотя многие люди склонны использовать AI и ML взаимозаменяемо, на самом деле между ними есть разница. Чтобы было ясно, машинное обучение является подмножеством ИИ, в то время как ИИ включает в себя ряд других технологий, включая нейронные сети, глубокое обучение и т. д. В частности, машинное обучение позволяет системе учиться на данных, а не посредством явного программирования. »

Секрет машинного обучения заключается в том, что компьютеры могут отбирать кажущиеся бесконечными данные для выявления закономерностей — без необходимости человеку указывать важные параметры и тратить время на анализ данных. Технология может самостоятельно определять важные переменные и видеть возможности для повышения эффективности бизнеса без необходимости вмешательства человека.

Сила машинного обучения

Прелесть машинного обучения в том, что пользователям не нужно указывать алгоритму, что искать. Вместо этого технология идентифицирует важные данные и закономерности самостоятельно, без участия человека.

Отличным примером этого является BlueDot. За несколько месяцев до того, как Всемирная организация здравоохранения предупредила людей о новом коронавирусе в начале 2020 года, платформа искусственного интеллекта BlueDot смогла заметить аномалии в Ухане, Китай, проанализировав глобальные данные о билетах авиакомпаний и выявив увеличение числа рейсов в один конец из района Ухани. Многие аналитики, возможно, упустили из виду эту переменную, но алгоритм BlueDot смог предвидеть проблему и уведомить своих клиентов о риске задолго до того, как другие сочли COVID-19 проблемой. BlueDot заметил случаи необычной пневмонии, происходящие вокруг рынка в Ухане, и все это путем анализа данных, которые многие люди упустили из виду.

Сила машинного обучения заключается в том, что оно видит шаблоны и точки данных, которые люди не видят. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать чрезвычайно большие объемы данных и выявлять корреляции и закономерности без учета человеческого фактора.

Чтобы использовать алгоритмы машинного обучения, модель должна быть сначала разработана и обучена с использованием существующих данных. Модель машинного обучения — это результат, сгенерированный, когда пользователь обучает алгоритм машинного обучения с данными. После обучения алгоритму могут быть предоставлены входные данные, а затем алгоритм может генерировать выходные данные.

Реальные примеры машинного обучения в цепочке поставок

Прогнозирование спроса

Алгоритм машинного обучения может выявлять и извлекать важные и полезные закономерности из набора данных, обеспечивая более точные прогнозы, чем это возможно при простом анализе человеком. Обученные алгоритмы могут создавать лучшие прогнозы, потому что они могут просматривать больше информации и анализировать на более глубоком уровне, чем люди. Скорость и точность алгоритмов машинного обучения могут определять важные значения и шаблоны уведомлений на основе данных для создания более точных прогнозов.

Одна из крупнейших аптек Германии Drogerie Markt (DM) использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих потребностей. Шесть распределительных центров DM обслуживают более 3300 международных магазинов, и доступность и качество продукции являются главными приоритетами. Однако, как и многие компании, DM борется с высокими затратами на хранение и капиталом, связанным с запасами. DM обучил алгоритм ML, используя данные на уровне SKU за шесть месяцев, чтобы создавать более точные еженедельные прогнозы спроса. Благодаря этому алгоритму DM может лучше планировать свои запасы, используя эти более точные прогнозы спроса. Благодаря внедрению машинного обучения качество доставки и надежность продукции компании значительно улучшились.

Прогнозирование поздних контейнеров

Еще одна область, в которой машинное обучение может помочь цепочкам поставок, — это мониторинг данных о контейнерах и отгрузке, чтобы предупредить менеджеров цепочки поставок, когда продукт или отгрузка опаздывают.

Используя алгоритм прогнозирования, машинное обучение может определить, будет ли отгрузка задержана, используя факторы, определенные алгоритмом, включая закономерности, которые люди могут не заметить самостоятельно. Например, алгоритм машинного обучения может показать, что каждые семь недель поставки опаздывают. Эта задержка может быть связана с погодными условиями, такими как усиление скорости ветра, замедляющее движение судов, перевозящих контейнеры. В то время как человек может не связывать эти переменные и видеть эту закономерность, алгоритм машинного обучения может объективно замечать эти точки данных и проводить точный прогнозный анализ.

Планирование времени простоя на техническое обслуживание

Алгоритмы машинного обучения также можно использовать для предсказания времени обслуживания оборудования, обеспечивая заблаговременное предупреждение об отказе оборудования до того, как он произойдет. Это может помочь компаниям узнать, когда оборудование будет недоступно из-за технического обслуживания, помогая им точно планировать производственные графики и графики запасов / поставок.

Еще одним примером алгоритмов предиктивного машинного обучения является платформа Airbus Skywise. Эта система прогностически отслеживает воздушные суда Delta Air Lines и контролирует состояние компонентов, прогнозируя, когда воздушному судну потребуется техническое обслуживание, и позволяя Delta лучше подготовиться к техническому обслуживанию и простоям.

Оптимизация эффективности маршрута последней мили

Алгоритмы машинного обучения также могут использовать данные, предоставленные клиентами и водителями, для создания актуальных оптимальных маршрутов доставки в режиме реального времени, а также учитывать данные о дорожных условиях, трафике, погоде и других факторах в реальном времени.

Например, UPS использует алгоритм оптимизации маршрута с GPS на базе искусственного интеллекта под названием ORION (интегрированная оптимизация и навигация на дорогах), который помогает водителям находить наиболее эффективные маршруты до места назначения. Алгоритм оптимизирует маршруты доставки, используя такие факторы, как расстояние, топливо и время, помогая решить печально известную проблему коммивояжера. Алгоритм учитывает оборудование для отслеживания, такое как датчики транспортных средств IoT, а также мобильные устройства водителей для сбора данных, связанных с маршрутами транспортных средств, таких как время простоя и скорость движения, чтобы создать наиболее оптимальный маршрут между местоположениями.

Обнаружение дефектов с помощью автоматизированных проверок качества

Обнаружение аномалий — еще один яркий пример того, как операции цепочки поставок могут использовать машинное обучение. Используя стратегии обнаружения аномалий, алгоритмы машинного обучения могут автоматизировать многие процессы проверки качества для анализа дефектов продукта. Машинное обучение улучшает аудит качества и снижает вероятность доставки бракованного товара клиентам.

Часто проверки качества с поддержкой ML выполняются с использованием методов распознавания изображений и категоризации. Алгоритм, поддерживаемый машинным обучением, можно обучить распознавать изображения с повреждениями продукта. В конце производственной линии делается снимок готовой продукции, который автоматически анализируется, и вместо простого сравнения со статическим изображением хорошей детали алгоритм динамически анализирует захваченное изображение и может лучше предсказать наличие дефекта. или нет.

Преимущества машинного обучения

Использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта может сэкономить время и деньги в ваших логистических операциях, создавая более эффективную цепочку поставок. Алгоритмы машинного обучения помогают менеджерам цепочки поставок поддерживать стандартные операционные процедуры и передовые методы, включая более точные прогнозы спроса, которые могут снизить затраты на хранение и поддерживать оптимальные уровни запасов, а также прогнозный анализ, который может улучшить графики поставок и процедуры обслуживания.

Машинное обучение делает то, что не могут сделать люди — находит закономерности, не зная, что искать. Алгоритмы машинного обучения выдают полезную информацию, которая помогает людям быстро решать проблемы, что приводит к постоянному совершенствованию. Эти алгоритмы не будут принимать решения за людей и по-прежнему будут требовать участия людей для оптимальной работы, но могут дополнять и помогать партнерам, находя закономерности, которые люди не могут легко идентифицировать.

Благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту цепочки поставок могут повысить эффективность на протяжении всего процесса, экономя время и деньги и улучшая обслуживание своих конечных клиентов.

‍

PorterLogic — это ведущее программное решение для цепочки поставок, которое обеспечивает дополнительную гибкость и оперативность в вашей цепочке поставок. Созданные с самого первого дня работы в облаке, мы понимаем постоянно меняющуюся бизнес-среду и готовы помочь с цифровой трансформацией вашей цепочки поставок. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы получить дополнительную информацию о том, как мы можем помочь вам удивить ваших клиентов.

Первоначально опубликовано на https://www.porterlogic.com.