Использование машинного обучения для планирования цепочки поставок

Когда дело доходит до SCM (управление цепочками поставок), планирование цепочки поставок является важным шагом. Поэтому очень важно иметь надежные ресурсы для создания эффективных планов. Решения по цепочке поставок могут быть значительно улучшены с использованием машинного обучения. Анализируя большие наборы данных с помощью интеллектуальных алгоритмов, вы и ваша команда можете оптимизировать доставку, сохраняя при этом разумное соотношение спроса и предложения.

Еще одним плюсом является снижение потребности в участии человека в принятии решений о поставках. Вам не придется в одиночку просеивать горы данных. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта (ИИ) сделают все за вас и предотвратят любую человеческую ошибку. Требуется только начальная настройка.

Логистическое управление складом с использованием машинного обучения

Эффективность цепочки поставок зависит от хорошо управляемых складов и систем инвентаризации. Почему? Потому что любая крайность — избыточный или недостаточный запас — может иметь катастрофические последствия для вашего бизнеса и подорвать ваши усилия по SCP. Решение кроется в прогнозирующих возможностях машинного обучения, которые могут произвести революцию в управлении вашим складом. Опять же, ИИ может анализировать большой набор данных гораздо быстрее, чем вы, а также может легко избежать всех ошибок, которые склонны совершать люди.

Инвентаризация и анализ данных

Чтобы дать компьютерам возможность «видеть» и «понимать» визуальный контент, исследователи в области компьютерного зрения разработали множество методов. Это идеальный инструмент для автоматизации вашего склада и решения широкого круга задач. Например, технологии компьютерного зрения могут ускорить и упростить процесс считывания штрих-кода за счет автоматизации.

Они могут следить за складом снаружи, следить за работниками, оценивать данные и предотвращать кражи и нарушения техники безопасности. С помощью программного обеспечения для распознавания лиц система компьютерного зрения также может отслеживать, кто входит и выходит со склада.

Логистический ИИ: прогнозирование потребностей клиентов с помощью ИИ

Искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь повысить эффективность цепочки поставок, позволяя компаниям лучше предвидеть потребности клиентов. В том случае, если вы уже пытались сделать что-то подобное, остановитесь прямо сейчас. Вы получите всестороннюю оценку всех потенциальных факторов, влияющих на спрос, на основе исторических данных. Имея на руках эту информацию, вы можете уверенно двигаться дальше в своих коммерческих отношениях.

В этом отношении, как и во многих других, машинное обучение и ИИ намного превосходят более традиционные подходы. Проблема в том, что подходы, к которым вы привыкли, учитывают меньше элементов, влияющих на спрос. Поэтому прогнозы, сделанные без использования современных технологий, не могут быть такими точными.

Оптимизация путей доставки

Стоимость доставки может быть снижена, а время в пути — сокращено за счет использования оптимальных маршрутов, определенных искусственным интеллектом. Если вы ведете крупный бизнес электронной коммерции с большим количеством клиентов, это имеет решающее значение. Они ценят своевременную и беспроблемную доставку своей продукции каждый раз. И ИИ — это именно то, что вам нужно для анализа текущей маршрутизации и оптимизации маршрутов отслеживания. В результате вы добьетесь большего успеха и более высоких заработков.

Прогнозирование пиковых нагрузок логистического центра с помощью искусственного интеллекта

С помощью AI и ML мы можем следить за трафиком и другими переменными, которые могут замедлить доставку. Мы также выступаем за использование технологии для прогнозирования и, таким образом, избегания часов пик в логистических центрах, которые сами по себе являются важным фактором. Клиенты будут более довольны, и в результате вы будете проводить меньше времени в колл-центрах.

Управление отношениями с поставщиками и выбор поставщиков

Нелегко выбрать надежного поставщика и поддерживать с ним хорошие рабочие отношения. Неправильное решение может негативно сказаться на вашем бизнесе, и неэффективное управление совместной работой может иметь тот же эффект. Ваша компания может даже обанкротиться, если дела пойдут плохо.

Но если вы примените машинное обучение к наборам данных, созданным в результате вашей деятельности в области SRM (например, аудита и кредитного скоринга), вы сможете получить ценную информацию о своих поставщиках и улучшить свои методы SRM. Прогнозы для каждого взаимодействия с потенциальным или текущим поставщиком услуг будут относительно точными. Этот совет сэкономит вам время и усилия, поскольку вы будете работать вместе для достижения общей цели.

Усиление данных и очистка данных на иностранном языке

Когда вам нужен способ разобраться в большом объеме данных, написанных на языке, отличном от вашего, вы можете обратиться к обработке естественного языка (или сокращенно НЛП), подразделу машинного обучения и искусственного интеллекта. Языковые барьеры могут быть довольно сложными для преодоления в некоторых ситуациях.

Таким образом, путаница может вызвать серьезные проблемы и привести к неэффективному выбору бизнеса. Вы и ваша команда сможете оптимизировать процедуры соответствия и аудита, которые ранее были невозможны из-за языкового барьера, благодаря обработке естественного языка.

Организационная стратегия

Стратегия человеческих ресурсов необходима для любого успешного бизнеса сегодня. Управление человеческими ресурсами включает в себя широкий спектр действий, включая наем, увольнение, обучение, перевод на другое место работы и контроль за эффективностью работы сотрудников. Ваш подход к кадровому планированию может быть упрощен с использованием технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.

Это приведет к более удовлетворенной рабочей силе. Сотрудники, которые довольны своей рабочей обстановкой, с большей вероятностью будут прилагать дополнительные усилия. И с такой группой людей, работающих на вас, ваша компания может только расти и процветать.

ИИ в судоходстве и логистике, автономные автомобили

При обсуждении поставок очевидными соображениями являются логистика и транспорт. Продукты обычно требуют доставки клиенту, подрядчику или другому назначенному получателю. И в этом случае есть много ограничений. Например, существует максимально допустимая продолжительность для водителей регистрации часов непрерывного вождения. После этого им понадобится перерыв или их заменят другим водителем. Наличие второго водителя на каждом транспортном средстве доставки может быть дорогостоящим, а необходимость ждать возвращения уставшего водителя может значительно увеличить время доставки.

Обе эти проблемы могут иметь разрушительные последствия для компании, особенно в сегодняшних условиях беспощадной конкуренции. Но этих проблем, а также сопутствующих затрат и потерянного времени можно избежать, используя автономные транспортные средства. Единственная загвоздка в том, что в технологическом плане такие автомобили все еще отстают от времени. Когда дело доходит до транспорта, беспилотные автомобили — фантастический вариант.

Недавние применения ИИ

Логистика и искусственный интеллект: команда по продажам и маркетингу

Логистические организации могут извлечь большую выгоду из использования технологии искусственного интеллекта для улучшения своих маркетинговых операций. Электронный маркетинг — лишь один из примеров этого. Благодаря ИИ мы теперь можем использовать машины, чтобы делать то, что раньше занимало много времени вручную. Теперь, когда программное обеспечение на основе ИИ может справляться с рутинными задачами, маркетологи могут сосредоточиться на более инновационных проектах.

Улучшение логистики с помощью ИИ и динамического ценообразования

В двух словах, динамическое ценообразование — это форма передового ценообразования в режиме реального времени, которое корректируется в ответ на рыночные условия, такие как спрос и предложение, конкурентное ценообразование и цены на сопутствующие товары. Это позволяет предприятиям устанавливать цены, которые одновременно являются конкурентоспособными и привлекательными для покупателей.

Можете ли вы объяснить, как работает динамическое ценообразование? Он выполняет анализ данных клиента в режиме реального времени с использованием методов машинного обучения. Это позволяет быстрее корректировать цены в ответ на изменения потребительского спроса.

Обнаружение повреждений

Нет более надежного способа потерять клиента, чем предоставить бракованный товар. Результатом обычно являются негативные отзывы и потеря клиентов.

Используйте системы компьютерного зрения для осмотра зданий на наличие повреждений и предотвращения катастроф. Используя эту передовую технологию, вы можете оценить уровень ущерба, определить характер ущерба и принять меры для его прекращения или смягчения.

Процессы бэк-офиса автоматизированы.

Благодаря гиперавтоматизации многие административные задачи в современном бизнесе можно автоматизировать.

Искусственный интеллект, интеллектуальный анализ процессов, роботизированная автоматизация процессов и другие подобные инструменты могут способствовать достижению цели полной гиперавтоматизации.

Ниже приведены примеры корпоративных процессов, которые могут выиграть от программного обеспечения для автоматизации:

Составление отчета. Компании в сфере логистики теперь могут автоматически генерировать наиболее фундаментальные отчеты, необходимые для информирования руководства и формирования культуры единства.

Ведение счетов и составление планов. Когда дело доходит до логистики, машинное обучение бесценно для оптимизации всего: от грузовых конвейеров до расписания перевозок, распределения должностей сотрудников и отслеживания посылок на складе.

Работа с электронной почтой. Роботы, используемые в автоматизации процессов, могут считывать данные в отчетах, созданных компьютерами, а затем отправлять результаты соответствующим людям по электронной почте.

Заключение

У предприятий есть большой спрос на использование передовых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, для повышения производительности и упрощения процессов принятия решений. Логистические компании могут извлечь выгоду из передовых технологий по ряду направлений, включая возможность оптимизации производства, логистики, складирования и окончательной доставки.

Использование ИИ в логистике помогает улучшить весь опыт покупок. Благодаря решениям, основанным на машинном обучении, продукция будет доставлена ​​в первозданном виде и в срок. Больше времени и более качественная информация о деятельности компании означают более эффективные решения и большее расширение для управленческой команды.