Saturs
- Kā darbojas piegādes ķēde
- Kas ir piegādes ķēdes pārvaldības sāpju punkti?
- Kā mašīnmācība var palīdzēt
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- Kādas jomas ir jāuzlabo?
- Praktiskas lietošanas gadījumi
- Secinājums
Avots: Trueffelpix / Dreamstime.com
Izņemšana:
Lai bizness gūtu panākumus, tam ir jābūt pareizi pārvaldītai piegādes ķēdei. Mašīnmācība palīdz uzlabot piegādes ķēdes pārvaldības precizitāti un efektivitāti.
Mūsdienu nepastāvīgajā un sarežģītajā biznesa pasaulē ir ļoti grūti izveidot uzticamu pieprasījuma prognozēšanas modeli piegādes ķēdēm. Lielākā daļa prognozēšanas paņēmienu dod neapmierinošus rezultātus. Bieži tiek konstatēts, ka šo kļūdu cēloņi ir balstīti uz paņēmieniem, kurus izmanto vecajos modeļos. Šie modeļi nav paredzēti, lai nepārtraukti mācītos no datiem un pieņemtu lēmumus. Tāpēc tie kļūst novecojuši, kad ienāk jauni dati un tiek sākta prognozēšana. Atbilde uz šo problēmu ir mašīnmācīšanās, kas var palīdzēt piegādes ķēdei efektīvi prognozēt un pareizi pārvaldīt. (Lai iegūtu vairāk informācijas par mašīnām un intelektu, skat. Domāšanas mašīnas: mākslīgā intelekta debates.)
Kā darbojas piegādes ķēde
Uzņēmuma piegādes ķēdi pārvalda tā piegādes ķēdes vadības sistēma. Piegādes ķēde darbojas, lai kontrolētu dažādu preču apriti biznesā. Tas ietver arī materiālu glabāšanu inventārā. Tātad piegādes ķēdes vadība ir ikdienas piegādes ķēdes darbību plānošana, kontrole un izpilde ar mērķi uzlabot biznesa kvalitāti un klientu apmierinātību, vienlaikus novēršot preču izšķērdēšanu visos biznesa mezglos.
Kas ir piegādes ķēdes pārvaldības sāpju punkti?
Pieprasījumu prognozēšana ir viena no grūtākajām piegādes ķēdes pārvaldības sastāvdaļām. Pašreizējā prognozēšanas tehnoloģija lietotājam bieži sniedz neprecīzus rezultātus, izraisot nopietnas ekonomiskas kļūdas. Viņi nevar pareizi izprast mainīgos tirgus modeļus un tirgus svārstības, un tas kavē tās spēju pareizi aprēķināt tirgus tendences un attiecīgi sniegt rezultātus.
Bieži vien pieprasījuma prognozēšanas ierobežojumu dēļ plānošanas komandai ir tendence atturēties. Viņi vaino vadītājus par to, ka viņi nav ieinteresēti uzlabot plānošanas procesu. Šis izaicinājums rodas tāpēc, ka dati, kas savākti pēc klientu prasībām, kļūst arvien sarežģītāki. Iepriekš to varēja interpretēt ļoti viegli. Tomēr, parādoties jaunākām datu ģenerēšanas tehnoloģijām, dati ir kļuvuši ļoti sarežģīti un gandrīz neiespējami pārvaldāmi ar esošajām tehnoloģijām.
Iepriekš prasības varēja viegli aprēķināt, izmantojot vienkāršu vēsturisko pieprasījuma modeli. Bet tagad ir zināms, ka pieprasījums mainās ļoti īsā laikā, tāpēc vēsturiskie dati ir bezjēdzīgi.
Kā mašīnmācība var palīdzēt
Šīs problēmas nevar atrisināt ar tradicionālajiem algoritmiem to svārstību dēļ. Tomēr ar mašīnmācības palīdzību uzņēmumi tos var viegli atrisināt. Mašīnmācība ir īpašs tehnoloģijas veids, ar kura palīdzību datorsistēma no dotajiem datiem var iemācīties daudz noderīgu lietu. Ar mašīnmācības palīdzību uzņēmumi var modelēt jaudīgu algoritmu, kas derēs tirgus plūsmai. Atšķirībā no tradicionālajiem algoritmiem, mašīnmācīšanās mācās no tirgus scenārija un var izveidot dinamisku modeli.
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, ja nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Izmantojot mašīnu apguvi, datorsistēma faktiski var pilnveidot modeli bez jebkādas cilvēku mijiedarbības. Tas nozīmē, ka, jo vairāk datu nonāk mašīnmācīšanās sistēmas rezervuārā, tas kļūs saprātīgāks, un dati kļūs vieglāk pārvaldāmi un vieglāk interpretējami.
Mašīnmācība var integrēties arī ar lieliem datu avotiem, piemēram, sociālajiem medijiem, digitālajiem tirgiem un citām interneta vietnēm. Pagaidām tas nav iespējams ar pašreizējām plānošanas sistēmām. Vienkārši izsakoties, tas nozīmē, ka uzņēmumi var izmantot datu signālus no citām vietnēm, kurus ģenerē patērētāji. Šajos datos ietilpst dati no sociālo tīklu vietnēm un tiešsaistes tirgus. Šie dati palīdz uzņēmumam uzzināt, kā jaunāki paņēmieni, piemēram, reklāma un plašsaziņas līdzekļu izmantošana, var uzlabot pārdošanas apjomus.
Kādas jomas ir jāuzlabo?
Ir daudz vietu, kur mašīnu apguvi var izmantot uzlabošanai. Tomēr ir trīs galvenās vietas, kur tradicionālās plānošanas procedūras rada problēmas. Šīs problēmas un šo aspektu uzlabošana, izmantojot mašīnmācību, ir apskatītas turpmāk:
Plānošanas komandas problēmas
Bieži vien plānošanas komandas izmanto vecās prognozēšanas metodes, kas ietver manuālu visu datu novērtēšanu. Šis process prasa ļoti daudz laika, un rezultāti bieži nav pietiekami precīzi. Šāda situācija ne tikai samazina darbinieku morāli, bet arī kavē uzņēmuma izaugsmi. Tomēr, mašīnmācoties, sistēma var ņemt daudzus mainīgos lielumus atbilstoši viņu prioritātēm, pamatojoties uz datiem, un izveidot ļoti precīzu modeli. Šos modeļus plānotāji var izmantot daudz efektīvākai plānošanai, un tie arī neaizņem daudz laika. Plānotāji var arī vēl vairāk uzlabot modeli, izmantojot savu pieredzi. (Lai uzzinātu vairāk par datu izmantošanu nākotnes plānošanā, skatiet sadaļu Kā vienota integrācija var dot iespēju paredzētai analīzei.)
Drošības krājumu līmeņi
Izmantojot tradicionālās plānošanas metodes, uzņēmumam gandrīz visu laiku jāuztur augsts krājumu līmenis. Tomēr mašīnmācība var palīdzēt, novērtējot vēl daudzus mainīgos lielumus, lai iestatītu optimālu drošības rezervju līmeni.
Pārdošanas un operāciju plānošana
Ja jūsu pārdošanas un operāciju plānošanas (S&OP) komandas prognoze ir neapmierinoša un neprecīza vai arī tā nav pietiekami elastīga, lai pielāgotos atbilstoši tirgus uzvedībai, iespējams, ir pienācis laiks atjaunināt sistēmu. Mašīnmācība šeit ir ideāli piemērota, jo tā var uzlabot prognozēšanas kvalitāti, apgūstot pašreizējās tirgus tendences, izmantojot dažāda veida datus. Tādējādi mašīnmācība var ievērojami atvieglot S&OP darbu.
Visas šīs jomas ir jāuzlabo, un šīs nepilnības var aizpildīt ar mašīnmācīšanās tehniku. Mašīnmācība var pilnībā pārskatīt uzņēmuma piegādes ķēdes vadības arhitektūru. Daudzi uzņēmumi to jau ir sākuši izmantot, un viņi uzskata, ka viņu plānošanas nodaļa ir daudz uzlabojusies.
Praktiskas lietošanas gadījumi
Sakarā ar mašīnmācīšanās daudzajām priekšrocībām pieprasījuma prognozēšanā tas tiek izmantots dažādās jomās. Tomēr šīs organizācijas nav pilnībā mainījušas savas sistēmas uz mācībām - tās izmanto mašīnmācīšanās sistēmas līdztekus tradicionālajām. Mašīnmācīšanās sistēmas sedz mantoto sistēmu nepilnības un uzlabo to veiktspēju. Daži no šādiem lietošanas gadījumiem ir sniegti zemāk.
Granarolo
Šis ir Itālijas piena pārstrādes uzņēmums, kurš izmantoja mašīnmācību, lai palielinātu prognozēšanas precizitāti par pieciem procentiem. Piegādes laiks ir samazināts arī par aptuveni pusi no sākotnējā laika, kā rezultātā ir arī uzlabojusies klientu apmierinātība.
Groupe Danone
Šis uzņēmums atrodas Francijā un pārdod daudz dažādu veidu produktus. Iepriekš prognozes par reaģēšanu uz uzņēmuma piedāvātajiem reklāmas piedāvājumiem izrādījās 70 procentos nepareizas, kas radīja lielus zaudējumus. Tomēr, ieviešot mašīnmācību tās plānošanas arhitektūrā, tā ir piedzīvojusi daudz uzlabojumu gan pārdošanas, gan prognozēšanas jomā.
Lennox International
Lennox ir ASV uzņēmums, kas ražo dzesēšanas un sildīšanas ierīces. Tas ir paplašinājies visā Ziemeļamerikā. Tātad, lai nodrošinātu pilnīgu klientu apmierinātību, vienlaikus tiekot galā ar paplašināšanas procesu, Lennox integrēja mašīnu mācīšanos ar tās prognozēšanas arhitektūru. Ar mašīnu apguves palīdzību Lennox varēja precīzi paredzēt savu klientu vajadzības, kas vēl vairāk palīdzēja uzņēmumam labāk izprast kopējo klientu prasības. Mašīnu apguve lielā mērā arī palīdzēja uzņēmumam pilnībā automatizēt plānošanas procedūru.
Secinājums
Mašīnmācība, ja tā tiek īstenota pareizajā vietā un īstajā laikā, var izrādīties ļoti izdevīga uzņēmuma piegādes ķēdē. Tas var palīdzēt izveidot precīzus pieprasījuma prognozēšanas modeļus un arī atvieglot plānošanas nodaļas darbu. Tagad nav pilnībā jāmaina visa sistēma, taču tuvākajā nākotnē ikviena piegādes ķēde noteikti izmantos mašīnmācību, lai uzlabotu prognozēšanas iespējas, izveidojot dinamiskus modeļus, kurus mašīnu apmācības sistēma regulāri atjauninās. Tātad šī jaunā tehnoloģija izrādīsies neaizstājams rīks uzņēmumiem.