Sadržaj
- Kako funkcionira lanac opskrbe
- Što su bolovi za upravljanje lancem opskrbe?
- Kako mašinsko učenje može pomoći
- Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
- Koja su područja potrebna poboljšanja?
- Slučajevi praktične uporabe
- Zaključak
Izvor: Trueffelpix / Dreamstime.com
Oduzeti:
Da bi posao uspio mora imati pravilno opskrbljen lanac opskrbe. Strojno učenje pomaže poboljšati točnost i efikasnost upravljanja lancem opskrbe.
U današnjem nestabilnom i složenom poslovnom svijetu, vrlo je teško izraditi pouzdan model predviđanja potražnje za opskrbnim lancima. Većina tehnika predviđanja daje razočaravajuće rezultate. Uzroci ovih pogrešaka često se nalaze u tehnikama koje se koriste u starim modelima. Ovi modeli nisu dizajnirani tako da se kontinuirano uče iz podataka i donose odluke. Stoga oni postaju zastarjeli kada stignu novi podaci i predvidi se. Odgovor na ovaj problem je strojno učenje, što može pomoći opskrbnom lancu da efikasno prognozira i pravilno upravlja. (Više o strojevima i inteligenciji potražite u Strojevima za razmišljanje: Rasprava o umjetnoj inteligenciji.)
Kako funkcionira lanac opskrbe
Tvrtkovim lancem opskrbe upravlja se sustavom upravljanja lancem opskrbe. Lanac opskrbe djeluje na kontrolu kretanja različitih vrsta robe u poduzeću. Također uključuje skladištenje materijala u zalihama. Dakle, upravljanje lancem opskrbe je planiranje, kontrola i izvršavanje svakodnevnih aktivnosti lanca opskrbe, s ciljem poboljšanja kvalitete poslovanja i zadovoljstva kupaca, istovremeno zanemarujući rasipanje robe, u svim čvorovima poslovanja.
Što su bolovi za upravljanje lancem opskrbe?
Predviđanje zahtjeva jedan je od najtežih dijelova upravljanja lancem opskrbe. Sadašnja tehnologija predviđanja često predstavlja korisniku netočne rezultate, zbog čega čine ozbiljne ekonomske pogreške. Ne mogu pravilno razumjeti promjenjive tržišne obrasce i fluktuacije na tržištu, a to ometa njegovu sposobnost da pravilno izračunava tržišne trendove i u skladu s tim pruži rezultate.
Često zbog ograničenja predviđanja potražnje tim za planiranje obično obeshrabri. Oni krive vođe za nezainteresovanost za poboljšanje procesa planiranja. Taj se izazov pojavljuje zbog činjenice da se podaci prikupljeni od zahtjeva kupaca sve složenije. Prije se to moglo vrlo lako protumačiti. No, s novijim tehnologijama generiranja podataka koje su u igri, podaci su postali vrlo složeni i gotovo nemoguće upravljati postojećom tehnologijom.
Nekada bi se zahtjevi mogli lako izračunati korištenjem jednostavnog povijesnog obrasca potražnje. Ali sada se zna da potražnja varira u vrlo kratkom roku, pa su povijesni podaci beskorisni.
Kako mašinsko učenje može pomoći
Ovi problemi se ne mogu riješiti tradicionalnim algoritmima zbog njihovih kolebanja. No, tvrtke se uz pomoć strojnog učenja mogu lako riješiti. Strojno učenje je posebna vrsta tehnologije kroz koju računalni sustav može naučiti mnogo korisnih stvari iz danih podataka. Pomoću strojnog učenja tvrtke mogu modelirati moćan algoritam koji će ići uz tok tržišta. Za razliku od tradicionalnih algoritama, strojno učenje uči iz tržišnog scenarija i može stvoriti dinamičan model.
Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.
Kroz strojno učenje računalni sustav može doraditi model bez ikakve ljudske interakcije. To znači da što više podataka uđe u rezervoar sustava strojnog učenja, postat će inteligentniji i podaci će postati upravljiviji i lakše interpretirani.
Strojno učenje može se integrirati s velikim izvorima podataka poput društvenih medija, digitalnih tržišta i drugih internetskih stranica. To dosad nije moguće s trenutnim sustavima planiranja. Jednostavno rečeno, to znači da tvrtke mogu koristiti podatkovne signale s drugih stranica koje generiraju potrošači. Ti podaci uključuju podatke s web lokacija društvenih mreža i mrežnih tržišta. Ovi podaci pomažu tvrtki da zna kako novije tehnike poput oglašavanja i upotreba medija mogu poboljšati prodaju.
Koja su područja potrebna poboljšanja?
Mnogo je mjesta na kojima se strojno učenje može koristiti za unapređenje. Međutim, postoje tri glavna mjesta u kojima tradicionalni postupci planiranja stvaraju probleme. Ovi problemi i poboljšanje ovih aspekata putem strojnog učenja raspravljaju se u nastavku:
Problemi tima za planiranje
Timovi za planiranje često koriste stare tehnike predviđanja, koje uključuju ručnu procjenu svih podataka. Ovaj postupak zahtijeva mnogo vremena, a rezultati često nisu dovoljno točni. Ovakva situacija ne samo da smanjuje moral zaposlenika, već i koči rast tvrtke. Međutim, pomoću strojnog učenja, sustav može na temelju podataka uzeti mnoge varijable u skladu sa svojim prioritetima i napraviti vrlo precizan model. Ovi modeli planeri mogu koristiti za mnogo učinkovitije planiranje, a ni oni ne trebaju puno vremena. Planeri također mogu još više poboljšati model, kroz svoja iskustva. (Da biste saznali više o korištenju podataka za planiranje unaprijed, pogledajte kako Conual Integration može poboljšati prediktivnu analitiku.)
Razine sigurnosnih zaliha
S tradicionalnim metodama planiranja, tvrtka gotovo cijelo vrijeme mora održati visoku razinu svojih sigurnosnih zaliha. Međutim, strojno učenje može pomoći procjenom mnogih više varijabli za postavljanje optimalne razine sigurnosnih zaliha.
Planiranje prodaje i operacija
Ako je prognoza vašeg tima za planiranje prodaje i operacija (S&OP) nezadovoljavajuća i netočna ili nije dovoljno fleksibilna da bi se prilagodila tržišnom ponašanju, možda je došlo vrijeme da nadogradite sustav. Strojno učenje ovdje ima savršenu upotrebu jer može poboljšati kvalitetu predviđanja učenjem trenutnih trendova na tržištu pomoću različitih vrsta podataka. Stoga strojno učenje može znatno olakšati rad S&OP-a.
Sva ova područja imaju prostora za poboljšanje i te se praznine mogu popuniti tehnikom strojnog učenja. Strojno učenje može u potpunosti preraditi arhitekturu upravljanja opskrbnim lancem poduzeća. Mnoge tvrtke već su ga počele koristiti i otkrivaju da je njihova podjela za planiranje znatno poboljšana.
Slučajevi praktične uporabe
Zbog mnogih prednosti strojnog učenja u predviđanju potražnje, koristi se u raznim područjima. Međutim, ove organizacije svoje sustave nisu u potpunosti promijenile u one koji se bave učenjem - koriste strojne sustave učenja pored tradicionalnih. Sustavi strojnog učenja pokrivaju nedostatke naslijeđenih sustava i poboljšavaju njihove performanse. Neki primjeri slučajeva takve uporabe dati su u nastavku.
Granarolo
Riječ je o talijanskoj mliječnoj tvrtki, koja je pomoću strojnog učenja povećala točnost predviđanja za pet posto. Rokovi isporuke također su smanjeni za otprilike polovinu prvobitnog vremena, što je rezultiralo i boljim zadovoljstvom kupaca.
Groupe Danone
Ova je tvrtka sa sjedištem u Francuskoj i prodaje mnogo različitih vrsta proizvoda. Ranije su se predviđanja za odaziv na promotivne ponude koje je tvrtka objavila bila netočna 70 posto, što je rezultiralo velikim gubicima. Međutim, primenom strojnog učenja u svojoj arhitekturi planiranja, došlo je do velikog poboljšanja i u prodaji i u prognoziranju.
Lennox International
Lennox je američka tvrtka koja proizvodi uređaje za hlađenje i grijanje. Proširila se širom Sjeverne Amerike. Dakle, u svrhu potpunog zadovoljstva kupaca, dok se suočavajući s postupkom ekspanzije, Lennox je integrirao strojno učenje sa svojom arhitekturom predviđanja. Pomoću strojnog učenja Lennox je mogao precizno predvidjeti potrebe svojih kupaca, što je dodatno pomoglo kompaniji da bolje razumije zajedničke zahtjeve kupaca. Strojno učenje je također u velikoj mjeri pomoglo tvrtki da u potpunosti automatizira postupak planiranja.
Zaključak
Strojno učenje, ako se provodi na pravom mjestu i u pravo vrijeme, može se pokazati vrlo korisnim za lanac opskrbe poduzeća. To može pomoći napraviti točne modele za predviđanje potražnje, a također može olakšati rad odjela za planiranje. Sada nije nužno potpuno mijenjati cijeli sustav, ali u vrlo skoroj budućnosti svaki će opskrbni lanac zasigurno upotrijebiti strojno učenje za poboljšanje mogućnosti predviđanja stvaranjem dinamičkih modela koje će sustav strojnog učenja redovito ažurirati. Dakle, ova nova tehnologija pokazat će se neophodnim alatom za tvrtke.