Περιεχόμενο
- Πώς λειτουργεί μια αλυσίδα εφοδιασμού
- Τι είναι τα σημεία πόνου διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού;
- Πώς η Μηχανική Μάθηση μπορεί να βοηθήσει
- No Bugs, No Stress - Ο οδηγός σας βήμα προς βήμα για τη δημιουργία λογισμικού που αλλάζει τη ζωή χωρίς να καταστρέφει τη ζωή σας
- Τι τομείς χρειάζονται βελτίωση;
- Περιπτώσεις πρακτικής χρήσης
- συμπέρασμα
Πηγή: Trueffelpix / Dreamstime.com
Πάρε μακριά:
Για να επιτύχει μια επιχείρηση, πρέπει να έχει μια σωστά διαχειριζόμενη αλυσίδα εφοδιασμού. Η μηχανική μάθηση συμβάλλει στη βελτίωση της ακρίβειας και της αποτελεσματικότητας της διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού.
Στον ασταθή και σύνθετο επιχειρηματικό κόσμο του σήμερα, είναι πολύ δύσκολο να δημιουργηθεί ένα αξιόπιστο μοντέλο πρόβλεψης της ζήτησης για τις αλυσίδες εφοδιασμού. Οι περισσότερες τεχνικές πρόβλεψης παράγουν απογοητευτικά αποτελέσματα. Οι βασικές αιτίες πίσω από αυτά τα σφάλματα συχνά βρίσκονται να βρίσκονται στις τεχνικές που χρησιμοποιούνται στα παλιά μοντέλα. Αυτά τα μοντέλα δεν έχουν σχεδιαστεί για να μαθαίνουν συνεχώς από τα δεδομένα και να λαμβάνουν αποφάσεις. Επομένως, καθίστανται άνευ αντικειμένου όταν εισάγονται νέα δεδομένα και πραγματοποιούνται προβλέψεις. Η απάντηση σε αυτό το πρόβλημα είναι η μηχανική μάθηση, η οποία μπορεί να βοηθήσει μια αλυσίδα εφοδιασμού να προβλέψει αποτελεσματικά και να τη διαχειριστεί σωστά. (Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τις μηχανές και τις πληροφορίες, δείτε το Thinking Machines: The Artificial Intelligence Debate.)
Πώς λειτουργεί μια αλυσίδα εφοδιασμού
Η αλυσίδα εφοδιασμού μιας εταιρείας διαχειρίζεται το σύστημα διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού της. Μια αλυσίδα εφοδιασμού λειτουργεί για τον έλεγχο της κίνησης διαφόρων ειδών προϊόντων σε μια επιχείρηση. Περιλαμβάνει επίσης την αποθήκευση υλικών στο απόθεμα. Επομένως, η διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού είναι ο προγραμματισμός, ο έλεγχος και η εκτέλεση καθημερινών δραστηριοτήτων εφοδιαστικής αλυσίδας, με στόχο τη βελτίωση της ποιότητας των επιχειρήσεων και την ικανοποίηση των πελατών, ενώ αναιρείται η σπατάλη αγαθών σε όλους τους κόμβους μιας επιχείρησης.
Τι είναι τα σημεία πόνου διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού;
Η πρόβλεψη των αιτημάτων είναι ένα από τα πιο δύσκολα μέρη της διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού. Η τρέχουσα τεχνολογία για την πρόβλεψη συχνά παρουσιάζει τον χρήστη με ανακριβή αποτελέσματα, προκαλώντας σοβαρά οικονομικά λάθη. Δεν μπορούν να κατανοήσουν σωστά τα μεταβαλλόμενα μοντέλα της αγοράς και τις διακυμάνσεις της αγοράς, γεγονός που παρεμποδίζει την ικανότητά της να υπολογίζει σωστά τις τάσεις της αγοράς και να παρέχει αντίστοιχα αποτελέσματα.
Συχνά, λόγω των περιορισμών της πρόβλεψης της ζήτησης, η ομάδα σχεδιασμού τείνει να αποθαρρύνεται. Κατηγορούν τους ηγέτες για την έλλειψη ενδιαφέροντος για τη βελτίωση της διαδικασίας σχεδιασμού. Η πρόκληση αυτή οφείλεται στο γεγονός ότι τα δεδομένα που συλλέγονται από τις απαιτήσεις των πελατών γίνονται όλο και πιο πολύπλοκα. Προηγουμένως, θα μπορούσε να ερμηνευθεί πολύ εύκολα. Ωστόσο, με την εμφάνιση νέων τεχνολογιών παραγωγής δεδομένων, τα δεδομένα έχουν γίνει πολύ περίπλοκα και σχεδόν αδύνατο να διαχειριστούν με την υπάρχουσα τεχνολογία.
Παλαιότερα, οι απαιτήσεις μπορούσαν να υπολογιστούν εύκολα χρησιμοποιώντας ένα απλό ιστορικό μοντέλο ζήτησης. Αλλά τώρα, η ζήτηση είναι γνωστό ότι κυμαίνεται σε πολύ σύντομο χρονικό διάστημα και έτσι, τα ιστορικά δεδομένα είναι άχρηστα.
Πώς η Μηχανική Μάθηση μπορεί να βοηθήσει
Αυτά τα προβλήματα δεν μπορούν να λυθούν με παραδοσιακούς αλγορίθμους λόγω των διακυμάνσεων τους. Ωστόσο, με τη βοήθεια της μηχανικής μάθησης, οι εταιρείες μπορούν εύκολα να τις λύσουν. Η μηχανική μάθηση είναι ένας ειδικός τύπος τεχνολογίας μέσω του οποίου το σύστημα πληροφορικής μπορεί να μάθει πολλά χρήσιμα πράγματα από τα δεδομένα δεδομένα. Με τη βοήθεια της εκμάθησης μηχανών, οι εταιρείες μπορούν να μοντελοποιήσουν έναν ισχυρό αλγόριθμο που θα συμβαδίζει με τη ροή της αγοράς. Σε αντίθεση με τους παραδοσιακούς αλγορίθμους, η μηχανική μάθηση μαθαίνει από το σενάριο της αγοράς και μπορεί να δημιουργήσει ένα δυναμικό μοντέλο.
No Bugs, No Stress - Ο οδηγός σας βήμα προς βήμα για τη δημιουργία λογισμικού που αλλάζει τη ζωή χωρίς να καταστρέφει τη ζωή σας
Δεν μπορείτε να βελτιώσετε τις δεξιότητες προγραμματισμού σας όταν κανείς δεν ενδιαφέρεται για την ποιότητα του λογισμικού.
Μέσω μηχανικής μάθησης, το σύστημα υπολογιστή μπορεί να βελτιώσει πραγματικά το μοντέλο χωρίς τη βοήθεια οποιασδήποτε ανθρώπινης αλληλεπίδρασης. Αυτό σημαίνει ότι όσο περισσότερα δεδομένα εισέρχονται στη δεξαμενή του συστήματος εκμάθησης μηχανών, θα γίνουν πιο έξυπνα και τα δεδομένα θα καταστούν πιο εύχρηστα και πιο εύκολα ερμηνευτικά.
Η μηχανική μάθηση μπορεί επίσης να ενσωματωθεί με μεγάλες πηγές δεδομένων όπως τα κοινωνικά μέσα, οι ψηφιακές αγορές και άλλες ιστοσελίδες με βάση το διαδίκτυο. Αυτό δεν είναι μέχρι τώρα δυνατό με τα σημερινά συστήματα σχεδιασμού. Με απλά λόγια, αυτό σημαίνει ότι οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιούν σήματα δεδομένων από άλλες τοποθεσίες που παράγονται από τους καταναλωτές. Αυτά τα δεδομένα περιλαμβάνουν δεδομένα από ιστότοπους κοινωνικής δικτύωσης και ηλεκτρονικές αγορές. Αυτά τα δεδομένα βοηθούν την εταιρεία να γνωρίζει πώς οι νεώτερες τεχνικές όπως η διαφήμιση και η χρήση των μέσων ενημέρωσης μπορούν να βελτιώσουν τις πωλήσεις.
Τι τομείς χρειάζονται βελτίωση;
Υπάρχουν πολλά μέρη όπου η μηχανική μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για βελτίωση. Ωστόσο, υπάρχουν τρεις κύριες θέσεις όπου οι παραδοσιακές διαδικασίες σχεδιασμού δημιουργούν προβλήματα. Αυτά τα προβλήματα και η βελτίωση αυτών των πτυχών μέσω της μηχανικής μάθησης συζητούνται παρακάτω:
Προβλήματα της ομάδας σχεδιασμού
Συχνά, οι ομάδες σχεδιασμού χρησιμοποιούν παλαιές τεχνικές πρόβλεψης, οι οποίες περιλαμβάνουν χειροκίνητη αξιολόγηση όλων των δεδομένων. Αυτή η διαδικασία είναι εξαιρετικά χρονοβόρα και τα αποτελέσματα συχνά δεν είναι αρκετά ακριβή. Αυτή η κατάσταση όχι μόνο μειώνει το ηθικό των εργαζομένων, αλλά και εμποδίζει την ανάπτυξη της εταιρείας. Ωστόσο, με τη μηχανική μάθηση, το σύστημα μπορεί να πάρει πολλές μεταβλητές ανάλογα με τις προτεραιότητές του με βάση τα δεδομένα και να κάνει ένα πολύ ακριβές μοντέλο. Αυτά τα μοντέλα μπορούν να χρησιμοποιηθούν από τους σχεδιαστές για πολύ πιο αποτελεσματικό προγραμματισμό και δεν παίρνουν πολύ χρόνο. Οι σχεδιαστές μπορούν επίσης να ενισχύσουν το μοντέλο ακόμα περισσότερο μέσω των εμπειριών τους. (Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τη χρήση δεδομένων για προγραμματισμό μπροστά, ανατρέξτε στην ενότητα Πώς η ενσωμάτωση Conual μπορεί να ενεργοποιήσει το προγνωστικό Analytics.)
Επίπεδα ασφαλείας αποθεμάτων
Με τις παραδοσιακές μεθόδους σχεδιασμού, μια εταιρεία πρέπει να διατηρεί τα επίπεδα αποθεμάτων ασφαλείας υψηλά σχεδόν συνεχώς. Ωστόσο, η μηχανική μάθηση μπορεί να σας βοηθήσει να αξιολογήσετε πολλές άλλες μεταβλητές για τον καθορισμό του βέλτιστου επιπέδου αποθεμάτων ασφαλείας.
Σχεδιασμός Πωλήσεων και Επιχειρήσεων
Εάν η πρόβλεψη από την ομάδα πωλήσεων και προγραμματισμού επιχειρήσεων (S & OP) είναι μη ικανοποιητική και ανακριβής ή δεν είναι αρκετά ευέλικτη ώστε να προσαρμοστεί ανάλογα με τη συμπεριφορά της αγοράς, ίσως είναι καιρός να αναβαθμιστεί το σύστημα. Η μηχανική μάθηση βρίσκει την ιδανική χρήση εδώ, καθώς μπορεί να βελτιώσει την ποιότητα της πρόβλεψης, μαθαίνοντας τις τρέχουσες τάσεις της αγοράς μέσω διαφόρων ειδών δεδομένων. Έτσι, η μηχανική μάθηση μπορεί να κάνει το έργο του S & OP πολύ πιο εύκολο.
Όλες αυτές οι περιοχές έχουν περιθώρια βελτίωσης και αυτά τα κενά μπορούν να καλυφθούν από την τεχνική της μηχανικής μάθησης. Η μηχανική μάθηση μπορεί να αλλάξει εντελώς την αρχιτεκτονική της διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού μιας επιχείρησης. Πολλές εταιρείες έχουν ήδη αρχίσει να το χρησιμοποιούν και διαπιστώνουν ότι το τμήμα σχεδιασμού τους βελτιώνεται πολύ.
Περιπτώσεις πρακτικής χρήσης
Λόγω των πολλών πλεονεκτημάτων της μηχανικής μάθησης στη πρόβλεψη της ζήτησης, χρησιμοποιείται σε διάφορους τομείς. Ωστόσο, οι οργανισμοί αυτοί δεν έχουν αλλάξει τελείως τα συστήματά τους στα μαθησιακά - χρησιμοποιούν μηχανικά συστήματα μάθησης παράλληλα με τα παραδοσιακά. Τα συστήματα μηχανικής μάθησης καλύπτουν τα κενά των παλαιότερων συστημάτων και βελτιώνουν την απόδοσή τους. Μερικά παραδείγματα τέτοιων περιπτώσεων χρήσης δίνονται παρακάτω.
Granarolo
Αυτή είναι μια ιταλική γαλακτοκομική εταιρεία, η οποία έχει χρησιμοποιήσει την εκμάθηση μηχανών για να αυξήσει την ακρίβεια της πρόβλεψης της κατά πέντε τοις εκατό. Οι χρόνοι παράδοσης μειώθηκαν επίσης κατά το ήμισυ περίπου της αρχικής ώρας, γεγονός που οδήγησε σε καλύτερη ικανοποίηση του πελάτη.
Groupe Danone
Αυτή η εταιρεία εδρεύει στη Γαλλία και πωλεί πολλά διαφορετικά είδη προϊόντων. Νωρίτερα, οι προβλέψεις για ανταπόκριση στις προσφορές προώθησης που έγιναν από την εταιρεία αποδείχθηκαν 70% ανακριβείς, γεγονός που είχε ως αποτέλεσμα μεγάλες απώλειες. Ωστόσο, με την εφαρμογή της μηχανικής μάθησης στην αρχιτεκτονική σχεδιασμού της, έχει δει πολλές βελτιώσεις τόσο στις πωλήσεις όσο και στις προβλέψεις.
Lennox International
Η Lennox είναι μια αμερικανική εταιρεία που κατασκευάζει συσκευές ψύξης και θέρμανσης. Έχει επεκταθεί σε όλη τη Βόρεια Αμερική. Έτσι, για την πλήρη ικανοποίηση του πελάτη, ενώ αντιμετωπίζει τη διαδικασία επέκτασης, η Lennox ολοκλήρωσε τη μηχανική μάθηση με την αρχιτεκτονική πρόβλεψης. Με τη βοήθεια της μηχανικής μάθησης, ο Lennox θα μπορούσε να προβλέψει με ακρίβεια τις ανάγκες των πελατών του, γεγονός που βοήθησε περαιτέρω την εταιρεία να κατανοήσει καλύτερα τις συνήθεις απαιτήσεις των πελατών. Η μηχανική μάθηση βοήθησε σε μεγάλο βαθμό την εταιρεία να αυτοματοποιήσει πλήρως τη διαδικασία σχεδιασμού της.
συμπέρασμα
Η μηχανική μάθηση, εάν εφαρμοστεί στη σωστή θέση και την κατάλληλη στιγμή, μπορεί να αποδειχθεί πολύ επωφελής για την αλυσίδα εφοδιασμού μιας επιχείρησης. Μπορεί να βοηθήσει στην παραγωγή ακριβών μοντέλων για την πρόβλεψη της ζήτησης και μπορεί επίσης να διευκολύνει το έργο του τμήματος σχεδιασμού. Δεν είναι απαραίτητο να αλλάξουμε εντελώς ένα ολόκληρο σύστημα τώρα, αλλά στο εγγύς μέλλον, κάθε αλυσίδα εφοδιασμού θα χρησιμοποιήσει σίγουρα μηχανική μάθηση για τη βελτίωση της ικανότητας πρόβλεψης με τη δημιουργία δυναμικών μοντέλων που θα ενημερώνονται τακτικά από το μηχάνημα αυτόματης εκμάθησης. Έτσι, αυτή η νέα τεχνολογία θα αποδειχθεί ένα απαραίτητο εργαλείο για τις επιχειρήσεις.