| Super User

Mašīnmācīšanās nozīme loģistikas nozarē

Mašīnmācīšanās nozīme loģistikas nozarē

Mašīnmācība (ML) ir mākslīgā intelekta (AI) veids, kas ļauj programmatūras lietojumprogrammām kļūt precīzākām, prognozējot rezultātus, tos īpaši neieprogrammējot.

ML algoritmi izmanto vēsturiskos datus kā ievadi, lai prognozētu jaunas izvades vērtības. ML tiek izmantota loģistikas nozares visās stadijās, sākot no uzglabāšanas un beidzot ar transportēšanu. Šīs jaudīgās funkcijas padara to par ideālu risinājumu dažām no galvenajām piegādes ķēdes nozares problēmām.

Daži no izaicinājumiem, ar kuriem saskaras loģistikas un piegādes ķēdes, kuras var atrisināt ar mašīnmācību un mākslīgo intelektu darbināmi risinājumi:

Krājumu vadība

Krājumu pārvaldība ir ārkārtīgi svarīga piegādes ķēdes pārvaldībai, jo tā ļauj uzņēmumiem tikt galā ar neparedzētiem trūkumiem un pielāgoties tiem. Neviens piegādes ķēdes uzņēmums nevēlētos apturēt sava uzņēmuma ražošanu, kamēr viņi sāk meklēt citu piegādātāju. Tāpat viņi nevēlētos pārpildīt krājumus, jo tas sāk ietekmēt peļņu.

Krājumu pārvaldība piegādes ķēdē lielā mērā ir saistīta ar līdzsvara panākšanu starp pirkšanas pasūtījumu izpildes laiku, lai darbības noritētu nevainojami, vienlaikus nepārpildot preces, kuras tiem nebūs vajadzīgas vai izmantojamas.

Kvalitāte un drošība

Pieaugot spiedienam piegādāt produktus laikā, lai nodrošinātu piegādes ķēdes montāžas līnijas kustību, kvalitātes un drošības dubulta pārbaude kļūst par lielu izaicinājumu piegādes ķēdes uzņēmumiem. Tas var radīt lielu drošības apdraudējumu, ja tiek pieņemtas nestandarta daļas, kas neatbilst kvalitātes vai drošības standartiem.

Turklāt vides izmaiņas, tirdzniecības strīdi un ekonomisks spiediens uz piegādes ķēdi var viegli pārvērsties par problēmām un riskiem, kas ātri visā piegādes ķēdē rada nopietnas problēmas.

Problēmas ierobežoto resursu dēļ

Problēmas, ar kurām jāsaskaras loģistikā un piegādes ķēdē resursu trūkuma dēļ, ir labi zināmas. Taču AI un mašīnmācības ieviešana piegādes ķēdē un loģistikā ir padarījusi daudz vieglāku izpratni par dažādiem aspektiem. Algoritmi, kas prognozē pieprasījumu un piedāvājumu pēc dažādu faktoru izpētes, ļauj savlaicīgi plānot un attiecīgi uzkrāt krājumus. Piedāvājot jaunu ieskatu dažādos piegādes ķēdes aspektos, ML ir arī padarījusi krājumu un komandas locekļu pārvaldību ļoti vienkāršu.

Neefektīva piegādātāju attiecību pārvaldība

Straujš piegādes ķēdes profesionāļu trūkums ir vēl viens izaicinājums, ar ko saskaras loģistikas uzņēmumi, kas var padarīt piegādātāju attiecību pārvaldību apgrūtinošu un neefektīvu. Mašīnmācība un mākslīgais intelekts var sniegt noderīgu ieskatu piegādātāju datos un palīdzēt piegādes ķēdes uzņēmumiem pieņemt lēmumus reāllaikā.

Tā kā daži no lielākajiem un slavenajiem uzņēmumiem sāk pievērst uzmanību tam, ko mašīnmācība var darīt, lai uzlabotu piegādes ķēžu efektivitāti, sapratīsim, kā ML piegādes ķēdes pārvaldībā risina problēmas un kādi ir šīs jaudīgās tehnoloģijas pašreizējie pielietojumi piegādes ķēdes vadībā.

Paredzamā analīze

Izmantojot ML modeļus, uzņēmumi var izmantot prognozētās analītikas priekšrocības pieprasījuma prognozēšanai. Šie ML modeļi ir piemēroti, lai identificētu slēptos modeļus vēsturiskajos pieprasījuma datos. ML piegādes ķēdē var izmantot arī, lai atklātu problēmas piegādes ķēdē pat pirms tās traucē uzņēmējdarbību.

Ja ir spēcīga piegādes ķēdes prognozēšanas sistēma, uzņēmums ir aprīkots ar resursiem un informāciju, lai reaģētu uz jaunām problēmām un draudiem. Un reakcijas efektivitāte palielinās proporcionāli tam, cik ātri uzņēmums var reaģēt uz problēmām.

Automatizētas kvalitātes pārbaudes stingrai pārvaldībai

Loģistikas centri parasti veic manuālas kvalitātes pārbaudes, lai pārbaudītu, vai konteineriem vai iepakojumiem nav jebkāda veida bojājumu tranzīta laikā. Mākslīgā intelekta un ML izaugsme ir palielinājusi kvalitātes pārbaužu automatizācijas apjomu piegādes ķēdes dzīves ciklā. Mašīnmācības iespējotas metodes ļauj automatizēti analizēt rūpniecisko iekārtu defektus un pārbaudīt bojājumus, izmantojot attēla atpazīšanu. Šo jaudas automatizēto kvalitātes pārbaužu priekšrocības nozīmē samazinātas iespējas klientiem piegādāt bojātas vai bojātas preces.

Reāllaika redzamība, lai uzlabotu klientu pieredzi

Statista aptaujā redzamība tika identificēta kā pastāvīgs izaicinājums, kas skar piegādes ķēdes uzņēmumus. Plaukstošs piegādes ķēdes bizness lielā mērā ir atkarīgs no redzamības un izsekošanas, un tas pastāvīgi meklē tehnoloģiju, kas var solīt uzlabot redzamību.

ML paņēmienus, tostarp padziļinātas analīzes un reāllaika uzraudzības kombināciju, var izmantot, lai būtiski uzlabotu piegādes ķēdes redzamību, tādējādi palīdzot uzņēmumiem pārveidot klientu pieredzi un sasniegt ātrākas piegādes saistības. ML modeļi un darbplūsmas to dara, analizējot vēsturiskos datus no dažādiem avotiem, pēc tam atklājot savstarpējo saistību starp procesiem piegādes vērtību ķēdē.

Ražošanas plānošanas racionalizēšana

Mašīnmācībai var būt nozīmīga loma ražošanas plānu sarežģītības optimizēšanā. ML modeļus un metodes var izmantot, lai apmācītu sarežģītus algoritmus uz jau pieejamajiem ražošanas datiem tādā veidā, kas palīdz identificēt iespējamās neefektivitātes un atkritumu jomas.

Samazina izmaksas un atbildes laiku

Arvien vairāk B2C uzņēmumu izmanto ML metodes, lai aktivizētu automatizētas atbildes un novērstu pieprasījuma un piegādes nelīdzsvarotību, tādējādi samazinot izmaksas un uzlabojot klientu pieredzi.

ML algoritmu spēja analizēt un mācīties no reāllaika datiem un vēsturiskiem piegādes ierakstiem palīdz piegādes ķēdes vadītājiem optimizēt maršrutu savam transportlīdzekļu parkam, tādējādi samazinot braukšanas laiku, ietaupot izmaksas un palielinot produktivitāti. Turklāt, uzlabojot savienojamību ar dažādiem loģistikas pakalpojumu sniedzējiem un integrējot kravas un noliktavas procesus, var samazināt administratīvās un darbības izmaksas piegādes ķēdē.

Noliktavas vadība

Efektīva piegādes ķēdes plānošana parasti ir sinonīms uz noliktavām un krājumiem balstītai pārvaldībai. Izmantojot jaunāko informāciju par pieprasījumu un piedāvājumu, mašīnmācība var nodrošināt nepārtrauktu uzņēmuma centienu uzlabošanu, lai sasniegtu vēlamo klientu apkalpošanas līmeni par viszemākajām izmaksām.

Mašīnmācība piegādes ķēdē ar tās modeļiem, paņēmieniem un prognozēšanas funkcijām var arī atrisināt gan nepietiekama, gan pārmērīga krājumu problēmu un pilnībā pārveidot noliktavas pārvaldību uz labo pusi.

Izmantojot AI un ML, iespējams arī daudz ātrāk analizēt lielo datu kopas un izvairīties no kļūdām, ko pieļauj cilvēki tipiskā scenārijā.

Prognožu kļūdu samazināšana

Mašīnmācība kalpo kā spēcīgs analītisks rīks, kas palīdz piegādes ķēdes uzņēmumiem apstrādāt lielas datu kopas. Papildus tik liela datu apjoma apstrādei, ML piegādes ķēdē nodrošina arī to, ka tā tiek veikta ar vislielāko dažādību un mainīgumu, pateicoties telemātikai, IoT ierīcēm, viedajām transporta sistēmām un citām līdzīgām jaudīgām tehnoloģijām. Tas ļauj piegādes ķēdes uzņēmumiem gūt daudz labāku ieskatu un palīdzēt sasniegt precīzas prognozes. McKinsey ziņojumā arī norādīts, ka uz AI un ML balstītas ieviešanas piegādes ķēdē var samazināt prognožu kļūdas līdz pat 50%.

Uzlabotā pēdējā jūdzes izsekošana

Pēdējās jūdzes piegāde ir būtisks visas piegādes ķēdes aspekts, jo tās efektivitāte var tieši ietekmēt vairākas vertikāles, tostarp klientu pieredzi un produktu kvalitāti. Dati arī liecina, ka piegādes ķēdes pēdējā jūdzes piegāde veido 28% no visām piegādes izmaksām.

Mašīnmācība piegādes ķēdē var piedāvāt lieliskas iespējas, ņemot vērā dažādus datu punktus par veidiem, kā cilvēki ievada savas adreses, un kopējo laiku, kas nepieciešams preču piegādei uz noteiktām vietām. ML var arī piedāvāt vērtīgu palīdzību procesa optimizēšanā un sniedzot klientiem precīzāku informāciju par sūtījuma statusu.

Krāpšanas novēršana

ML algoritmi spēj gan uzlabot produktu kvalitāti, gan samazināt krāpšanas risku, automatizējot pārbaudes un auditēšanas procesus, kam seko rezultātu analīze reāllaikā, lai atklātu anomālijas vai novirzes no parastajiem modeļiem. Papildus tam ML rīki var arī novērst priviliģētu akreditācijas datu ļaunprātīgu izmantošanu, kas ir viens no galvenajiem pārkāpumu cēloņiem visā globālajā piegādes ķēdē.

Piegādes ķēdes efektivitātes uzlabošanai ir izšķiroša nozīme jebkurā uzņēmumā. Strādājot uzņēmējdarbībā ar stingrām peļņas normām, jebkāda veida procesa uzlabojumi var būtiski ietekmēt kopējo peļņu.

Novatoriskas tehnoloģijas, piemēram, ML ļauj vieglāk tikt galā ar nestabilitātes problēmām un precīzi prognozēt pieprasījumu globālajās piegādes ķēdēs. Tehnoloģisko pētījumu un konsultāciju uzņēmums Gartner prognozē, ka vismaz 50% pasaules uzņēmumu piegādes ķēdes darbībās līdz 2023. gadam izmantos ar AI un ML saistītas transformācijas tehnoloģijas. Tas liecina par mašīnmācīšanās pieaugošo popularitāti piegādes ķēdes nozarē.

 

Taču, lai uzņēmumi varētu pilnībā izmantot mašīnmācības priekšrocības, uzņēmumiem ir jāplāno nākotne un jāsāk investēt mašīnmācībā un ar to saistītās tehnoloģijās jau šodien, lai baudītu lielāku rentabilitāti, efektivitāti un labāku resursu pieejamību piegādes ķēdes nozarē.


Autortiesības © Kravu-parvadajumi.eu. Visas tiesības aizsargātas. Pārpublicēt saturu drīkst oblagiāti norādot atsauci – https://kravu-parvadajumi.eu/