Sisältö
- Kuinka toimitusketju toimii
- Mitä ovat toimitusketjun hallinnan kipupisteet?
- Kuinka koneoppiminen voi auttaa
- Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
- Mitä alueita on parannettava?
- Käytännön käytön tapaukset
- johtopäätös
Lähde: Trueffelpix / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
Jotta yritys menestyy, sillä on oltava oikein hallittu toimitusketju. Koneoppiminen auttaa parantamaan toimitusketjun hallinnan tarkkuutta ja tehokkuutta.
Nykypäivän epävakaassa ja monimutkaisessa yritysmaailmassa on erittäin vaikeaa luoda luotettava kysynnän ennustemalli toimitusketjuille. Useimmat ennustetekniikat tuottavat pettymysten tuloksia. Näiden virheiden taustalla olevien syiden havaitaan usein olevan vanhoissa malleissa käytettyjen tekniikoiden taustalla. Näitä malleja ei ole suunniteltu oppimaan jatkuvasti tiedoista ja tekemään päätöksiä. Siksi ne vanhentuvat, kun uutta tietoa tulee ja ennustetaan. Vastaus tähän ongelmaan on koneoppiminen, joka voi auttaa toimitusketjua ennustamaan tehokkaasti ja hallitsemaan sitä oikein. (Lisätietoja koneista ja älykkyydestä on artikkelissa Ajattelevat koneet: tekoälyn keskustelu.)
Kuinka toimitusketju toimii
Yrityksen toimitusketjua johtaa toimitusketjun hallintajärjestelmä. Toimitusketju toimii erilaisten tavaroiden liikkuvuuden hallitsemiseksi yrityksessä. Siihen sisältyy myös materiaalien varastointi varastossa. Joten toimitusketjun hallinta on päivittäisen toimitusketjun toiminnan suunnittelua, hallintaa ja toteuttamista tavoitteena parantaa liiketoiminnan laatua ja asiakastyytyväisyyttä samalla, kun tavaroiden tuhlaaminen vähennetään kaikissa liiketoiminnan solmuissa.
Mitä ovat toimitusketjun hallinnan kipupisteet?
Vaatimusten ennustaminen on yksi hankintaketjun hallinnan vaikeimmista osista. Nykyinen ennustetekniikka tuottaa käyttäjälle usein epätarkkoja tuloksia, mikä aiheuttaa heille vakavia taloudellisia virheitä. He eivät pysty kunnolla ymmärtämään muuttuvia markkinoita ja markkinoiden heilahteluja, ja tämä haittaa sen kykyä laskea asianmukaisesti markkinasuuntauksia ja antaa tuloksia vastaavasti.
Usein kysyntäennusteiden rajoitusten takia suunnittelutiimi yleensä lannistuu. He syyttävät johtajia kiinnostuksen puutteesta suunnitteluprosessin parantamiseen. Tämä haaste syntyy, koska asiakasvaatimuksista kerätty tieto on muuttumassa yhä monimutkaisemmaksi. Aikaisemmin sitä voitiin tulkita erittäin helposti. Uudenlaisten tiedontuotantotekniikoiden tultua markkinoille on kuitenkin tullut erittäin monimutkaista ja melkein mahdotonta hallita nykyisen tekniikan avulla.
Aikaisemmin vaatimukset voitiin laskea helposti käyttämällä yksinkertaista historiallista kysyntäkuviota. Mutta nyt kysynnän tiedetään vaihtelevan hyvin lyhyellä varoitusajalla, joten historiallisista tiedoista on hyödytöntä.
Kuinka koneoppiminen voi auttaa
Näitä ongelmia ei voida ratkaista perinteisillä algoritmeilla johtuen niiden heilahteluista. Koneoppimisen avulla yritykset voivat kuitenkin helposti ratkaista ne. Koneoppiminen on erityinen tekniikka, jonka avulla tietokonejärjestelmä voi oppia annetusta tiedosta monia hyödyllisiä asioita. Koneoppimisen avulla yritykset voivat mallintaa tehokkaan algoritmin, joka kulkee markkinoiden virran mukana. Toisin kuin perinteiset algoritmit, koneoppiminen oppii markkinaskenaariosta ja voi luoda dynaamisen mallin.
Ei vikoja, ei stressiä - vaiheittaiset ohjeet elämää muuttavien ohjelmistojen luomiseen tuhoamatta elämääsi
Et voi parantaa ohjelmointitaitojasi, kun kukaan ei välitä ohjelmiston laadusta.
Koneoppimisen avulla tietokonejärjestelmä voi itse asiassa tarkentaa mallia ilman minkään ihmisen vuorovaikutusta. Tämä tarkoittaa, että kun enemmän tietoja tulee koneoppimisjärjestelmän säiliöön, siitä tulee älykkäämpiä ja tietoja tulee hallittavissa ja helpommin tulkittavissa.
Koneoppiminen voi myös integroitua suurten tietolähteiden, kuten sosiaalisen median, digitaalisten markkinoiden ja muiden Internet-pohjaisten sivustojen kanssa. Tämä ei ole toistaiseksi mahdollista nykyisissä suunnittelujärjestelmissä. Yksinkertaisesti sanottuna tämä tarkoittaa, että yritykset voivat käyttää kuluttajien tuottamien muiden sivustojen datasignaaleja. Nämä tiedot sisältävät tietoja sosiaalisen verkostoitumisen sivustoista ja online-markkinapaikoista. Nämä tiedot auttavat yritystä tietämään, kuinka uudemmat tekniikat, kuten mainonta ja median käyttö, voivat parantaa myyntiä.
Mitä alueita on parannettava?
On monia paikkoja, joissa koneoppimista voidaan käyttää parannuksiin. On kuitenkin kolme pääpaikkaa, joissa perinteiset suunnittelumenettelyt aiheuttavat ongelmia. Näitä ongelmia ja näiden näkökohtien parantamista koneoppimisen avulla käsitellään alla:
Suunnittelutiimin ongelmat
Suunnitteluryhmät käyttävät usein vanhoja ennustetekniikoita, joihin sisältyy kaikkien tietojen manuaalinen arviointi. Tämä prosessi on erittäin aikaa vievä, ja tulokset eivät usein ole riittävän tarkkoja. Tällainen tilanne ei vain vähennä työntekijöiden moraalia, vaan myös haittaa yrityksen kasvua. Koneoppimisen avulla järjestelmä voi kuitenkin ottaa monia muuttujia prioriteettiensa perusteella datan perusteella ja tehdä erittäin tarkan mallin. Suunnittelijat voivat käyttää näitä malleja paljon tehokkaampaan suunnitteluun, eivätkä ne myöskään vie paljon aikaa. Suunnittelijat voivat myös parantaa mallia entistä paremmin kokemuksillaan. (Jos haluat lisätietoja tietojen käyttämisestä suunnittelussa eteenpäin, katso Kuinka Conual Integration voi lisätä ennakoivaa analysointia.)
Turvallisuusvarastotasot
Perinteisillä suunnittelumenetelmillä yrityksen on pidettävä turvallisuusvarastotasot korkeana melkein koko ajan. Koneoppiminen voi kuitenkin auttaa arvioimalla monia muita muuttujia optimaalisen turvatasoasteen asettamiseksi.
Myynnin ja toiminnan suunnittelu
Jos myynti- ja operaatiosuunnittelutiimisi (S&OP) ennuste on epätyydyttävä ja epätarkka tai jos se ei ole riittävän joustava mukautuakseen markkinoiden käyttäytymiseen, ehkä on aika päivittää järjestelmä. Koneoppimisella on täällä täydellinen käyttö, sillä se voi parantaa ennusteiden laatua oppimalla nykyiset markkinatrendit erilaisilla tiedoilla. Siksi koneoppiminen voi tehdä S&OP: n työstä paljon helpompaa.
Kaikkia näitä alueita voidaan parantaa, ja nämä aukot voidaan täyttää koneoppimistekniikalla. Koneoppiminen voi kokonaan uudistaa yrityksen toimitusketjun hallinnan arkkitehtuurin. Monet yritykset ovat jo alkaneet käyttää sitä, ja niiden mielestä suunnitteluosasto on parantunut huomattavasti.
Käytännön käytön tapaukset
Koneoppimisen monien etujen vuoksi kysynnän ennustamisessa sitä käytetään monilla aloilla. Nämä organisaatiot eivät kuitenkaan ole täysin vaihtaneet järjestelmiään oppimiseen - ne käyttävät koneoppimisjärjestelmiä perinteisten rinnalla. Koneoppimisjärjestelmät kattavat vanhojen järjestelmien aukot ja parantavat niiden suorituskykyä. Alla on esimerkkejä tällaisista käyttötapauksista.
Granarolo
Tämä on italialainen meijeriyritys, joka on käyttänyt koneoppimista lisätäkseen ennustetarkkuuttaan viidellä prosentilla. Toimitusajat ovat myös lyhentyneet noin puolella alkuperäisestä ajasta, mikä on myös parantanut asiakastyytyväisyyttä.
Ryhmä Danone
Tämä yritys sijaitsee Ranskassa ja myy monia erityyppisiä tuotteita. Aikaisemmin ennusteet vastauksiksi yrityksen tarjouskyselyihin osoittautuivat 70 prosenttia epätarkkoiksi, mikä aiheutti suuria tappioita. Koneoppimisen sisällyttämisellä suunnitteluarkkitehtuuriinsa on kuitenkin tapahtunut paljon parannuksia sekä myynnissä että ennusteissa.
Lennox International
Lennox on yhdysvaltalainen yritys, joka valmistaa jäähdytys- ja lämmityslaitteita. Se on laajentunut koko Pohjois-Amerikkaan. Joten tarjotakseen täyden asiakastyytyväisyyden ja selviytyessään laajennusprosessista, Lennox integroi koneoppimisen ennustearkkitehtuuriinsa. Koneoppimisen avulla Lennox pystyi tarkkaan ennustamaan asiakkaidensa tarpeita, mikä auttoi yritystä ymmärtämään paremmin yhteisiä asiakkaiden vaatimuksia. Koneoppiminen auttoi suuresti myös yritystä automatisoimaan suunnitteluprosessinsa täysin.
johtopäätös
Koneoppiminen, jos se toteutetaan oikeassa paikassa ja oikeaan aikaan, voi osoittautua erittäin hyödylliseksi yrityksen toimitusketjussa. Se voi auttaa tekemään tarkkoja malleja kysynnän ennustamiseksi ja voi myös helpottaa suunnitteluosaston työtä. Koko järjestelmää ei tarvitse muuttaa kokonaan nyt, mutta lähitulevaisuudessa jokainen toimitusketju käyttää varmasti koneoppimista ennustekyvyn parantamiseen luomalla dynaamisia malleja, joita koneoppimisjärjestelmä päivittää säännöllisesti. Joten tämä uusi tekniikka osoittautuu välttämättömäksi työkaluksi yrityksille.