近年來,人工智能和機器學習(AI-ML)幾乎徹底改變了不同行業(yè)的運作方式。其中一個部分是供應(yīng)鏈管理。機器學習有助于優(yōu)化整個供應(yīng)鏈管理流程的一些關(guān)鍵因素包括供需預(yù)測、安全性、庫存和倉庫管理、資源規(guī)劃、最佳交付時間、成本優(yōu)化、運行時交付跟蹤等。根據(jù)“歐米茄 - 國際管理科學雜志”的一項研究,適應(yīng)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理的公司在現(xiàn)金到現(xiàn)金循環(huán)中擁有45%-65%的優(yōu)勢,并且?guī)齑嬷辽贉p少50%。
讓我們看看供應(yīng)鏈管理過程中面臨的一些常見挑戰(zhàn)
庫存計劃不足,造成產(chǎn)品短缺或過度倉儲造成的浪費
需求波動
運輸和物流的不確定性
生產(chǎn)車間機器的不可預(yù)測的磨損
繁瑣的人工質(zhì)量檢查
利用機器學習優(yōu)化供應(yīng)鏈管理
現(xiàn)代供應(yīng)鏈管理在整個流程周期中生成大量復雜的數(shù)據(jù)。機器學習算法分析這些龐大的歷史數(shù)據(jù)集并找到可識別的模式,在當前數(shù)據(jù)上使用它來做出各種預(yù)測。機器學習服務(wù)和算法可以進一步分為各種類別,例如深度學習、預(yù)測分析、異常檢測等。這有助于更好地管理跨工業(yè)領(lǐng)域的供應(yīng)鏈,即零售、快速消費品、消費電子產(chǎn)品等。
以下是一些反映機器學習如何優(yōu)化供應(yīng)鏈管理的用例:
使用預(yù)測分析進行準確的需求預(yù)測和庫存管理:-任何消費行業(yè)對商品的需求都在不斷變化,這取決于環(huán)境、最新趨勢、銷售、質(zhì)量等多種因素。各種機器學習模型,如支持向量機(SVM)和邏輯回歸,可以根據(jù)這些歷史數(shù)據(jù)提取隱藏模式,幫助企業(yè)預(yù)測給定時間點的消費者需求。這反過來又增強了庫存管理并降低了存儲和庫存成本。像IBM這樣的公司已經(jīng)廣泛使用預(yù)測分析和圖像分析來管理他們的庫存管理(如果產(chǎn)品有標簽,任何包裝都損壞等)。另一方面,亞馬遜通過部署機器人技術(shù)而不是人工工作,徹底改變了倉庫庫存管理。
自動化質(zhì)量檢測:-物流中心使用人工干預(yù)手動對產(chǎn)品進行質(zhì)量檢查。這具有挑戰(zhàn)性,消耗大量時間,并且容易出現(xiàn)人為錯誤。作為解決方案,機器學習使用可視化分析和深度學習?;诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,如圖像分割——包括掩碼 RCNN 或 YOLACT,可以在產(chǎn)品中的多個組件之間創(chuàng)建分界線。它可以更快地掃描產(chǎn)品中的缺陷,并且可以準確地檢測故障,從而減少數(shù)千小時的手動工作,并消除人為錯誤
運輸與物流:-機器學習有助于檢測包裹在整個物流周期中的實時位置。它提供了對包裹運輸溫度、濕度、交通等條件的可見性。因此,可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測這些參數(shù)對運輸?shù)挠绊憽=y(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,最后一英里交付涉及總交付成本的30%左右。機器學習通過考慮給定區(qū)域內(nèi)要進行的交付數(shù)量和交通狀況來幫助創(chuàng)建實時路線優(yōu)化。這有效地優(yōu)化了最后一英里的交付成本
機械計劃維護:-在制造業(yè)中,用于批量生產(chǎn)的機器通常最不受關(guān)注。這會導致機器的不合時宜的磨損,從而對產(chǎn)品供應(yīng)產(chǎn)生巨大影響。機器學習使用算法,根據(jù)從連接到設(shè)備的加速度計和陀螺儀等設(shè)備收集的數(shù)據(jù)執(zhí)行所謂的異常檢測。根據(jù)機器的振動運動,可以檢測到某些異常,表明早期的磨損跡象。及時發(fā)現(xiàn)這些跡象有助于安排機器維護,防止嚴重故障和停機
安全:-供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)通常非常復雜。大多數(shù)情況下,供應(yīng)鏈管理周期中的一個或多個流程需要外包給第三方提供商。通常,與此類提供商的信息交換是通過數(shù)字數(shù)據(jù)進行的。這需要具有更高級別的安全性。此類第三方提供商在試圖滲透公司時會產(chǎn)生重大風險——通過嘗試訪問比授予的訪問權(quán)限更多的信息、泄露憑據(jù)等。機器學習算法可以根據(jù)環(huán)境的當前狀態(tài)、歷史記錄、請求的內(nèi)容等來識別與授予此類第三方提供商訪問權(quán)限相關(guān)的風險,并防止憑據(jù)濫用
機器學習在供應(yīng)鏈管理中的優(yōu)勢
優(yōu)化庫存管理,防止產(chǎn)品短缺或庫存過剩
通過自動化檢測流程、優(yōu)化運輸路線等縮短上市時間。
準時交貨保證
通過識別消費者模式并相應(yīng)地提供供應(yīng),改善制造商和消費者之間的關(guān)系
使用預(yù)測分析為問題做好準備,并在問題實際阻礙生產(chǎn)或交付階段之前采取必要措施
審核編輯:郭婷
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