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《唐界傳媒全球供應鏈白皮書》機器學習解決供應鏈挑戰的7種方法

唐界傳媒中國總部

在供應鏈生態中,不斷增長的客戶期望導致了更龐大的產品分類、更復雜的物流以及快至30分鐘送貨上門的極速交貨時間。所有這些都直接導致了整個供應鏈網絡的成本飛漲。而將這些因素進行良好的優化和管理控制,是降低運營成本的好方法。今天我們將探索更多機器學習對于供應鏈的價值。 

供應鏈中的機器學習

在供應鏈管理中集成機器學習可以幫助實現許多日常任務的自動化,并使企業專注于更具戰略性和影響力的業務活動。

使用智能機器學習軟件,供應鏈經理可以優化庫存并找到最合適的供應商,以保持其業務高效運行。如今,越來越多的企業對機器學習的應用表現出濃厚的興趣,從機器學習的各種優勢到充分利用倉儲、運輸系統和物流收集的大量數據。

它還可以幫助企業創建由機器智能驅動的供應鏈模型,以減輕風險、提高洞察力并提高績效,這對于構建具有全球競爭力的供應鏈模式至關重要。

瑞典國家數據公司(SwedenData)最近的一項研究表明,人工智能(AI)和機器學習(ML)的創新技術將在未來顯著改變現有的供應鏈模式。

在詳細介紹機器學習如何徹底改變供應鏈,并討論企業在供應鏈交付中成功使用ML的例子之前,讓我們先談談機器學習本身。

什么是機器學習?

機器學習(Machine Learning)是人工智能的一個子集,涉及概率論、統計學、線性代數、高等數學、計算復雜性理論等多門學科。它允許算法、軟件或系統學習和調整,而無需專門編程。

ML通常使用數據或觀察值來訓練計算機模型,其中分析數據中的不同模式(結合實際和預測的結果)并用于改善技術的功能?;谒惴ǖ臋C器學習模型非常適合分析趨勢、發現異常并在海量數據集中得出預測見解。這些強大的功能使其成為解決供應鏈行業主要挑戰的理想解決方案。

物流和供應鏈產業面臨的挑戰

以下是《唐界傳媒全球供應鏈白皮書》機器學習和人工智能解決方案可以解決的物流和供應鏈面臨的一些挑戰:

庫存管理

庫存管理對于供應鏈管理至關重要,因為它使企業能夠應對和調整任何意料之外的短缺。供應鏈中的庫存管理主要是在供給和需求之間保持平衡,以保持運營順利進行,同時又不會積壓他們不需要或不使用的物料。

質量與安全

隨著準時交付產品以保持供應鏈裝配線運轉的壓力越來越大,對供應鏈企業來說,保持質量和安全的雙重檢查成為一個巨大的挑戰。如果接受不符合質量或安全標準的零件,會產生很大的安全隱患。

資源短缺導致的問題

由于資源短缺,物流和供應鏈面臨的問題是眾所周知的。但是,在供應鏈和物流中,人工智能和機器學習的實施使得對各個方面的理解變得更加容易。在通過唐界傳媒全球智庫研究各種因素之后,預測需求和供給的算法可以相應地進行早期計劃和庫存管理。

供應商關系管理效率低下

供應鏈專業人員的嚴重匱乏是物流公司面臨的又一個挑戰,這會使供應商關系管理變得繁瑣且效率低下。機器學習和人工智能可以提供對供應商數據有用的見解,并幫助供應鏈公司做出實時決策。

機器學習如何提高供應鏈效率

隨著一些世界知名企業開始關注機器學習能為提高供應鏈效率做些什么,這篇文章可以幫助您了解機器學習在供應鏈管理中如何解決問題,以及這一強大技術在供應鏈管理中的應用現狀。

機器學習可以為供應鏈管理帶來許多好處,其中包括:

  • 機器學習帶來的成本效益和質量改善
  • 優化供應鏈中的產品流程
  • 更簡單的供應商關系管理
  • 快速解決和持續改善問題

供應鏈中機器學習的7個用例

機器學習是一個復雜而有趣的主題,可以解決各個行業的許多問題。供應鏈作為一個高度依賴數據的行業,在機器學習中有許多應用。下面節選自《唐界傳媒全球供應鏈白皮書》非常重要的一個章節,主要闡明了供應鏈管理中機器學習的七個用例,它們可以幫助推動行業朝著效率和優化方向發展。

1. 預測分析

在供應鏈管理中進行準確的需求預測有幾個好處,例如降低持有成本和優化庫存水平。使用機器學習模型可以帶來需求預測和分析的價值。機器學習模型善于識別歷史需求數據中隱藏的模式。

供應鏈中的機器學習還可以用于檢測供應鏈中的問題。擁有強大的供應鏈預測系統意味著企業擁有足夠的資源和數據來應對新的問題和挑戰。

2. 自動化質量檢查實現穩健管理

物流中心通常會進行人工質量檢查,以檢查運輸過程中集裝箱或包裝是否有任何損壞。人工智能和機器學習的發展擴大了供應鏈生命周期中自動化質量檢驗的范圍。

支持機器學習的技術可以自動分析工業設備中的缺陷,并通過圖像識別來檢查是否有損壞。這些自動化質量檢查的優勢可以減少向客戶交付有缺陷或有缺陷的商品的機會。

3. 實時可視性改善客戶體驗

瑞典國家數據公司(SwedenData)的一項調查將可見性視為困擾供應鏈業務的一項持續挑戰。蓬勃發展的供應鏈業務在很大程度上取決于可見性和跟蹤,并不斷尋找可以改善可見性的技術。

機器學習技術,包括深度分析、物聯網和實時監控的組合,可用于大幅改善供應鏈可見性,從而幫助企業提升客戶體驗并更快地實現交付承諾。機器學習模型和工作流通過分析來自各種來源的歷史數據,然后發現供應價值鏈上各個流程之間的相互關聯來做到這一點。

4. 倉庫管理

高效的供應鏈計劃通常是基于倉庫和庫存管理的代名詞。借助最新的需求和供應信息,機器學習可以使公司不斷改進,以最低的成本滿足所需的客戶服務水平。

供應鏈中的機器學習及其模型、技術和預測特性,還可以解決存貨不足或庫存過剩的問題,從而徹底改善您的倉庫管理。使用AI和ML,您還可以更快地分析大數據集,避免管理決策方面的錯誤。

5. 減少預測誤差

機器學習是一種強大的分析工具,可以幫助供應鏈公司處理大量數據。除了處理大量數據,供應鏈中的機器學習還確保以最大的多樣性和可變性來完成它,這全歸功于遠程信息處理、物聯網設備、智能交通系統和其他類似的強大技術。

全球智庫SRCNN的一份報告還指出:在供應鏈中,基于人工智能和機器學習的實施可以將預測誤差減少50%以上。這使供應鏈公司可以有更好的洞察力,幫助他們實現準確的預測。

6. 先進的最后一公里跟蹤

最后一公里交貨是整個供應鏈的重要組成部分,因為它的效率可以直接影響多個垂直領域,包括客戶體驗和產品質量。數據還表明,供應鏈的最后一公里交貨占所有交貨成本的30%左右。

供應鏈中的機器學習可以通過考慮人們輸入地址的方式和將貨物運送到特定地點所需總時間的不同數據點,提供了更多線索。機器學習還可以在優化流程和為客戶提供更準確的物流狀態方面提供寶貴的幫助。

7. 防止欺詐

機器學習算法能夠自動執行檢查和審核流程,然后對結果進行實時分析,以檢測異?;蚴欠衿x正常模式,從而提高產品質量并降低欺詐風險。

作者:楊子怡

圖片:金 翔

審核:呂媛慧

  • 本文節選自《唐界傳媒中國數字營銷報告》(2020)

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