Inhoud
- Hoe een supply chain werkt
- Wat zijn pijnpunten in supply chain management?
- Hoe machine learning kan helpen
- Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
- Welke gebieden moeten worden verbeterd?
- Praktische gebruiksscenario's
- Gevolgtrekking
Bron: Trueffelpix / Dreamstime.com
Afhaal:
Om een bedrijf te laten slagen, moet het een goed beheerde supply chain hebben. Machine learning helpt de nauwkeurigheid en efficiëntie van supply chain management te verbeteren.
In de huidige volatiele en complexe zakenwereld is het erg moeilijk om een betrouwbaar vraagvoorspellingsmodel voor supply chains te maken. De meeste voorspellingstechnieken produceren teleurstellende resultaten. De grondoorzaken achter deze fouten blijken vaak te liggen in de technieken die in de oude modellen worden gebruikt. Deze modellen zijn niet ontworpen om continu van gegevens te leren en beslissingen te nemen. Daarom worden ze verouderd als er nieuwe gegevens binnenkomen en er wordt voorspeld. Het antwoord op dit probleem is machine learning, wat een supply chain kan helpen om efficiënt te voorspellen en het goed te beheren. (Zie Thinking Machines: The Artificial Intelligence Debate voor meer informatie over machines en intelligentie.)
Hoe een supply chain werkt
De supply chain van een bedrijf wordt beheerd door zijn supply chain managementsysteem. Een supply chain controleert de beweging van verschillende soorten goederen in een bedrijf. Het omvat ook de opslag van materialen in inventaris. Supply chain management is dus de planning, controle en uitvoering van dagelijkse supply chain-activiteiten, met als doel de bedrijfskwaliteit en klanttevredenheid te verbeteren, terwijl verspilling van goederen in alle knooppunten van een bedrijf wordt tegengegaan.
Wat zijn pijnpunten in supply chain management?
Het voorspellen van eisen is een van de moeilijkste onderdelen van supply chain management. De huidige technologie voor prognoses biedt de gebruiker vaak onnauwkeurige resultaten, waardoor ze ernstige economische fouten maken. Ze kunnen de veranderende marktpatronen en marktfluctuaties niet goed begrijpen, en dit belemmert het vermogen om markttrends goed te berekenen en dienovereenkomstig resultaten te leveren.
Vaak wordt het planningsteam ontmoedigd vanwege de beperkingen van de vraagvoorspelling. Ze geven de leiders de schuld voor hun gebrek aan interesse in het verbeteren van het planningsproces. Deze uitdaging doet zich voor vanwege het feit dat de gegevens die worden verzameld van de eisen van de klant steeds complexer worden. Voorheen kon het heel gemakkelijk worden geïnterpreteerd. Met de komst van nieuwere technologieën voor gegevensgeneratie zijn de gegevens echter zeer complex en vrijwel onmogelijk te beheren met bestaande technologie.
Voorheen konden de eisen eenvoudig worden berekend met behulp van een eenvoudig historisch vraagpatroon. Maar nu is bekend dat de vraag op zeer korte termijn fluctueert en dus zijn historische gegevens nutteloos.
Hoe machine learning kan helpen
Deze problemen kunnen niet worden opgelost door traditionele algoritmen vanwege hun fluctuaties. Met behulp van machine learning kunnen bedrijven deze echter eenvoudig oplossen. Machine learning is een speciaal type technologie waarmee het computersysteem veel nuttige dingen kan leren van de gegeven gegevens. Met behulp van machine learning kunnen bedrijven een krachtig algoritme modelleren dat meegaat met de stroom van de markt. In tegenstelling tot traditionele algoritmen leert machine learning van het marktscenario en kan het een dynamisch model creëren.
Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
Je kunt je programmeervaardigheden niet verbeteren als niemand om softwarekwaliteit geeft.
Door middel van machine learning kan het computersysteem het model verfijnen zonder menselijke interactie. Dit betekent dat naarmate er meer gegevens in het reservoir van het machine learning-systeem komen, deze intelligenter worden en de gegevens beter beheersbaar en gemakkelijker te interpreteren worden.
Machine learning kan ook worden geïntegreerd met big data-bronnen zoals sociale media, digitale markten en andere op internet gebaseerde sites. Dit is tot nu toe niet mogelijk met de huidige planningssystemen. In eenvoudige bewoordingen betekent dit dat bedrijven datasignalen van andere sites kunnen gebruiken die door consumenten worden gegenereerd. Deze gegevens omvatten gegevens van sociale netwerksites en online marktplaatsen. Deze gegevens helpen het bedrijf om te weten hoe nieuwere technieken zoals reclame en het gebruik van media de verkoop kunnen verbeteren.
Welke gebieden moeten worden verbeterd?
Er zijn veel plaatsen waar machine learning kan worden gebruikt voor verbetering. Er zijn echter drie belangrijke plaatsen waar traditionele planningsprocedures problemen veroorzaken. Deze problemen en de verbetering van deze aspecten door middel van machine learning worden hieronder besproken:
Problemen van het team plannen
Planningsteams gebruiken vaak oude prognosetechnieken, waarbij alle gegevens handmatig worden geëvalueerd. Dit proces is extreem tijdrovend en de resultaten zijn vaak niet nauwkeurig genoeg. Dit soort situaties vermindert niet alleen het moreel van de werknemers, maar belemmert ook de groei van het bedrijf. Met machine learning kan het systeem echter veel variabelen nemen op basis van hun prioriteiten op basis van de gegevens, en een zeer nauwkeurig model maken. Deze modellen kunnen door de planners worden gebruikt voor een veel effectievere planning, en ze nemen ook niet veel tijd in beslag. De planners kunnen het model ook nog meer verbeteren door hun ervaringen. (Voor meer informatie over het gebruik van gegevens om vooruit te plannen, zie hoe conuele integratie voorspellende analyses mogelijk maakt.)
Veiligheidsniveaus
Met traditionele planningsmethoden moet een bedrijf zijn veiligheidsvoorraad bijna altijd hoog houden. Machine learning kan echter helpen door veel meer variabelen te evalueren voor het instellen van een optimaal beveiligingsvoorraadniveau.
Verkoop- en operationele planning
Als de prognose van uw S & OP-team (Sales & Operations Planning) onbevredigend en onnauwkeurig is, of niet flexibel genoeg is om zich aan te passen aan het marktgedrag, dan is het misschien tijd om het systeem te upgraden. Machine learning vindt hier een perfect gebruik, omdat het de kwaliteit van prognoses kan verbeteren door de huidige markttrends te leren door middel van verschillende soorten gegevens. Zo kan machine learning het werk van S&OP veel eenvoudiger maken.
Al deze gebieden kunnen worden verbeterd en deze leemten kunnen worden opgevuld met de techniek van machine learning. Machine learning kan de architectuur van het supply chain management van een bedrijf volledig vernieuwen. Veel bedrijven zijn er al mee begonnen en vinden dat hun planningafdeling sterk is verbeterd.
Praktische gebruiksscenario's
Vanwege de vele voordelen van machine learning bij vraagvoorspelling, wordt het op verschillende gebieden gebruikt. Deze organisaties hebben hun systemen echter niet volledig veranderd in learning-systemen - ze gebruiken machine learning-systemen naast traditionele. De machine learning-systemen dekken de lacunes van de oude systemen en verbeteren hun prestaties. Enkele voorbeelden van dergelijke use cases worden hieronder gegeven.
Granarolo
Dit is een Italiaans zuivelbedrijf dat machine learning heeft gebruikt om de voorspellingsnauwkeurigheid met vijf procent te verhogen. De levertijden zijn ook met ongeveer de helft van de oorspronkelijke tijd verminderd, wat ook heeft geleid tot een betere klanttevredenheid.
Groupe Danone
Dit bedrijf is gevestigd in Frankrijk en verkoopt veel verschillende soorten producten. Eerder bleken voorspellingen voor reacties op promotionele aanbiedingen van het bedrijf 70 procent onnauwkeurig, wat resulteerde in grote verliezen. Met de implementatie van machine learning in de planningsarchitectuur is het echter veel verbeterd in zowel verkoop als prognose.
Lennox International
Lennox is een Amerikaans bedrijf dat koel- en verwarmingsapparatuur produceert. Het is uitgebreid in Noord-Amerika. Dus om volledige klanttevredenheid te bieden en tegelijkertijd het uitbreidingsproces aan te pakken, heeft Lennox machine learning geïntegreerd met de prognosearchitectuur. Met behulp van machine learning kon Lennox de behoeften van zijn klanten nauwkeurig voorspellen, wat het bedrijf verder hielp om de gemeenschappelijke eisen van klanten beter te begrijpen. Machine learning heeft het bedrijf ook grotendeels geholpen om zijn planningsprocedure volledig te automatiseren.
Gevolgtrekking
Machine learning, indien op de juiste plaats en op het juiste moment geïmplementeerd, kan zeer voordelig zijn voor de supply chain van een bedrijf. Het kan helpen bij het maken van nauwkeurige modellen voor vraagvoorspelling en kan ook het werk van de planningsafdeling vergemakkelijken. Het is niet nodig om nu een volledig systeem volledig te veranderen, maar in de zeer nabije toekomst zal elke supply chain zeker machine learning gebruiken om de voorspellingsmogelijkheden te verbeteren door het creëren van dynamische modellen die regelmatig worden bijgewerkt door het machine learning-systeem. Deze nieuwe technologie zal dus een onmisbaar hulpmiddel voor bedrijven blijken te zijn.