机器学习可以改变供应链管理的9种方式

在激烈竞争的市场中，企业不断努力提高利润率，降低成本并提供出色的客户体验，机器学习（ML）和人工智能（AI）等颠覆性技术提供了一些绝佳的机会。

机器学习技术处理大量实时数据，以在各个行业中将自动化带入流程并改善决策制定。

供应链中的机器学习 

人工智能和机器学习最近已成为各个行业的流行语，但是它们对于现代供应链管理实际上意味着什么呢？

首先，将机器学习集成到供应链管理中可以帮助自动化许多平凡的任务，并使企业专注于更具战略性和影响力的业务活动。 

使用智能机器学习软件，供应链经理可以优化库存并找到最合适的供应商，以保持其业务高效运行。从机器学习的各种优势到充分利用仓储，运输系统和工业物流所收集的大量数据，当今越来越多的企业对机器学习的应用表现出兴趣。

它还可以帮助企业创建由机器智能驱动的整个供应链模型，以减轻风险，提高洞察力和增强绩效，所有这些对于建立具有全球竞争力的供应链模型都至关重要。

A Gartner最近的研究 还表明，人工智能（AI）和机器学习（ML）等创新技术将在未来极大地破坏现有的供应链运营模式。机器学习技术被认为是高收益技术之一，可实现高效流程，从而节省成本并增加利润。

在详细介绍机器学习如何革新供应链并讨论公司在供应链交付中成功使用机器学习的示例之前，让我们先谈谈机器学习本身。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的子集，它允许算法，软件或系统学习和调整而无需经过专门编程即可进行学习和调整。 

ML通常使用数据或观察来训练计算机模型，其中分析数据中的不同模式（结合实际和预测的结果）并用于改善技术的功能。

基于算法的机器学习（ML）模型非常适合分析趋势，发现异常并在海量数据集中得出预测见解。

这些强大的功能使其成为解决供应链行业的一些主要挑战的理想解决方案。

 物流和供应链行业的挑战

以下是机器学习和人工智能驱动的解决方案可以解决的物流和供应链面临的一些挑战： 

• 库存管理

库存管理对于供应链管理至关重要，因为它使企业能够应对和应对任何意料之外的短缺。在寻找新供应商的过程中，没有任何一家供应链公司愿意停止他们公司的生产。同样，他们也不想积压库存，因为这会开始影响利润。

供应链中的库存管理主要是在定购采购订单的时间之间保持平衡，以确保运营顺利进行，同时又不会积压他们不需要或不需要的物品。

• 质量与安全

不断增加的压力要求及时交付产品以保持供应链装配线的运转，因此对质量和安全性进行双重检查对供应链公司来说是一个巨大的挑战。接受不符合质量或安全标准的不合格零件可能会产生很大的安全隐患。

此外，供应链上的环境变化，贸易争端和经济压力很容易变成问题和风险，在整个供应链中迅速滚雪球，造成重大问题。

• 资源短缺导致的问题

由于资源匮乏而在物流和供应链中面临的问题是众所周知的。但是，在供应链和物流中实施AI和机器学习使对各个方面的理解变得更加容易。通过研究各种因素后预测需求和供应量的算法可以相应地进行早期计划和库存。 ML提供了对供应链各个方面的新见解，还使库存和团队成员的管理变得非常简单。

• 供应商关系管理效率低下

供应链专业人员的严重短缺是物流公司面临的又一个挑战，这可能会使供应商关系管理变得麻烦而效率低下。

机器学习和人工智能可以提供有关供应商数据的有用见解，并可以帮助供应链公司做出实时决策。

为什么机器学习对供应链管理很重要？

随着一些最大和著名的公司开始关注机器学习可以做什么来提高其供应链的效率，让我们了解一下机器学习在供应链管理中如何解决这些问题以及该强大技术在当前的应用领域。供应链管理。

机器学习可为供应链管理带来许多好处，其中包括：

• 机器学习带来的成本效益，系统地推动废物减少和质量改善
• 优化供应链中的产品流程，而无需供应链公司保持大量库存
• 通过更简单，更快和经过验证的管理实践，实现无缝的供应商关系管理
• 机器学习有助于获得可行的见解，从而快速解决问题并不断改进。

 供应链中机器学习的9个最佳用例

机器学习是一个复杂而有趣的主题，可以解决各个行业的许多问题。 

供应链作为一个高度依赖数据的行业，在机器学习中有许多应用。下面阐明了供应链管理中机器学习的前9个用例，它们可以帮助推动行业朝着效率和优化方向发展。  

1. Predictive Analytics

在供应链管理中进行准确的需求预测有几个好处，例如降低持有成本和优化库存水平。

使用 机器学习 在模型中，公司可以享受预测分析的优势来进行需求预测。这些机器学习模型善于识别历史需求数据中的隐藏模式。供应链中的机器学习还可以用于检测供应链中的问题，即使它们没有破坏业务。

拥有强大的供应链预测系统意味着企业拥有足够的资源和情报来应对新出现的问题和威胁。并且，响应的有效性与企业对问题的响应速度成正比。

2. 自动化质量检查以实现稳健管理

物流中心通常会进行人工质量检查，以检查运输过程中容器或包装是否有任何损坏。人工智能和机器学习的发展扩大了供应链生命周期中自动进行质量检查的范围。

支持机器学习的技术可以自动分析工业设备中的缺陷，并通过图像识别来检查是否有损坏。这些电源自动质量检查的优势可以减少向客户交付有缺陷或有缺陷的商品的机会。 

3. 实时可视性，以改善客户体验

Statista 民意调查 确定可见性是困扰供应链业务的一项持续挑战。蓬勃发展的供应链业务在很大程度上取决于可见性和跟踪，并不断寻找可以改善可见性的技术。

机器学习技术，包括深度分析，物联网和实时监控的组合，可用于大幅改善供应链可见性，从而帮助企业转变客户体验并更快地实现交付承诺。机器学习模型和工作流通过分析来自各种来源的历史数据，然后发现供应价值链上各个流程之间的相互联系来做到这一点。

一个很好的例子是亚马逊使用机器学习技术为其用户提供卓越的客户体验。 ML通过使公司能够深入了解产品推荐与客户随后访问网站之间的相关性来做到这一点。

4. 简化生产计划

机器学习可以在优化生产计划的复杂性中发挥重要作用。机器学习模型和技术可用于在已经可用的生产数据上训练复杂的算法，从而有助于识别可能的低效率和浪费区域。

此外，值得注意的是，在供应链中使用机器学习来创建更适应的环境以有效应对任何类型的中断。

5. 减少成本并缩短响应时间

越来越多的B2C公司正在利用机器学习技术来触发自动响应并处理需求到供应之间的不平衡，从而最大程度地降低成本并改善客户体验。

机器学习算法能够分析实时数据和历史交付记录并从中学习，这有助于供应链管理者优化其车队的路线，从而缩短驾驶时间，节省成本并提高生产率。 

此外，通过改善与各种物流服务提供商的连接性并整合货运和仓储流程，可以降低供应链中的管理和运营成本。

6. Warehouse Management

高效的供应链计划通常是基于仓库和库存管理的代名词。借助最新的需求和供应信息，机器学习可以使公司不断努力，以最低的成本满足所需的客户服务水平。

供应链中的机器学习及其模型，技术和预测功能还可以解决库存不足或库存过剩的问题，从而彻底改善您的仓库管理。 

使用AI和ML，您还可以更快地分析大数据集，并避免在典型情况下人类所犯的错误。

7. 减少预测误差

机器学习是一种强大的分析工具，可帮助供应链公司处理大量数据。

除了处理如此大量的数据外，供应链中的机器学习还确保以最大的多样性和可变性来完成它，这全归功于远程信息处理，物联网设备，智能交通系统以及其他类似的强大技术。这使供应链公司可以获得更好的见解，并帮助他们获得准确的预测。一种 报告 麦肯锡的研究还表明，供应链中基于AI和ML的实施可以将预测错误减少多达50％。

8. 先进的最后一英里跟踪

最后一英里交付是整个供应链的关键方面，因为其有效性会直接影响多个垂直领域，包括客户体验和产品质量。数据还表明，供应链中的最后一英里交付构成了  所有运送费用的28％。

供应链中的机器学习可以通过考虑有关人们用来输入地址的方式的不同数据点以及将货物运送到特定位置所花费的总时间来提供巨大的机会。 ML还可以在优化流程和为客户提供有关装运状态的更准确信息方面提供宝贵的帮助。

9. Fraud Prevention

机器学习算法能够自动执行检查和审核流程，然后对结果进行实时分析，以检测异常或偏离正常模式，从而提高产品质量并降低欺诈风险。

除此之外，机器学习工具还能够防止特权凭证滥用，这是全球供应链中违约的主要原因之一。

使用机器学习改善供应链管理的公司

以下是一些使用机器学习来提高其供应链管理生产力的顶级公司：

一种） com –电子商务

亚马逊是电子商务行业中知名的供应链领导者之一，它利用基于人工智能和机器学习（例如自动仓储和无人机交付）的技术先进和创新的系统。

由于在智能软件系统，运输和仓储方面的大量投资，亚马逊强大的供应链可以直接控制主要领域，例如包装，订单处理，交付，客户支持和逆向物流。

b） 微软公司–技术

技术巨头微软的供应链系统在很大程度上依赖于机器学习和商业智能驱动的预测性见解。

该公司拥有庞大的产品组合，可生成大量数据，需要将这些数据集成到中央级别以进行预测分析和提高运营效率。

机器学习技术使该公司能够建立无缝集成的供应链系统，从而使他们能够实时捕获数据并进行分析。此外，公司强大的供应链利用主动和预警系统来帮助他们降低风险和快速解决问题。

C） Alphabet Inc. –互联网企业集团

Alphabet是一家著名的技术巨头和高度创新的技术公司，它依赖于灵活且响应迅速的供应链，该供应链可以无缝地跨地区协作。 

Alphabet的供应链利用机器学习，人工智能和机器人技术来实现完全自动化。

d） 宝洁&赌博-消费品

消费品负责人P&G，是拥有大量产品组合的最复杂的供应链之一。该公司出色地利用了机器学习 先进分析等技术 数据的应用和端到端产品流管理。

e） 劳斯莱斯–汽车

劳斯莱斯（Rolls Royce）与Google合作，创造了自动驾驶船，机器学习和人工智能技术取代了无人驾驶汽车中的一名驾驶员，而代替了整个驾驶员的工作。 

公司现有的船舶使用算法来准确感知水中周围的物体，并根据它们对船舶造成的危险对物品进行分类。 ML和AI算法还可用于跟踪船舶发动机性能，监控安全性以及装卸货物。

底线

供应链效率的提高对任何企业都至关重要。在艰难的利润率范围内经营其业务，任何形式的流程改进都可能对底线利润产生重大影响。

机器学习等创新技术使应对波动性挑战和准确预测全球供应链中的需求变得更加容易。 Gartner预测，到2023年，至少有50％的供应链运营全球公司将使用与AI和ML相关的转换技术。这证明了机器学习在供应链行业中的日益普及。

但是，为了能够充分利用机器学习的好处，企业需要计划未来并开始投资于 机器学习 和相关技术在供应链行业中享有更高的利润，效率和更好的资源可用性。