Morai-Logistics-博客 - 机器学习供应链

专家说机器学习是一个“revolutionary”解决方案可以解决今年面临供应链面临的四项重大挑战。

供应链目前面临着相同的创新,但具有挑战性的运动:技术。数字化造成的破坏增加了全球市场的价值,但也推进了供应链的运作方式。这转化为消费者需求的增加,并且更需要优化的过程。

根据 老板杂志,今天的供应链努力实现相同的目标,“简化流程,同时最大化有效性”。然而,虽然新兴平台产生了显着的影响,但有一种技术越来越大的技术。

机器学习是一种方法论分析领导者, ,描述为:

基于系统可以从数据学习的想法的人工智能分支,识别模式,并使人类干预最小化决定。

这种高级数据分析系统有助于改变日常生活。例如,Media Service提供商Netflix通过预测显示观众来基于过去的搜索来创造积极的客户体验。这种形式的“分析模型建设“也可以提出供应链的革命方式来优化他们的流程。

本文确定了机器学习如何应对2018年供应链面临的四个挑战。

1.需求预测

如上所述,供应链具有相当大的压力,以提供效率和即时性。电子商务和移动购物为客户提供了易于使用的平台,在那里他们可以用点击按钮购买物品。因此,加速交付的期望也增加了。

福布斯贡献者, 路易斯哥伦布,指出机器学习算法可以帮助解决供应链面临的最大挑战之一:“预测生产未来的生产需求”。机器学习使公司能够了解大数据,以识别模式并了解如何预测这些未来的需求。

2.减少成本

机器学习的先进预测方法也可以帮助降低与交付相关的成本。 供应链潜水 只需两年前,确认,60%的在线交易被加快免费送货。这已经提高了客户满意度的酒吧,但在零售商和供应链中也从成本的角度施加了令人难以置信的压力。

与人工智能(AI)相结合,机器学习可以通过考虑和避免可能的偏差来帮助改善运输性能并降低运费。

3.客户服务

为了重申,在线购物平台的出现增加了需求,移动组织将急性重点放在客户服务上。因此,机器学习提高了效率,从而提高了公司提供可见和可靠的服务的能力。 研究 关于供应链痛点发现,由于预测不准确,公司斗争了解“市场模式和市场波动”。

福布斯 在降低库存和运营成本之上,机器学习还可以提高客户的响应时间。

4.优化可见性

在一个特色 article 摩尔人物流,我们讨论了透明供应链的重要性。了解货件生命周期的所有方面,从供应链和客户的角度都很重要。研究发现,

73%的在线购物者在有能力跟踪其交货时,可以更加自信地购买。

结合其他形式的技术,机器学习可以帮助供应链实现端到端的可见性。它提供了对实时数据的高级洞察力,并制定了可以帮助公司提出知情决策的模式。

供应链必须利用有助于提高需求预测,降低成本,提高客户服务的技术,并提供透明度的技术。机器学习是一种革命性的工具,供应链应该利用来克服不可预测的挑战。