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机器学习如何帮助供应链预测

迈克尔威尔逊 | Mar 8, 2019

与东西互联网配对时,机器学习可以为供应链预测创造一个真正强大的系统。机器学习能够改善供应链......

与东西互联网配对时,机器学习可以为供应链预测创造一个真正强大的系统。机器学习能够改进 供应链管理以多种方式,主要通过分析和模式识别。同时,物联网设备可以生产用于组织的预测算法和工具的大型准确的数据集可以学习。

通过机器学习分析大型多样化数据

机器学习经常用于分析“大数据”设置的数据集太大,以传统的分析方法。在供应链预测方面,可以在组织的流程和设备上收集一项限定的数据。当数据集变得太大时对于人类的眼睛来处理,人工智能接管了。

大多数公司收集的数据量不断增加 - 该数据可用于为供应链预测提供非常准确的仿真模型。此外,该数据通常不是非常刚性的数据集;它以各种格式有机收集。如果没有机器学习,许多系统将无法比较和对比这些不同形式的数据。

通过人工智能实现更好的模式识别

机器学习可以解释传统需求预测模型可能无法预测的因果因素。 AI机器学习不只是寻找预测的预设模式; 它能够深入地进入极其复杂的数据集以识别潜在的相关性。通过这些复杂的数据集,机器学习将提供更好的仿真模型的未来环境。 

传统需求预测通常基于人眼注意的相关性。需求的季节性转变是最值得注意的例子之一。机器学习可以比这些明显的连接更深入地挖掘,从而提高其预测模型的准确性。 

通过更好的智能降低成本和更快的响应时间

具有更准确的供应链预测系统意味着组织具有更好地优化其预测的能力。组织可以针对他们可以改进的效率低下的区域,同时投影在未来可能会遇到障碍或瓶颈的地方。

更好的情报意味着公司也可以迅速回应新兴威胁;人工智能和机器学习可用于检测供应链中的问题,然后开始扰乱组织。组织可以响应问题的速度越快,响应的成本效益越高。  

优质供应链资产的更好的管理,维护和维修

当放置在机械和设备等供应链资产时,物联网传感器能够预测维修。当齿轮突破时,这些物联网传感器将立即报告损坏,使供应链的经历越来越少。当与机器学习配对时,IOT传感器也可以在发生故障时预测。在出现问题之前,这些预测可能导致维修设备和机器,从而降低与这些维修相关的成本。一些MRO公司目前使用这项技术来拯救客户的时间和金钱。在关闭时间之前更换组件,比中期崩溃便宜得多。 

更好的维护设备将持续更长时间,同时还确保供应链尽可能几乎没有停机时间。物联网设备提供了更具成本效益的管理和维护设备,否则可以通过人类检查实现的设备。 IOT分析也可以比人类检查更频繁地完成。

通过实时监控端到端可见性

IOT设备和机器学习进一步提供整个供应链的实时监控。通过正确的传感器和报告,组织可以轻松地通过其供应链跟踪每个项目。这允许识别需要解决的核心低效率,以及优化和简化供应链路线的能力。

端到端可见性 进一步提高责任和透明度,更容易报告供应链内物品的位置,并减少通过供应链移动的可交付成果可能会丢失或损坏的机会。实时监控系统可用于改善物流的所有内容并缩放客户支持。 

通过将机器学习分析整合到供应链预测中,组织可以更好地了解对供应运营和物流的整体理解。利用收集大量数据和人工智能的IOT设备分析此数据公司可以简化和优化其供应链,提供更好的维护和卓越的整体结果。

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