机器学习有助于提高供应链管理的准确性和效率

在当今动荡不安的复杂商业世界中，很难为供应链建立可靠的需求预测模型。大多数预测技术都会产生令人失望的结果。这些错误背后的根本原因通常在于旧模型中使用的技术。这些模型不是为了不断学习数据和做出决策而设计的。因此，当新数据进入并进行预测时，它们就会过时。这个问题的答案是机器学习，它可以帮助供应链有效地进行预测并妥善管理。

供应链如何运作

公司的供应链由其供应链管理系统管理。供应链用于控制企业中不同种类商品的流动。它还涉及在库存中存储材料。因此，供应链管理是日常供应链活动的计划，控制和执行，旨在提高业务质量和客户满意度，同时在业务的所有节点中消除商品的浪费。

什么是供应链管理的痛点?

需求预测是供应链管理中最困难的部分之一。当前的预测技术经常给用户带来不准确的结果，导致他们犯下严重的经济错误。他们无法正确理解不断变化的市场模式和市场波动，这妨碍了其正确计算市场趋势并相应提供结果的能力。

通常，由于需求预测的局限性，规划团队往往会感到气馁。他们指责领导者对改进规划过程缺乏兴趣。这一挑战的产生是因为从客户需求中收集的数据变得越来越复杂。以前，它可以很容易地解释。然而，随着更新的数据生成技术的发挥，数据变得非常复杂，几乎不可能用现有技术进行管理。

以前，可以通过使用简单的历史需求模式轻松计算需求。但现在，已知需求会在很短的时间内波动，因此，历史数据是无用的。

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机器学习如何帮助

传统算法由于它们的波动而无法解决这些问题。但是，借助机器学习，公司可以轻松解决这些问题。机器学习是一种特殊类型的技术，通过该技术，计算机系统可以从给定数据中学习许多有用的东西。在机器学习的帮助下，公司可以建立一个强大的算法模型，该算法将随着市场的流动而变化。与传统算法不同，机器学习从市场场景中学习并可以创建动态模型。

通过机器学习，计算机系统实际上可以在没有任何人工交互的帮助下改进模型。这意味着随着更多数据进入机器学习系统的储存库，它将变得更加智能化，数据将变得更易于管理和更易于解释。

机器学习还可以与社交媒体，数字市场和其他基于互联网的网站等大数据源集成。到目前为止，目前的规划系统无法做到这一点。简单来说，这意味着公司可以使用来自消费者生成的其他站点的数据信号。这些数据包括来自社交网站和在线市场的数据。这些数据有助于公司了解广告和媒体使用等新技术如何提高销售额。

哪些领域需要改进?

有很多地方可以使用机器学习来改进。但是，传统的规划程序存在三个主要问题。下面讨论这些问题以及通过机器学习改进这些方面：

规划团队的问题

通常，计划团队使用旧的预测技术，其中涉及手动评估所有数据。这个过程非常耗时，结果往往不够准确。这种情况不仅降低了员工的士气，也阻碍了公司的发展。但是，通过机器学习，系统可以根据数据的优先级采取许多变量，并制作高度准确的模型。规划人员可以使用这些模型进行更有效的规划，并且他们也不会花费很多时间。规划人员还可以通过他们的经验进一步增强模型。

安全库存水平

采用传统的规划方法，公司必须始终保持高安全库存水平。但是，机器学习可以通过评估更多变量来帮助设置最佳安全库存水平。

销售和运营计划

如果您的销售和运营计划(S&OP)团队的预测不能令人满意和不准确，或者根据市场行为不够灵活，那么也许是时候升级系统了。机器学习在这里找到了完美的用途，因为它可以通过不同类型的数据了解当前的市场趋势来提高预测质量。因此，机器学习可以使S&OP的工作变得更加容易。

所有这些领域都有改进的余地，这些差距可以通过机器学习技术来填补。机器学习可以彻底改变公司供应链管理的架构。许多公司已经开始使用它，他们发现他们的计划部门得到了很大改善。

实际使用案例

由于机器学习在需求预测中的许多优点，它被用于各种领域。然而，这些组织还没有完全将他们的系统改为学习系统 - 他们使用机器学习系统和传统系统。机器学习系统弥补了遗留系统的空白并提高了性能。下面给出了这种用例的一些例子。

葛兰纳罗

这是一家意大利乳品公司，它利用机器学习将预测准确度提高了5%。交货时间也减少了原来时间的一半左右，这也提高了客户满意度。

Groupe Danone

该公司总部位于法国，销售多种不同类型的产品。早些时候，该公司对促销优惠的回应预测结果是70%不准确，导致巨大损失。然而，随着计划架构中机器学习的实施，它在销售和预测方面都有了很大的改进。

Lennox是一家美国公司，生产冷却和加热设备。它已扩展到整个北美洲。因此，为了提供全面的客户满意度，在应对扩展过程的同时，Lennox将机器学习与其预测架构相结合。借助机器学习，Lennox可以准确预测客户的需求，进一步帮助公司更好地了解客户的共同需求。机器学习也在很大程度上帮助公司完全自动化其规划程序。

结论

机器学习如果在正确的时间和地点实施，可以证明对公司的供应链非常有益。它可以帮助制作需求预测的准确模型，还可以使规划部门的工作更容易。现在没有必要彻底改变整个系统，但在不久的将来，每个供应链肯定会使用机器学习来通过创建动态模型来提高预测能力，动态模型将由机器学习系统定期更新。因此，这项新技术将成为企业不可或缺的工具。