10 Gründe warum Supply Chain Management maschinelles Lernen nutzen sollte
Firmen nutzen, damals wie auch heute noch, Vorgänge zum sammeln von Informationen, um die Leistung des Supply Chain zu bewerten. Der Supply Chain ist ein wichtiger Bestandteil von Gewerbebetrieben, da er die Faktoren, die ein Gewerbe unter seiner Konkurrenz hervorheben, antreibt. Daher stammen die Geschwindigkeit und Schnelligkeit, wie ein Unternehmen sich an die erforderlichen Veränderungen der Nachfrage und des Angebotes anpasst.
Trotz der Wichtigkeit von Logistik- und Beschaffungsabläufen, gelingt es nur wenigen Unternehmen, ihre Supply Chain Prozesse miteinander zu verschmelzen. Einer Umfrage zufolge, ziehen nur 23% der Vermittlungsfirmen die Nutzung von Lieferantenzusammenarbeit in Betracht.
Durch Unstimmigkeiten bei den Beschaffungs-Supply Chain Dynamiken entstehen schwierige Resultate, wie Versorgungsdefizite, nicht konkurrenzfähige Preisgestaltung oder sogar Verzögerungen von Lieferungen. Doch das maschinelle Lernen verändert das Supply Chain Management und löst die Probleme, die die Logistik Industrie heute beschäftigen .
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles lernen ist eine Technologie bei der Computer Systeme durch ihnen gegebene Daten lernen können. Firmen können maschinelles Lernen nutzen, um einen guten Algorithmus, der dem Markt entspricht, zu erschaffen. Maschinelles lernen ist anders, da es spezielle Algorithmen erzeugt die, anders als traditionelle Algorithmen, durch Markt Faktoren lernen.
Eine weitere spezielle Eigenschaft des maschinellen Lernens, ist der geringe Anteil an Menschlicher Einmischung in den Computer Systemen. Es ist ein fortschrittliches Tool, bei dem das System durch jeden Dateneintrag in der Datenbank intelligenter wird. Diese Eigenschaft hilft dabei, die Daten zu interpretieren und macht sie somit kontrollierbarer.
Maschinelles Lernen kann auch bei bei großen Datenquellen wie dem Digitalen Markt oder Social Media eingebaut werden. Dies erlaubt es Firmen, Daten von anderen, Kundengenerierten Seiten, zu nutzen.
Die Arten, auf die maschinelles Lernen die Logistik Industrie verändert
- Reduzierung der Zeit, die durch sich wiederholende Abläufe verschwendet wird
Diejenigen, die in Supply Chain Prozesse involviert sind, kennen die Zeitverschwendung die durch sich wiederholende Abläufe entsteht. Maschinelles Lernen erlaubt es einer Firma bessere Qualitätskontrollarbeiten in einem Bruchteil der Zeit, die man Manuell dafür bräuchte, auszuführen.
Deshalb ist maschinelles Lernen bei automatisierten Qualitätskontrollen effektiver. Die Algorithmen des maschinellen Lernens können feststellen, ob ein Produkt beschädigt ist. Diese Algorithmen schlagen sogar die beste Korrekturmaßnahme vor, um Produkte und Anlagen zu reparieren.
- Fundierte Voraussagen, basierend auf erfahrungsgemäßen Anhaltspunkten
Systeme die maschinelles Lernen erlauben, können Daten von Supply Chain Vorgängen interpretieren. Dadurch kann das System eine fundierte Schätzung oder Vorhersagen für die zukünftigen Leistungen, basierend auf alten Informationen, machen. Die Algorithmen, die durch das maschinelle Lernen erzeugt werden, lernen durch frühere Daten. Dies kann, was voraussagende Analytik für Supply Chain Management Strategien angeht, revolutionär sein und ihnen helfen, ihre Entscheidungsfindungs-Pläne zu formen.
- Automatisierte Warnungen, um Krisen zu vermeiden oder sie zu entschärfen
Jedes Unternehmen das mit Supply Chain Management zu tun hat, muss festen Protokollen folgen, damit ihre Abläufe Betriebssicher sind. Um aber Krisen vorzubeugen, sind viele Unternehmen von etlichen Experten in diesem Feld abhängig, da diese existierende Protokolle und Blueprints nachprüfen um den Bruchpunkt zu reparieren.
Sobald der Bruchpunkt gefunden ist, müssen Firmen ein paar Entscheidungen treffen, damit die Produktion wieder normal weitergehen kann. Maschinelles Lernen kann in diesen Situationen nützlich sein, da es, anstatt nach Hilfe zu fragen, sich auf starke Algorithmen verlässt die Einblicke ermöglichen, Warnungen und automatisierte Empfehlungen geben.
- Überwachung der Bestände, durch Verarbeitung natürlicher Sprache
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht eine Leichtigkeit im Supply Chain Management. Sie überwacht Lieferanten von Übersee, indem sie Neuigkeiten über diese von überall auf der Welt sammelt und diese in die bevorzugte Sprache übersetzt.
Dieser Aspekt des maschinellen Lernens erlaubt es Systemen menschliche Konversationen wie Social Media Dialoge, Veröffentlichungen oder andere Daten zu verstehen und zu interpretieren. Es ermächtigt Führungskräfte ihre Verkäufer über Grenzen, im Reich des Supply Chain Management zu überwachen.
- Vollstreckbare Verbesserungen der Lieferleistung
Maschinelles Lernen kombiniert die positiven Aspekte des unbeaufsichtigten, beaufsichtigten und des bestärkten Lernens, um alle Katalysatoren zu finden, die das Supply Chain Management beeinflussen. Aber nicht nur das. Es tut all dies, indem es Produktionskosten reduziert und Prozesse bewilligt, die Risiken in den Arbeitsabläufen abschwächen.
- Verbraucher Engagement
Durch die Algorithmen des maschinellen Lernens können Unternehmen Lösungen personalisieren, indem Sie den Kundendienst automatisieren. Chatbots sind eine der dadurch entstehenden Resultate. Durch einen maßgeschneiderten Algorithmus, kann man einen Bot kreieren der sich mit Lieferanten-Rückfragen und Belangen befasst. Diese Bots reduzieren die Anzahl benötigter Arbeitskräfte.
Ein effizienter, interaktiver Kommunikationskanal kann Unternehmen dabei helfen, Weltweit ihre Zulieferer, Fertigungseinheiten-Mitarbeiter, Lagerverteilung und den Transport zu den Händlern zu verfolgen. Es ist wichtig das man den Mythos vergisst, das Chatbots nicht intelligent sind; ihre Intelligenz hängt von dem Menschen ab, die sie erschaffen.
- Voraussagende Analyse für neue Produkte
Maschinelles Lernen kann ein Segen sein, wenn ein Unternehmen die Verkäufe von neuen Produkten antreiben will. Algorithmen die von künstlicher Intelligenz erzeugt wurden, können so echt sein, das sie praktische Arbeitsansätze, wie das fragen von Partnern und das in Kontakt treten mit direkten oder indirekten Verkaufsteams, einsetzen können. Diese Manöver können einer Firma dabei helfen herauszufinden, wie viel von einem neuen Produkt oder Service sie verkaufen werden.
Was maschinelles Lernen in dieser Hinsicht tut, ist das es alle ursächlichen Faktoren, die die Nachfrage beeinflussen können (und vorher noch nicht aufgezeigt wurden), berücksichtigt. Dies kann beim richtigen Supply Management eines neuen Produkts helfen.
- Spezifische Zulieferer Daten
Eine der Schlüsselfunktionen von Algorithmen die auf maschinellem Lernen basieren, ist das verbessern des Zulieferer Qualitätsmanagements. Dies tut es, indem es alle Daten die zu dem jeweiligen Zulieferer gehören verfolgt und dann Muster in den Qualitäts-Leveln des Zulieferers findet.
All dies tut es in Isolation und ohne Unterstützung. Maschinelle Lernsysteme können selbstständig Produkt Hierarchien aufschreiben. Hinzu kommt, das diese Systeme auch viele Manuelle Stunden einsparen können, da sie Berichte von Sendungsverfolgungen organisieren.
- Beurteilung der Leistung der Anlagen
Jeder Firma die Maschinen und Geräte nutzt, will ihre Langzeitkosten reduzieren, indem sie den Abschreibungsprozentsatz ihrer Anlagegüter verringert. Sie versuchen die Lebensdauer ihrer fundamentalen Anlagegüter, die mit dem Supply Chain Management zu tun haben, zu verlängern. Diese Anlagegüter können Maschinen, Motoren oder Lagergeräte sein.
Auch hier spielt maschinelles Lernen eine Rolle. Es analysiert maschinell Daten um herauszufinden, welche Faktoren die Effizienz (oder deren Abwesenheit) bei Maschinen beeinflusst.
- Umfangreiche Abläufe: End-to-End Sichtbarkeit
Der größte Vorteil des maschinellen Lernens ist, das es von Anfang bis Ende funktioniert. In der Logistik beginnt es seine Arbeit, noch bevor die Daten verarbeitet werden können. Zuerst zerlegt es die Daten, indem es alle unnötigen Daten entfernt. Als nächstes berechnet es das Volumen, das benötigt werden könnte. Hinzu kommt, das es auch Maßangaben berechnet, indem es gezielt Industrie-Standards, sowie alle Firmenregeln und Protokolle anwendet. Zum Schluss prognostiziert es noch, basierend auf den historischen Daten, Lücken in den Betriebsabläufen.
In der Ausdrucksweise von denen, die mit maschinellen Lernsystemen zu tun haben, nennt man dies eine 3D Loading Visualisation.
Fazit
Die menschliche Note in der Technologie revolutioniert alles um sie herum. Um dies zu verstehen, denken Sie einfach an Leonardo da Vinci – er war in Experte wenn es um Mathematik, Biologie und Evolutionswissenschaft, Philosophie und Physik, die feinen Künste und kritisches Denken ging. Maschinelles Lernen ist der Da Vinci der Logistikindustrie.
Supply chain Management und die übergeordnete Industrie der Logistik, kann aus maschinellem Lernen ihren nutzen ziehen. Nach dem Harvard Business Review, nutzen seit dem ersten Quartal in 2018 bloß 7% aller Unternehmen künstliche Intelligenz um ihre Arbeitsabläufe zu automatisieren.
Maschinelles Lernen erbringt jedoch quantifizierbare Resultate. Es reduziert die Zeit, die für manuelle Arbeitsfunktionen verschwendet wird, erlaubt es Firmen durch das nutzen von empirische Daten bessere Entscheidungen zu treffen und entsendet sogar wichtige Schutzmaßnahmen und Warnsignale. Aber das schöne am maschinellen Lernen ist, das es hier noch nicht aufhört. Es empfiehlt Lösungen um Krisen zu verhindern und hilft bei der weltweiten Überwachung von Zulieferern; und das über mehrere Industrie Ebenen.
Deshalb vereinfacht maschinelles Lernen die komplexen Arbeitsabläufe der Supply Chain Management Systeme, indem es genau die Abläufe, die anfällig für Fehler sind, optimiert. Maschinelles Lernen ist nicht die Zukunft, sondern unsere Gegenwart.
der Verkauf, die durch Maschinen oder Werkzeuge hergestellt werden, gegeben hat. Es besteht aus dem Internet der Dinge (IdD), kognitivem Rechnen und Cloudcomputing. Man nennt es auch eine “smart factory”. Durch diese Technologie kommunizieren und kooperieren Cyber-Physikalische Systeme in echt-Zeit mit Menschen.
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