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10 Gründe warum Supply Chain Management maschinelles Lernen nutzen sollte

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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

  1. 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.

 

  1. 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.

 

  1. 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.

 

  1. 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.

  1. 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.

 

  1. 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.

 

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.

10 Gründe warum Supply Chain Management maschinelles Lernen nutzen sollte

Die SupplyChain wird Schlau, mit künstlicher Intelligenz

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Die SupplyChain wird Schlau, mit künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz revolutioniert wirklich jeden Aspekt unserer Welt; von öffentlichen Institutionen bis hin zu Privatleuten, es beeinflusst einfach jede Industrie. Die Logistik ist keine Ausnahme für die universelle Reichweite von AI. Deshalb kann ein Supply Chain viele seiner Risiken und Lücken durch die Anwendung von AI bewältigen.

Künstliche Intelligenz ist einfache Intelligenz, die von Maschinen ausgegeben wird. Anders als bei herkömmlicher Prozess-Orientierter Intelligenz, kopiert das Lern- und Aktionsbasierende Potential der Maschinen die Autonomie. In anderen Worten ist AI von Computern simulierte, menschliche Intelligenz. Die 3Vs der großen Daten oder der Kern der AI, ist die Fähigkeit Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt zu erkennen. Dies wiederum wird genutzt um Zusammenhänge in den großen Datenmengen zu finden.

Die meisten Experten kategorisieren AI in zwei Blöcke; Vergrößerung und Automatisierung. Das erste hilft Menschen bei ihren Routineaufgaben, während das letztere eigenständig und ohne menschliche Einmischung agiert.

Supply Chain Anpassung an AI

In 2010 sagte eine Studie voraus, dass das Supply Chain Management sehr von der Anwendung künstlicher Intelligenz profitieren würde. Die Forschung nannte verschiedene Wege, durch die dies geschehen könnte – das Setzen von Bestands-Sicherheitsleveln, Transportnetzwerk Design, Kauf und Lieferungsmanagement, usw. Dank des enormen Wachstums von AI im letzten Jahrzehnt, sind diese Dinge jetzt umsetzbar.

Die Tools, die AI im Bereich der Logistik bietet, werden als Tools mit hohem Potential zur Verbesserung der Top-Line und Bottom-Line Werte angesehen. Es gibt 6 Anwendungen von künstlicher Intelligenz, die das Supply Chain Management fördern kann:

  • Voraussagen und Analyse

Jede Industrie ist hochgradig von den Supply Chain Planungen, die einen wichtigen Teil der Supply Chain Strategie der jeweiligen Firma formen, abhängig. Künstliche Intelligenz greift ein, wenn es Voraussagen im Bestand oder bei Nachfrage und der Versorgung machen kann. Hinzu kommt, das maschinelles Lernen die Agilität und Optimierung der Entscheidungsfindung, die zum Supply Chain Management dazu gehört, beschleunigen kann.

Mit künstlicher Intelligenz, kann die SCM Industrie den best möglichen Aktionsplan finden , der durch Algorithmen und Maschinen basiertes Analysen bestimmt wird.

Wenn eine Firma Sanitärgeräte verkauft, kann es ein auf AI-basierndes Tool nutzen, um die Nachfrage jedes ihrer Produkte auf einer täglichen Basis vorauszusagen. Dies tut AI, indem es alle vorherigen Verkaufsdaten aller Modelle analysiert und die Daten, in die es sich dort stürzt beinhalten auch das Datum und die Uhrzeit des Kaufes, die Anzahl der gekauften Waren und weitere Informationen.

Die Tools zum maschinellen Lernen können den besonderen Trend in Sachen Saisonbewegungen oder Art des Produkts lernen und sie berücksichtigen auch Faktoren wie Wetterdaten und Nachrichten Events , die den Verkauf in einem bestimmten Zeitraum beeinflusst haben könnten.

  • Lager Ausführungssystem

Ein verlässliches Lager- und Bestandsmanagement, ist einer der wichtigsten Aspekte der Supply Chain Planung. Eine Industrie-spezifische und doch universelle Herausforderung, die Firmen auf sich nehmen, ist das über- oder unterschätzen des erforderlichen Bestandes.

Auf künstlicher Intelligenz basierende Algorithmen und Daten besitzen solch eine rationalisierte, voraussagende Leistungsfähigkeit, das sie, wie schon vorhin erwähnt, Bestand und Nachfrage voraussagen können. Diese Eigenschaft des AI kann beim Supply Chain Management angewendet werden, um Probleme die zu geringen oder übertriebenen Lagerbeständen führen, zu meistern.

Ein weiterer Bereich in der Industrie, wo AI angewendet werden kann, liegt bei der Nutzung der Tools zur Lokalisierung und Zuordnung. Fahrerlose Transportfahrzeuge (AGVs) im Lagermanagement, hatten früher oft Probleme, erhalten sie jedoch maschinelles sehen, können AGVs in normalen Räumlichkeiten wie Gebäuden, automatisiert Material handhaben.

Tatsächlich nutzen Lager Ausführungssysteme (WES) AI, um das Supply Chain System effizienter zu machen.

  • Logistik und Versand

In der heutigen Zeit erwarten Kunden und Klienten akkurate und zeitliche Lieferungen. Dies hat jedoch so viel Druck auf die Firmen ausgeübt, das sie sich jetzt auf die Verbesserung ihrer Versand- und Logistikeinrichtungen konzentrieren. Viele Firmen würden in diesem Bereich gerne eine Verbesserung erreichen, denn während sie einen Vorteil daraus ziehen, bringt es gleichzeitig mehr Kundenzufriedenheit.

Künstliche Intelligenz erlaubt schnelleren und Akkuraten Versand, welche dann die Transportkosten senkt. Das bedeutet also, das AI es Firmen erlaubt umweltfreundliche Arbeitsprozesse zu nutzen und Lohnkosten zu reduzieren. Die besten Beispiele hierfür sind Amazon und Pizza Lieferservices, die auf AI basierende Drohnen setzen, um ihre Produkte zu den Kunden zu bringen.

  • Wahl des Zulieferers

Ein weiterer, wichtiger Arbeitsschritt für Firmen ist die Wahl profitabler Zulieferer und das erhalten einer guten, professionellen Beziehung zum Zulieferer. Mit der Einführung gewisser Faktoren wie Nachhaltigkeit, CSR und Supply Chain Morale, die bei der Entscheidungstreffung von Supply Chains eine Rolle spielen, müssen Firmen den perfekten Zulieferer finden.

Selbst die kleinste Nachlässigkeit bei einer Entscheidung, kann wie eine Lawine zur Reduzierung von Wohlwollen und schlechter PR führen. Gott sei Dank erlaubt AI und seine fast schon magische Nutzung von intelligenten Algorithmen Firmen, auf Zulieferer-bezogene Daten zuzugreifen. Dadurch können Firmen jetzt Daten über ihre Zulieferer wie die Transaktionsgeschichte, Standorte, frühere Kunden, usw.  in Echtzeit prüfen.

  • Chatbots für Kundenzufriedenheit

Firmen benötigen immer ein zuverlässiges und narrensicheres System für die Kundenkommunikation und den Schriftwechsel, welche hin und wieder ihren Ruf und das Verhältnis mit früheren, momentanen und Neukunden bestimmen kann. Kunden werden oft gezwungen, lange auf die Antworten zu ihren Anfragen zu warten oder sie müssen sich sehr oft mit Mitarbeitern unterhalten.

 

AI bietet eine Lösung für dieses Problem, indem es Dialog-Interfaces (oder Chatbots) bietet, die Firmen vielen Vorteile bringen können.  Chatbots können zum Beispiel Transaktionskosten und die Dauer von Verkaufszyklen reduzieren, sowie die Loyalität von Kunden verbessern. Die Chatbot Rückmelde Maschine, die von AI betrieben wird, besitzt ein multidimensionales Interface, worin es Faktoren wie den Kontext des Problems, die Geschichte und Kunden Rückmelde Management berücksichtigt.

 

  • Entschlüsslung unberührter Informationen

AI und maschinelles Lernen haben ein vielseitiges Set aus Elementen und eines davon wird genutzt, um ausländische Daten in ein genormtes Format zu konvertieren. Dieses Element heißt Computerlinguistik (NLP).

NLP ist eine wirklich erfindungsreiche Anwendung für die Logistik. NLP navigiert durch Daten von Kunden, der Konkurrenz, der Aufsichtsbehörde und den Zulieferern, um die besten Antworten für wirtschaftliche Bedürfnisse zu finden. NLP an sich ist bereits sehr vielseitig, da es zur Spracherkennung, Beantwortung von Fragen, Reputations-Überwachung, Werbeplatzierungen, Marktaufklärung und für regulative  Übereinstimmungen genutzt werden kann.

 

Im Bereich des Supply Chain Management, ist NLP am nützlichsten beim entschlüsseln von Daten die in einer anderen Sprache sind, wodurch Firmen wiederum mehr über ausländische Themen, wie deren Zulieferer, verstehen.

Die SupplyChain wird Schlau, mit künstlicher Intelligenz

SCM mit künstlicher Intelligenz weiterentwickeln

Künstliche Intelligenz macht sich auf eine positive Art Art in jedem Bereich und jeder Industrie bemerkbar. Die Herausforderung, denen sich die Supply Chain Management Strategie und Abläufe stellen müssen, sind jetzt durch die Hilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen Lösbar. Das System und die Algorithmen, die AI erstellt, wachsen und entwickeln sich mit jeder Dateneinheit weiter, wodurch es immer eigenständiger und ohne menschliche Hilfe laufen kann und doch so nahe wie möglich am menschlichen Verhalten bleibt. Die Zukunft liegt in der Hand derer, die sich künstliche Intelligenz zu nutzen machen und das Supply Chain Management kann sich diese Gelegenheit schnappen.    

 

Reference Link Provided: https://medium.com/@KodiakRating/6-applications-of-artificial-intelligence-for-your-supply-chain-b82e1e7400c8

 

Reference Link Used:

https://www.researchgate.net/publication/247523024_Artificial_intelligence_in_supply_chain_management_Theory_and_applications

https://www.spendedge.com/blogs/5-ways-ai-can-enhance-supply-chain

https://www.techemergence.com/natural-language-processing-business-applications/

10 Gründe warum Supply Chain Management maschinelles Lernen nutzen sollte

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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

  1. 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.

 

  1. 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.

 

  1. 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.

 

  1. 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.

  1. 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.

10 Gründe warum Supply Chain Management maschinelles Lernen nutzen sollte

 

  1. 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.

 

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.

10 Gründe warum Supply Chain Management maschinelles Lernen nutzen sollte

Revolution der Industrie 4.0: Was ein Berater für Industrie 4.0 in einer Firma verändern kann

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Revolution der Industrie 4.0: Was ein Berater für Industrie 4.0 in einer Firma verändern kann

Industrie 4.0 ist der Name, den man dem momentanen Fortschritt der Daten und dem automatischen Austausch bei der Produktion von Waren für den Gebrauch oder 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.

Manche Firmen versuchen sich den neuen Technologien anzupassen, während andere sich nicht über neue Entwicklungen informieren und es verpassen, die Umgestaltung anzuführen. Sie passen sich der, sich ständig ändernden Technik-Landschaft, nicht an. Eine Firma, die diese Reise der Veränderung antritt, kann auf dem Markt effektiv Konkurrieren und Kosten und Profite verbessern.

Um den stetig steigenden Anforderungen eines Kunden gerecht zu werden, kann eine intelligente Versorgung und eine Digital-Integrierte Kette eine unvergleichlichen Level an Zusammenarbeit ermöglichen. Eine Gruppe intellektueller ist die Antriebskraft hinter dieser Technologie und sie können die Industrie auf ungeahnte Höhen bringen.

Industrie 4.0 ist eine Technologie, durch die Automatisierung und Computer auf eine Innovative Art, zusammenarbeiten lässt, mit Robotern die durch ferngesteuerte Systeme miteinander verlinkt sind, zu Computer die mit Lern-Algorithmen ausgestattet sind, die die Roboter verstehen und Managen können, ohne dabei viel Hilfe von Menschen zu brauchen.

Industrie 4.0 hilft dabei, eine “smart factory” zu Kreieren, mit Modular-Umrandeten, intelligenten Cyber-Physischen Systemen, die Physische Prozesse überwachen und gemeindete Entscheidungen treffen.

Woher kommt der Ausdruck Industrie 4.0?

Der Ausdruck Industrie 4.0 stammt ursprünglich von einem High-Tech Strategieprojekt der Deutschen Regierung, welche die  Computerisierung der Herstellungsprozesse unterstützt. Der Ausdruck „Industrie 4.0“ wurde in 2001 bei einer der größten Messen der Welt, der Hannover-Messe, wiedereingeführt. Im Oktober 2012, hat die Gruppe, die an Industrie 4.0 arbeitete, den Deutschen Beamten eine reihe Umsetzungs-Strategien vorgelegt. Die Mitglieder der Arbeitsgruppe von Industrie 4.0 werden als Erfinder und Schlüsselfiguren hinter Industrie 4.0 gesehen.

Vier Design Prinzipien:

Industrie 4.0 hat vier Design Prinzipien, die Firmen dabei unterstützen Industrie 4.0 Szenarien zu entwickeln und auszuarbeiten.

  • Kompatibilität: Die Fähigkeit, über ein großes Ausmaß, Menschen durch das Internet der Dinge miteinander zu Verbinden und der Atomisierungsprozess.
  • Informationssysteme: Die Fähigkeit der Informations-Transparenz, um einen praktischen Begriff für jeden Zweck zu kreieren, indem man Digitale Fabrik-Modelle für höhere zusammenhang des Informations-Nutzen implementiert.
  • Hilfs-Systeme: Die Fähigkeit eines Technischen Hilfs-Systeme, um Menschen physisch zu unterstützen, indem eine Reihe von Aufgaben durchgeführt wird.
  • Cyber-Physische Systeme: Die Fähigkeit der dezentralisierten Entscheidungen und selbstständiges ausführen von Aufgaben.

Der Schlüsselgedanke der “Industrie 4.0” ist faszinierend und bemerkenswert. Es ist der Prozess, die Industrie mit revolutionären, fortgeschrittenen Digitalen Systemen zu füttern. Die Vorzüge eines Industrie 4.0 Modells könnten die Bedenken, die viele produzierende Firmen haben, in den Schatten stellen. In gefährlicher Umgebung, könnte die Sicherheit und Gesundheit von Menschlichen Arbeitern verbessert werden.  Versorgungsketten könnten einfacher kontrolliert werden, wenn es auf jedem Level der Produktions- und Lieferkette Daten gibt. Computer-Kontrolle könnte zu beständiger und sicherer Produktion und Leistung führen.  Und die Resultate könnten für viele Firmen die Einnahmen, Profite und Marktanteile verbessern.

Das Problem ist also nicht ob Industrie 4.0 kommt, sondern wann. Wie das halt bei großen Daten und anderen Firmen-Fortschritten ist, glauben wir, das die Frühanwender den Preis für ihren Mut ernten werden und in diese neue Technologie einfallen, während die, die Veränderung meiden, es riskieren zurückgelassen und vergessen zu werden.

Personalberatung: Industrie 4.0 – Das Internet der Dinge (IdD)

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Personalberatung: Industrie 4.0 – Das Internet der Dinge (IdD)

 

Haben Sie den Ausdruck „Industrie 4.0“ zuvor gehört? Haben Sie sich gefragt, was genau sich hinter diesen Namen verbirgt? Es ist tatsächlich ein sehr interessantes Konzept, das auch unter dem Begriff „Smart Factory“ bekannt ist. Dieses Konzept gibt es schon eine Weile, jedoch ist es noch nicht weit bekannt, ungeachtet der Tatsache, dass es in vielen Fabriken implementiert wird.

 

Woher kam Industrie 4.0?


Das Konzept wurde von der Deutschen Bundesregierung erstellt, um smarte und innovative Herstellung zu fördern. Es gibt kein konkretes Datum, an dem man die Entstehung des Konzeptes festmachen könnte. Manche Quellen behaupten, es wäre zum ersten Mal 2013 erwähnt, andere datieren es zurück auf die Hannover Messe 2011. Unabhängig von der Entstehungszeit ist die Industrie 4.0 mehr als eine Bewegung. Es ist eine Art zu denken, die es Unternehmen erlaubt, vorwärts zu gehen, zu wachsen und die Profite zu vergrößern während man konkurrenzfähig bleibt.

Die Industrie 4.0 bietet so große Versprechungen, dass die Deutsche Bundesregierung kolossale 200 Millionen Euro in Forschung steckte. Die Forschung sollte deutscher Industrie die Oberhand geben und das hat sie mit Sicherheit. Die Vorzüge der Industrie 4.0 scheinen so groß zu sein, dass andere Länder schnell Deutschlands Beispiel folgten und ebenfalls anfingen, in Forschung und Fabrikentwicklung zu investieren, um die Smart Factory-Philosophie zu implementieren.

 

Die vierte industrielle Revolution


Die Industrie 4.0 wird oft mit der vierten industriellen Revolution verglichen. Wie sind wir zur vierten Revolution gekommen? Welche anderen Revolutionen fanden zuvor statt?

Die erste industrielle Revolution fand zur Wende des 18. und 19. Jahrhunderts statt. Es ist die Zeit, als die Dampfmaschine erfunden wird. Die ersten Fabriken formten sich und Metall- und Textilindustrie beginnen, zu wachsen.

Die zweite industrielle Revolution fand zwischen 1870 und 1914 statt. Um diese Zeit sehen wir weitere Entwicklungen der Industrie und die Entwicklung der Massenproduktion. Zu dieser Zeit tauchen auch neue Industriebranchen auf.

Die nächste Revolution, die dritte Revolution, ist auch bekannt als die digitale Revolution. Das ist die Zeit, als die moderne Technologie, die wir heute kennen, beginnt, eine Rolle in der Produktion der Fabriken zu spielen. Seit ihrem Beginn 1980 können wir einen größer werdenden Einsatz von Elektronik und digitaler Technologie beobachten, wie Computern oder dem Internet.

Endlich kam die vierte industrielle Revolution. Das Hauptziel der Industrie 4.0 ist es, moderne Technologien zu verwenden, um die Produktivität zu steigern und den Abfall zu verringern. Die Verwendung von modernen Technologien wie 3D-Druckern, Robotern, Nanotechnologie oder künstliche Intelligenz spielen eine entscheidende Rolle in Smart Factories. Hohe Automation von Fabriken reduziert das menschliche Element im Produktionsprozess und die Zeit, die für jede Aufgabe benötigt wird. Die Industrie 4.0 wurde beschrieben als eine Methode zur Selbstoptimierung, Eigenkonfiguration und Selbstdiagnose. Smart Factories sollten in der Lage sein, Produkte mit bestimmten Anforderungen in Masse zu produzieren.

Das Internet der Dinge und Supply Chain


Das Internet der Dinge und die Supply Chain spielen eine sehr wichtige Rolle in der Industrie 4.0. In unserem nächsten Post werden wir erklären, was beide Begriffe bedeuten und wie man sie für bessere Ergebnisse in Industrie 4.0 implementiert.Have you heard the phrase “Industry 4.0” before? Did you wonder what exactly hides behind that name? It’s actually a quite interesting concept that is also known under term “smart factory”. This concept has been around for quite a few years now, however, it is not widely known. Despite the fact that it is being implemented by many factories.