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10 Gründe warum Supply Chain Management maschinelles Lernen nutzen sollte

August 28, 2019 by admin

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

Kategorie: industry 4.0, Lean, Logistic, SupplyChain Stichworte: industrial revolution, Lean, suppylchain

Die Gemeinsamkeiten von Personalmanagement und Supply Chain Management

November 12, 2018 by admin


Die Gemeinsamkeiten von Personalmanagement und Supply Chain Management

Personalmanagement ist das effektive Management der Arbeitskräfte in einem Unternehmen. Es ist das Rückgrat einer jeden Firma, dass ihr den Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen verschafft. Die Qualität und Produktivität der Arbeitskräfte bestimmt den Fortschritt und die Nachhaltigkeit des Unternehmens. Ein Personalmanagement System ähnelt stark einem Supply Chain Management System, da das Personalmanagement eine Kette zusammenhängender Abteilungen mit verschiedenen Arbeitsverantwortungen handhaben, die auf ein gemeinsames Zeil hinarbeiten.

In jüngster Zeit gab es großartige Entwicklung bei der Supply Chain Industrie, in Sachen Automatisierung, Kostenreduzierung, Computergestützte Arbeitsabläufe, automatisierte Fahrzeuge und so weiter. Das einsetzen dieser neuen Konzepte kann auch für die Abteilung des Personalmanagements Vorteile haben. Es gibt vieles das dass Personalmanagement System vom Supply Chain Management System aufnehmen kann.

SupplyChain Management System arbeiten mit Modularisierung. Dies bedeutet, dass die Glieder im Supply Chain Management austauschbar, untereinander auswechselbar, Kompatibel und Tauschbar sind. Das SupplyChain Management System kann sich keine Unterbrechungen beim bewegen von Waren und Dienstleistungen leisten. Genau so muss auch das Personalmanagement System das Konzept der Modularisierung bei ihren Arbeitskräften einfließen lassen. Dies erlaubt dem Personalmanagement System einen kontinuierlichen Fluss an Arbeitskräften und verhindert den Mangel an Angestellten. So wie der Bedarf an Waren nie versiebt, so wird auch der Bedarf an Arbeitskräften nicht enden.

Man muss jedoch beachten, dass Menschen und Produkte niemals gleichgestellt werden können und deshalb die Prinzipien und Metriken des Supply Chain Management eventuell nicht in das Personalmanagement System passen. Das Personalmanagement System besitzt definitiv seine eigenen, definierten Techniken, Prozeduren und Arbeitsabläufe. Die Vorgehensweise muss für beide Systeme verschieden sein. Es gibt jedoch gewisse, allgemeine Modularisierungsanwendungen, die das Personalmanagement System in seinen Abläufen anwenden kann:

  1. Outsourcing:

    Das Supply Chain Management bringt viele Channel oder outgesourcte Partner mit sich. Viele HR Funktionen können auch outgesourct werden. Die Verwendung von dritten kann beim Sicherheitsservice, bei der Haushaltsführung, der Web-Entwicklung, usw. genutzt werden. Selbst ein Teil oder sogar der ganze Einstellungsprozess, kann an Arbeitsberatungsstellen outgesourct werden.

 

  1. Automatisierung:

    Video Interviews oder interaktive Voice Fragebögen können genutzt werden, um Kandidaten in der ersten Runde auszuwählen und auszusortieren. Dadurch erhöht sich die Effizienz der Abläufe, es werden weniger Leute bevorzugt und es spart dem Personalvermittler Zeit. Automatisierte Emails können genutzt werden, um Kandidaten über offene Stellen zu informieren und um Feedback der Interviews mit den Kandidaten zu teilen.

 

  1. Erstellen eines Arbeitskräfte-Bestandes:

    Meistens ist es so, dass sich mehr Menschen bewerben, als offene Stellen vorhanden sind. Dadurch landen viele gute Kandidaten auf einer Warteliste für zukünftige offene Stellen. Diese wartenden Kandidaten können als Reserve oder Arbeitskräfte-Bestand gehalten werden. Ein Arbeitskräfte-Bestand besteht aus einer Vielzahl von Kandidaten die in der engeren Wahl sind, qualifiziert sind und für zukünftige offene Stellen passen würden. Dadurch wird Zeit und Mühe beim Auswahlprozess gespart.

Die Gemeinsamkeiten von Personalmanagement und Supply Chain Management

Jeder Prozess an sich ist einzigartig. Wir können aus jedem Prozess, ob nun Supply Chain oder Herstellung, viele nützliche Konzepte ableiten. Diese Konzepte können weiter modifiziert und moduliert werden, um sie zu Prozess-spezifischen Vorgehensweisen zu machen und anschließend für das Wachstum des gesamten Unternehmens zu nutzen.

Kategorie: admin, business, Candidate, Change, industry 4.0, Lean, SupplyChain, Sustainable, Transformation Stichworte: Change, Einstellung, employee, headhunter, hiring, HR, improvement, industrie4.0, industry 4.0, industry4.0, Supply Chain, SupplyChain, suppylchain, transformation

10 Gründe warum Supply Chain Management maschinelles Lernen nutzen sollte

Oktober 9, 2018 by admin


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

Kategorie: E-Commerce, industry 4.0, Lean, Logistic, SupplyChain Stichworte: industrial revolution, industry 4.0, industry4.0, internet der dinge, internet of things, Lean, Logistic, Logistik, Supply Chain, SupplyChain, suppylchain, transformation

Headhunter: Industrie 4.0 – Supply Chain

Januar 18, 2017 by admin


Headhunter: Industrie 4.0 – Supply Chain


Das Supply Chain Management ist ein Kernprinzip für viele Unternehmen. Gut eingesetzt kann es nicht nur die Produktivität und die Qualität der Produkte steigern, es kann auch unnötige Kosten sparen. Das Konzept des Supply Chain Managements ist weit verbreitet und wird seit Jahren in viele Firmen integriert. Manch einer mag denken, dass so unterschiedliche Konzepte wie die Supply Chain und Industrie 4.0 einander nicht beeinflussen. Im Großen und Ganzen kommt die Idee hinter Industrie 4.0 aus der Zeit der industriellen Revolution. Sie steht in direktem Zusammenhang mit Fabrikarbeit und neuen Technologien. Wie wir wissen, ist das Konzept des Supply Chain Managements ein weites und kompliziertes System ist, das nicht nur den Fabriken, sondern dem Geschäft allgemein zugute kommt. Jetzt stellt sich Ihnen vielleicht die Frage: Ich glaube an die Supply Chain aber wie kann mein Geschäft von Industrie 4.0 profitieren?

Headhunter für Industrie 4.0

Industrie 4.0 – Rückblick

 

Über die letzten Wochen haben wir viel über die Industrie 4.0 gesprochen. Wir glauben, dass dieses Konzept 2017 durchstarten wird, da es mehr und mehr in der Geschäftswelt Beachtung findet. Um aber zu sehen, wie diese Idee Ihrem Supply Chain Management zugute kommt, lassen Sie uns die zentralen Werte überprüfen, mit denen Industrie 4.0 Ihre Supply Chain beeinflussen kann.


Intelligente Fabriken


Der Gebrauch von Smart Solutions, Robotern und Computern, die miteinander vernetzt sind, die Kanäle, um die Arbeit dem Bedarf anzupassen, die Verringerung von Ausschuss und die erhöhte Effizienz.

Internet der Dinge / Internet der Dienste
Alle Geräte sollten mit einem Netzwerk verbunden sein, um kommunizieren zu können. Aktuelle Information hat einen besonderen Wert und diese Informationen zu besitzen, wird uns einen Vorteil verschaffen. Aus diesem Grund ist schnelle Kommunikation ein Schlüssel.

Analyse
Die Fähigkeit, gesammelte Informationen und Daten zu verarbeiten, ist wesentlich. Im Besitz von Wissen zu sein, dass wir aufgrund der fehlenden Möglichkeit zur Auswertung nicht nutzen können, würde uns dieses Vorteils wieder berauben.

Angestellte und ihr Wissen
Das Wissen unserer Angestellten ist ein großes Kapital, das den Wert der Firma steigern kann. Gerade jetzt sind gute und geschulte Angestellte schwer aufzutreiben. Deshalb sollten wir ihren Input wertschätzen.

Zentrale Bereiche des Supply Chain Managements
Wie wir alle wissen, ist das Geschäft ein lebendiger Organismus. Jeder Firmeneigentümer, der sein Geschäft florieren sehen will, muss sich Veränderungen anpassen. Industrie 4.0 mit Supply Chain Management bieten ein Erfolgsrezept, welches Unternehmen auch in Zukunft wachsen und gedeihen lassen wird. Ein Rezept ist kurz, aber nicht so leicht zu befolgen. Dennoch bietet es richtig angewendet eine Reduzierung der Kosten und eine Steigerung der Profite. Auf was sollen wir dann unsere Aufmerksamkeit richten?

Supply Network Design

Die Gestaltung sollte so erfolgen, dass die Zeit der Lieferung zum Kunden reduziert wird. Das heißt nicht zwangsläufig, dass die Supply Chain gekürzt werden muss, wir können aber an der Effizienz arbeiten.


Supplier Management

Die Beziehung zu den Zulieferern muss betrachtet werden. Eine enge und verlässliche Zusammenarbeit muss aufgebaut werden. Gute Geschäftsbeziehungen mit allen Partnern sichern den Erfolg der Firma.

 

Sichtbarkeit der Supply Chain

Schnelle Reaktionszeiten auf jede entstehende Situation führt zu einer Reduzierung des Risikos einer Krise und erhöht die Kundenzufriedenheit.


Planung der Nachfrage

Gut durchdachte Planung wird den Ausschuss verringern.

Plattformen für Produktinnovationen
Um wettbewerbsfähig zu sein, muss jede Firma in Innovationen investieren. Wir hören oft die Meinung, dass Innovation der Schlüssel zum Erfolg ist.

 

Industrie 4.0 und Supply Chain für alle

Wie bereits erwähnt, wurden beide Systeme nicht nur für Fabriken entworfen. Sie können in jedes Geschäftsmodell eingebaut werden. Außerdem können Firmen, die in mehreren Geschäftsfeldern tätig sind, von diesem neuen Ansatz profitieren. Häufig muss sich jeder Geschäftsinhaber die Elemente für seinen eigenen Bedarf zurechtlegen. Supply Chain Management is a core system for many companies. Well-designed can, not only, increase productivity and quality of products, it can also reduce unnecessary costs. The concept of supply chain management is well known and has been implemented in many companies for years now. Many might think that such d

 

 

 

 

Kategorie: industry 4.0, Logistic, SupplyChain Stichworte: industry 4.0, iot, Logistic, Logistik, suppylchain

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