Машинное обучение позволяет обнаруживать новые закономерности в данных из инструментов цепочки поставок. Для этого эта техника опирается на алгоритмы, которые быстро определяют факторы успеха, постоянно обучаясь.
Методика, позволяющая получить новые преимущества, вот 5 примеров.
Повышение качества в цепочке поставок…
Машинное обучение отлично справляется с визуальным распознаванием образов. Это открывает поле для новых приложений в инспекции и обслуживании физических активов по всей цепочке поставок.
Разработанный с использованием алгоритмов, которые ищут сопоставимые шаблоны в нескольких наборах данных, он также оказывается очень эффективным в автоматизации проверки качества продуктов, поступающих в логистические центры. Это позволяет, например, изолировать поврежденные продукты.
Например, алгоритмы машинного обучения Watson (IBM) могут определить, поврежден ли контейнер, классифицировать его в соответствии с повреждением и рекомендовать наилучшие корректирующие действия для его исправления. Watson объединяет визуальные данные и данные с датчиков для отслеживания и предоставления рекомендаций в режиме реального времени.
Читать далее: Удивительные возможности разработки Java в бизнесе
…и снаружи
Машинное обучение также улучшает управление качеством поставщиков (и их соответствием) путем поиска закономерностей в данных поставщиков. В среднем типичная компания полагается на внешних поставщиков для более чем 80% компонентов, собранных в ее продукте.
Качество поставщиков, соответствие требованиям и необходимость отслеживания и прослеживаемости имеют решающее значение в регулируемых отраслях, включая аэрокосмическую и оборонную промышленность, пищевую и медицинскую продукцию. Приложения машинного обучения внедряются для оптимизации этой работы и экономии тысяч человеко-часов.
Прогноз спроса
Алгоритмы машинного обучения и приложения, которые их запускают, способны быстро анализировать большие и разнообразные наборы данных. Достаточно для повышения точности прогноза спроса. Одним из самых сложных аспектов управления цепочкой поставок является прогнозирование будущих производственных потребностей.
Существующие методы варьируются от классических методов статистического анализа, включая скользящие средние, до сложного имитационного моделирования. Машинное обучение оказывается очень эффективным при учете факторов, которые существующие методы не могут отслеживать или количественно определять. Serokell IT применяет знания ИИ для формирования решения для вашего бизнеса.
Проводить профилактическое обслуживание
Компании продлевают срок службы ключевых активов в своей цепочке поставок, включая машины, двигатели, транспортное и складское оборудование, путем поиска новых закономерностей в данных, собранных с помощью датчиков Интернета вещей.
Производственная отрасль доминирует над всеми остальными по объему данных, которые она производит каждый год. И машинное обучение оказывается бесценным для анализа данных от машин, чтобы определить, какие причинные факторы больше всего влияют на их производительность.
Кроме того, машинное обучение позволяет точнее оценить общую эффективность оборудования (OEE) — ключевой показатель, от которого зависят многие цепочки поставок.
Сокращение транспортных расходов
Сокращение транспортных расходов, повышение эффективности поставок поставщиками и минимизация рисков — вот три преимущества машинного обучения, используемого в сфере совместных цепочек поставок.