NộI Dung
- Chuỗi cung ứng hoạt động như thế nào
- Quản lý chuỗi cung ứng điểm đau là gì?
- Làm thế nào máy học có thể giúp
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Những lĩnh vực cần cải thiện?
- Các trường hợp sử dụng thực tế
- Phần kết luận
Nguồn: Trueffelpix / Dreamstime.com
Lấy đi:
Để một doanh nghiệp thành công, nó phải có một chuỗi cung ứng được quản lý hợp lý. Học máy đang giúp cải thiện tính chính xác và hiệu quả của quản lý chuỗi cung ứng.
Trong thế giới kinh doanh đầy biến động và phức tạp ngày nay, rất khó để tạo ra một mô hình dự báo nhu cầu đáng tin cậy cho chuỗi cung ứng. Hầu hết các kỹ thuật dự báo tạo ra kết quả đáng thất vọng. Nguyên nhân gốc rễ đằng sau những lỗi này thường được tìm thấy nằm ở các kỹ thuật được sử dụng trong các mô hình cũ. Những mô hình này không được thiết kế để học liên tục từ dữ liệu và đưa ra quyết định. Do đó, chúng trở nên lỗi thời khi dữ liệu mới xuất hiện và dự báo được thực hiện. Câu trả lời cho vấn đề này là học máy, có thể giúp chuỗi cung ứng dự báo hiệu quả và quản lý nó đúng cách. (Để biết thêm về máy móc và trí thông minh, hãy xem Máy tư duy: Cuộc tranh luận về trí tuệ nhân tạo.)
Chuỗi cung ứng hoạt động như thế nào
Chuỗi cung ứng của một công ty được quản lý bởi hệ thống quản lý chuỗi cung ứng. Một chuỗi cung ứng hoạt động để kiểm soát sự di chuyển của các loại hàng hóa khác nhau trong một doanh nghiệp. Nó cũng liên quan đến việc lưu trữ các vật liệu trong kho. Vì vậy, quản lý chuỗi cung ứng là lập kế hoạch, kiểm soát và thực hiện các hoạt động chuỗi cung ứng hàng ngày, với mục đích nâng cao chất lượng kinh doanh và sự hài lòng của khách hàng, đồng thời phủ nhận sự lãng phí hàng hóa, trong tất cả các nút của một doanh nghiệp.
Quản lý chuỗi cung ứng điểm đau là gì?
Dự báo nhu cầu là một trong những phần khó khăn nhất của quản lý chuỗi cung ứng. Công nghệ hiện tại để dự báo thường đưa ra cho người dùng kết quả không chính xác, khiến họ mắc sai lầm kinh tế nghiêm trọng. Họ không thể hiểu đúng về mô hình thị trường thay đổi và biến động thị trường, và điều này cản trở khả năng tính toán đúng xu hướng thị trường và cung cấp kết quả tương ứng.
Thông thường, do những hạn chế về dự báo nhu cầu, nhóm lập kế hoạch có xu hướng nản lòng. Họ đổ lỗi cho các nhà lãnh đạo vì họ không quan tâm đến việc cải thiện quy trình lập kế hoạch. Thách thức này phát sinh do thực tế là dữ liệu thu thập từ nhu cầu của khách hàng ngày càng trở nên phức tạp. Trước đây, nó có thể được giải thích rất dễ dàng. Tuy nhiên, với các công nghệ tạo dữ liệu mới hơn ra đời, dữ liệu đã trở nên rất phức tạp và gần như không thể quản lý được với công nghệ hiện có.
Trước đây, các nhu cầu có thể được tính toán dễ dàng bằng cách sử dụng một mẫu nhu cầu lịch sử đơn giản. Nhưng bây giờ, nhu cầu được biết là dao động trong thông báo rất ngắn và do đó, dữ liệu lịch sử là vô ích.
Làm thế nào máy học có thể giúp
Những vấn đề này không thể được giải quyết bằng các thuật toán truyền thống do sự biến động của chúng. Tuy nhiên, với sự trợ giúp của máy học, các công ty có thể dễ dàng giải quyết chúng. Học máy là một loại công nghệ đặc biệt thông qua đó hệ thống máy tính có thể học được nhiều điều hữu ích từ dữ liệu đã cho. Với sự trợ giúp của máy học, các công ty có thể mô hình hóa một thuật toán mạnh mẽ sẽ đi theo dòng chảy của thị trường. Không giống như các thuật toán truyền thống, học máy học từ kịch bản thị trường và có thể tạo ra một mô hình động.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Thông qua học máy, hệ thống máy tính thực sự có thể tinh chỉnh mô hình mà không cần sự trợ giúp của bất kỳ tương tác nào của con người. Điều này có nghĩa là khi có nhiều dữ liệu vào hệ thống máy học, hồ chứa, nó sẽ trở nên thông minh hơn và dữ liệu sẽ trở nên dễ quản lý và dễ hiểu hơn.
Học máy cũng có thể tích hợp với các nguồn dữ liệu lớn như phương tiện truyền thông xã hội, thị trường kỹ thuật số và các trang web dựa trên internet khác. Điều này là không thể với các hệ thống kế hoạch hiện tại. Nói một cách đơn giản, điều này có nghĩa là các công ty có thể sử dụng tín hiệu dữ liệu từ các trang web khác do người tiêu dùng tạo ra. Dữ liệu này bao gồm dữ liệu từ các trang mạng xã hội và thị trường trực tuyến. Dữ liệu này giúp công ty biết các kỹ thuật mới hơn như quảng cáo và sử dụng phương tiện truyền thông có thể cải thiện doanh số như thế nào.
Những lĩnh vực cần cải thiện?
Có nhiều nơi mà máy học có thể được sử dụng để cải thiện. Tuy nhiên, có ba nơi chính mà các thủ tục lập kế hoạch truyền thống tạo ra vấn đề. Những vấn đề này và sự cải thiện các khía cạnh này thông qua học máy được thảo luận dưới đây:
Nhóm lập kế hoạch vấn đề
Thông thường, các nhóm lập kế hoạch sử dụng các kỹ thuật dự báo cũ, bao gồm đánh giá thủ công tất cả dữ liệu. Quá trình này cực kỳ tốn thời gian và kết quả thường không đủ chính xác. Loại tình huống này không chỉ làm giảm tinh thần của nhân viên, mà còn cản trở sự phát triển của công ty. Tuy nhiên, với học máy, hệ thống có thể lấy nhiều biến theo mức độ ưu tiên của chúng dựa trên dữ liệu và tạo ra một mô hình có độ chính xác cao. Những mô hình này có thể được các nhà hoạch định sử dụng để lập kế hoạch hiệu quả hơn nhiều và họ cũng không mất nhiều thời gian. Các nhà hoạch định cũng có thể nâng cao mô hình hơn nữa thông qua kinh nghiệm của họ. (Để tìm hiểu thêm về việc sử dụng dữ liệu để lên kế hoạch trước, hãy xem Cách tích hợp có thể trao quyền cho phân tích dự đoán.)
Cấp độ chứng khoán an toàn
Với các phương pháp lập kế hoạch truyền thống, một công ty phải giữ mức cổ phiếu an toàn cao gần như mọi lúc. Tuy nhiên, học máy có thể giúp bằng cách đánh giá nhiều biến số hơn để thiết lập mức cổ phiếu bảo mật tối ưu.
Kế hoạch bán hàng và vận hành
Nếu dự báo từ nhóm lập kế hoạch bán hàng và hoạt động (S & OP) của bạn không đạt yêu cầu và không chính xác, hoặc không đủ linh hoạt để thích ứng theo hành vi thị trường, thì có lẽ đã đến lúc nâng cấp hệ thống. Học máy tìm thấy một cách sử dụng hoàn hảo ở đây, vì nó có thể cải thiện chất lượng dự báo bằng cách tìm hiểu xu hướng thị trường hiện tại thông qua các loại dữ liệu khác nhau. Do đó, học máy có thể giúp công việc của S & OP dễ dàng hơn nhiều.
Tất cả các lĩnh vực này có một phạm vi để cải thiện và những khoảng trống này có thể được lấp đầy bằng kỹ thuật học máy. Học máy hoàn toàn có thể đại tu kiến trúc quản lý chuỗi cung ứng của một công ty. Nhiều công ty đã bắt đầu sử dụng nó và họ thấy rằng bộ phận kế hoạch của họ đã được cải thiện rất nhiều.
Các trường hợp sử dụng thực tế
Do nhiều lợi thế của học máy trong dự báo nhu cầu, nó đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, các tổ chức này đã thay đổi hoàn toàn hệ thống của họ thành các hệ thống học tập - họ đang sử dụng các hệ thống máy học bên cạnh các hệ thống truyền thống. Các hệ thống máy học bao gồm các khoảng trống của các hệ thống cũ và nâng cao hiệu suất của chúng. Một số ví dụ về các trường hợp sử dụng như vậy được đưa ra dưới đây.
Granarolo
Đây là một công ty sữa của Ý, đã sử dụng máy học để tăng độ chính xác dự báo lên năm phần trăm. Thời gian giao hàng cũng đã giảm khoảng một nửa thời gian ban đầu, điều này cũng dẫn đến sự hài lòng của khách hàng tốt hơn.
Nhóm Danone
Công ty này có trụ sở tại Pháp và bán nhiều loại sản phẩm khác nhau. Trước đó, các dự đoán về phản ứng với các khuyến mại do công ty đưa ra hóa ra là không chính xác 70%, dẫn đến tổn thất lớn. Tuy nhiên, với việc triển khai học máy trong kiến trúc quy hoạch của nó, nó đã chứng kiến rất nhiều cải tiến trong cả bán hàng và dự báo.
Quốc tế Lennox
Lennox là một công ty của Hoa Kỳ chuyên sản xuất các thiết bị làm mát và sưởi ấm. Nó đã mở rộng khắp Bắc Mỹ. Vì vậy, để cung cấp sự hài lòng của khách hàng, đồng thời đối phó với quá trình mở rộng, Lennox tích hợp máy học với kiến trúc dự báo của nó. Với sự trợ giúp của máy học, Lennox có thể dự đoán chính xác nhu cầu của khách hàng, điều này giúp công ty hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng thông thường tốt hơn. Học máy cũng phần lớn giúp công ty tự động hóa hoàn toàn quy trình lập kế hoạch.
Phần kết luận
Học máy, nếu được thực hiện đúng nơi và đúng thời điểm, có thể chứng minh là rất có lợi cho chuỗi cung ứng của một công ty. Nó có thể giúp tạo ra các mô hình chính xác để dự báo nhu cầu và cũng có thể làm cho công việc của phòng kế hoạch dễ dàng hơn. Hiện tại không cần thiết phải thay đổi hoàn toàn toàn bộ hệ thống, nhưng trong tương lai rất gần, mọi chuỗi cung ứng chắc chắn sẽ sử dụng máy học để cải thiện khả năng dự báo bằng cách tạo ra các mô hình động sẽ được hệ thống máy học cập nhật thường xuyên. Vì vậy, công nghệ mới này sẽ chứng tỏ là một công cụ không thể thiếu cho các doanh nghiệp.