Wie man maschinelles Lernen nutzt, um Logistik und Supply Chain Management zu revolutionieren

Maschinelles Lernen kann enorme Vorteile bringen, einschließlich Nachfrageprognosen in Echtzeit, nachhaltiger Logistik und fortschrittlicher prädiktiver Analysen. Die Logistik- und Lieferkettenbranche ist ein komplexes Netzwerk miteinander verbundener Komponenten, die eine sorgfältige Planung, Ausführung und Optimierung erfordern, um einen reibungslosen und effizienten Betrieb sicherzustellen. Die Branche entwickelt sich ständig weiter und mit der Weiterentwicklung der Technologie werden neue Lösungen zur Lösung traditioneller Probleme entwickelt. Maschinelles Lernen ist eine dieser Technologien, die das Potenzial hat, die Logistik und das Supply Chain Management zu revolutionieren.

Maschinelles Lernen hat die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, die Menschen möglicherweise nicht wahrnehmen können. Diese Fähigkeit von ML hat die Aufmerksamkeit von Logistik- und Lieferkettenmanagern auf sich gezogen, die nach Möglichkeiten suchen, die betriebliche Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. In diesem Artikel untersuchen wir die Vorteile des maschinellen Lernens in der Logistik und im Lieferkettenmanagement und sein Potenzial, die Branche zu verändern.

1. Predictive Maintenance stärken

Predictive Maintenance ist eine proaktive Wartungsstrategie, die maschinelle Lernalgorithmen nutzt, um vorherzusagen, wann Maschinen wahrscheinlich ausfallen. Durch die Analyse von Daten von Sensoren und anderen Quellen können ML-Algorithmen Muster erkennen, die auf einen drohenden Ausfall hinweisen. Dies ermöglicht es Logistik- und Lieferkettenmanagern, Wartungsarbeiten vor einem Maschinenausfall zu planen, wodurch Ausfallzeiten minimiert und Reparaturkosten gesenkt werden.

International Express nutzt beispielsweise maschinelle Lernalgorithmen, um den Wartungsbedarf seiner Lieferwagen vorherzusagen. Durch die Analyse der Daten der an den LKWs montierten Sensoren können Algorithmen potenzielle Probleme identifizieren und Wartungsteams alarmieren. Dies führte zu einer Reduzierung der Wartungskosten um 10 % und einer Reduzierung der Ausfallzeiten der Lkw um 25 %.

2. Bereitstellung genauer Bedarfsprognosen

Bedarfsprognosen sind für Logistik- und Lieferkettenmanager von entscheidender Bedeutung, da sie ihnen die Planung von Produktion, Lagerbestand und Transport ermöglichen. Algorithmen für maschinelles Lernen können historische Daten und externe Faktoren wie Wetter, Feiertage und Wirtschaftstrends analysieren, um die zukünftige Nachfrage genau vorherzusagen. Dies hilft Managern, die Lagerbestände zu optimieren, Fehlbestände zu reduzieren und Verschwendung zu minimieren.

Walmart beispielsweise verlässt sich auf maschinelle Lernalgorithmen, um die Nachfrage nach seinen Produkten vorherzusagen. Durch die Analyse von Verkaufsdaten und anderen Faktoren können Algorithmen die Nachfrage mit einem hohen Maß an Genauigkeit vorhersagen. Dadurch kann Walmart die Lagerbestände optimieren, Verschwendung reduzieren und die Kundenzufriedenheit steigern.

3. Routenoptimierung verbessern

Routenoptimierung ist ein komplexes Problem in der Logistik und im Lieferkettenmanagement, und maschinelles Lernen kann dabei helfen, es zu lösen. Algorithmen für maschinelles Lernen können Daten aus verschiedenen Quellen analysieren, beispielsweise Verkehrsmuster, Wetterbedingungen und Lieferpläne, um die effizientesten Lieferrouten zu ermitteln. Dies trägt dazu bei, Versandkosten zu senken, Lieferzeiten zu minimieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

UPS nutzt beispielsweise eine ML-basierte Optimierungs-Engine namens ORION, um die effizientesten Zustellrouten für seine Fahrer zu ermitteln. Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen kann ORION Routen in Echtzeit optimieren, die jährliche Fahrstrecke um 100 Millionen Meilen reduzieren und 10 Millionen Liter Kraftstoff einsparen.

4. Lageroptimierung maximieren

Lageroptimierung ist für Logistik- und Lieferkettenmanager von entscheidender Bedeutung, da sie es ihnen ermöglicht, den verfügbaren Platz zu maximieren, die Lagerkosten zu senken und die Auftragserfüllung zu verbessern. ML-Algorithmen können Daten von Sensoren, Kameras und anderen Quellen analysieren, um Lagerlayout, Bestandsplatzierung und Kommissionierprozesse zu optimieren.

Zum Beispiel nutzt Amazon maschinelle Lernalgorithmen, um seine Lagerabläufe zu optimieren. Durch die Analyse von Daten von Sensoren und Kameras kann der Algorithmus die Lageranordnung und den Kommissionierungsprozess optimieren. Dies führte zu einer Reduzierung der Betriebskosten um 50 % und einer Steigerung der Lagerkapazität um 60 %.

Was kommt als nächstes für maschinelles Lernen in der Logistik und Lieferkette?

Die Logistik- und Lieferkettenbranche durchläuft mit dem Aufkommen der maschinellen Lerntechnologie große Veränderungen. Maschinelles Lernen kann in Zukunft erhebliche Auswirkungen auf die Logistik und das Supply Chain Management haben.

Maschinelle Lernalgorithmen können große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, was Logistik- und Lieferkettenmanagern dabei helfen kann, Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Die Anwendung von maschinellem Lernen in der Logistik und im Supply Chain Management steckt noch in den Kinderschuhen und es besteht großes Potenzial für Innovation und Verbesserung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man maschinelles Lernen nutzt, um Logistik und Supply Chain Management zu revolutionieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!