Cara menggunakan pembelajaran mesin untuk merevolusikan pengurusan logistik dan rantaian bekalan

Pembelajaran mesin boleh membawa manfaat yang besar, termasuk ramalan permintaan masa nyata, logistik mampan dan analitik ramalan lanjutan. Industri logistik dan rantaian bekalan ialah rangkaian kompleks komponen yang saling berkaitan yang memerlukan perancangan, pelaksanaan dan pengoptimuman yang teliti untuk memastikan operasi yang lancar dan cekap. Industri ini sentiasa berkembang, dan apabila teknologi muncul, penyelesaian baharu sedang dibangunkan untuk menyelesaikan masalah tradisional. Pembelajaran mesin ialah satu teknologi sedemikian yang berpotensi untuk merevolusikan pengurusan logistik dan rantaian bekalan.

Pembelajaran mesin mempunyai keupayaan untuk menganalisis sejumlah besar data, mengenal pasti corak dan membuat ramalan yang mungkin tidak dapat dilihat oleh manusia. Keupayaan ML ini telah menarik perhatian pengurus logistik dan rantaian bekalan yang mencari cara untuk meningkatkan kecekapan operasi, mengurangkan kos dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Dalam artikel ini, kami meneroka faedah pembelajaran mesin dalam pengurusan logistik dan rantaian bekalan serta potensinya untuk mengubah industri.

1 Kuatkan penyelenggaraan ramalan

Penyelenggaraan ramalan ialah strategi penyelenggaraan proaktif yang menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan apabila mesin berkemungkinan gagal. Dengan menganalisis data daripada penderia dan sumber lain, algoritma ML boleh mengesan corak yang menunjukkan kegagalan yang akan berlaku. Ini membolehkan pengurus logistik dan rantaian bekalan menjadualkan penyelenggaraan sebelum kegagalan mesin, meminimumkan masa henti dan mengurangkan kos pembaikan.

Sebagai contoh, International Express menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan keperluan penyelenggaraan trak penghantarannya. Dengan menganalisis data daripada penderia yang dipasang pada trak, algoritma boleh mengenal pasti masalah yang berpotensi dan memberi amaran kepada pasukan penyelenggaraan. Ini mengakibatkan pengurangan 10% dalam kos penyelenggaraan dan pengurangan 25% dalam masa henti trak.

2. Menyediakan ramalan permintaan yang tepat

Ramalan permintaan adalah penting untuk pengurus logistik dan rantaian bekalan kerana ia membolehkan mereka merancang pengeluaran, inventori dan pengangkutan. Algoritma pembelajaran mesin boleh menganalisis data sejarah dan faktor luaran seperti cuaca, cuti dan aliran ekonomi untuk meramalkan permintaan masa hadapan dengan tepat. Ini membantu pengurus mengoptimumkan tahap inventori, mengurangkan kehabisan stok dan meminimumkan pembaziran.

Sebagai contoh, Walmart bergantung pada algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan permintaan bagi produknya. Dengan menganalisis data jualan dan faktor lain, algoritma boleh meramalkan permintaan dengan tahap ketepatan yang tinggi. Ini membolehkan Walmart mengoptimumkan tahap inventori, mengurangkan pembaziran dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

3. Tingkatkan pengoptimuman laluan

Pengoptimuman laluan ialah masalah kompleks dalam pengurusan logistik dan rantaian bekalan, dan pembelajaran mesin boleh membantu menyelesaikannya. Algoritma pembelajaran mesin boleh menganalisis data daripada pelbagai sumber, seperti corak trafik, keadaan cuaca dan jadual penghantaran, untuk menentukan laluan penghantaran yang paling cekap. Ini membantu mengurangkan kos penghantaran, meminimumkan masa penghantaran dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Contohnya, UPS menggunakan enjin pengoptimuman berasaskan ML yang dipanggil ORION untuk menentukan laluan penghantaran paling cekap untuk pemandunya. Dengan menganalisis data daripada pelbagai sumber, ORION boleh mengoptimumkan laluan dalam masa nyata, mengurangkan jarak pemanduan tahunan sebanyak 100 juta batu dan menjimatkan 10 juta liter bahan api.

4. Maksimumkan pengoptimuman gudang

Pengoptimuman gudang adalah penting untuk pengurus logistik dan rantaian bekalan kerana ia membolehkan mereka memaksimumkan ruang yang tersedia, mengurangkan kos inventori dan meningkatkan pesanan yang memenuhi. Algoritma ML boleh menganalisis data daripada penderia, kamera dan sumber lain untuk mengoptimumkan reka letak gudang, penempatan inventori dan proses pemilihan pesanan.

Sebagai contoh, Amazon menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan operasi gudangnya. Dengan menganalisis data daripada penderia dan kamera, algoritma boleh mengoptimumkan susunan inventori dan proses pemilihan pesanan. Ini mengakibatkan pengurangan 50% dalam kos operasi dan peningkatan 60% dalam kapasiti gudang.

Apa yang seterusnya untuk pembelajaran mesin dalam logistik dan rantaian bekalan

Dengan kemunculan teknologi pembelajaran mesin, industri logistik dan rantaian bekalan sedang mengalami perubahan ketara. Pembelajaran mesin boleh memberi impak yang besar pada masa depan logistik dan pengurusan rantaian bekalan.

Algoritma pembelajaran mesin boleh menganalisis sejumlah besar data, mengenal pasti corak dan membuat ramalan, yang boleh membantu pengurus logistik dan rantaian bekalan mengoptimumkan operasi, mengurangkan kos dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Aplikasi pembelajaran mesin dalam pengurusan logistik dan rantaian bekalan masih di peringkat awal, dan terdapat potensi besar untuk inovasi dan penambahbaikan.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan pembelajaran mesin untuk merevolusikan pengurusan logistik dan rantaian bekalan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!