Nilalaman
- Paano gumagana ang isang Chain ng Supply
- Ano ang Mga Mga Punto ng Pamamahala ng Chain Management Supply?
- Paano Makakatulong ang Pagkatuto ng Machine
- Walang Mga bug, Walang Stress - Ang Iyong Hakbang sa Hakbang Patnubay sa Paglikha ng Software na Pagbabago ng Buhay nang Walang Pagsira sa Iyong Buhay
- Ano ang Kailangang Pagpapabuti?
- Mga Kaso sa Praktikal na Paggamit
- Konklusyon
Pinagmulan: Trueffelpix / Dreamstime.com
Takeaway:
Upang magtagumpay ang isang negosyo, dapat itong magkaroon ng maayos na pinamamahalaang chain chain. Ang pag-aaral ng makina ay nakakatulong upang mapabuti ang kawastuhan at kahusayan ng pamamahala ng chain chain.
Sa pabagu-bago ng isip at kumplikadong mundo ng negosyo, napakahirap na gumawa ng isang maaasahang modelo ng pagtataya ng demand para sa mga supply chain. Karamihan sa mga diskarte sa pagtataya ay gumagawa ng mga nakalulungkot na resulta. Ang mga sanhi ng ugat sa likod ng mga pagkakamali na ito ay madalas na natagpuan na namamalagi sa mga pamamaraan na ginagamit sa mga lumang modelo. Ang mga modelong ito ay hindi idinisenyo upang matuto nang patuloy mula sa data at gumawa ng mga pagpapasya. Samakatuwid, sila ay hindi na ginagamit kapag ang mga bagong data ay pumapasok at pagtataya ay isinasagawa. Ang sagot sa problemang ito ay ang pag-aaral ng makina, na makakatulong sa isang supply chain upang mag-ramdam nang maayos at pamahalaan nang maayos. (Para sa higit pa sa mga makina at katalinuhan, tingnan ang Mga Makina ng Pag-iisip: Ang Debosyong Artipisyal na Katalinuhan.)
Paano gumagana ang isang Chain ng Supply
Ang supply chain ng isang kumpanya ay pinamamahalaan ng sistema ng pamamahala ng chain ng supply nito. Gumagawa ang isang supply chain upang makontrol ang paggalaw ng iba't ibang uri ng mga kalakal sa isang negosyo. Nagsasangkot din ito sa pag-iimbak ng mga materyales sa imbentaryo. Kaya ang pamamahala ng supply chain ay ang pagpaplano, pagkontrol at pagpapatupad ng mga aktibidad sa araw-araw na supply chain, na may layuning mapagbuti ang kalidad ng negosyo at kasiyahan ng customer, habang binabalewala ang pag-aaksaya ng mga kalakal, sa lahat ng mga node ng isang negosyo.
Ano ang Mga Mga Punto ng Pamamahala ng Chain Management Supply?
Ang pagtataya ng mga kahilingan ay isa sa mga pinakamahirap na bahagi ng pamamahala ng supply chain. Ang kasalukuyang teknolohiya para sa pagtataya ay madalas na nagtatanghal sa gumagamit ng hindi tumpak na mga resulta, na nagiging sanhi ng mga ito na gumawa ng matinding pagkakamali sa pang-ekonomiya. Hindi nila naiintindihan nang maayos ang pagbabago ng mga pattern ng merkado at pagbabagu-bago ng merkado, at pinipigilan nito ang kakayahang maayos na makalkula ang mga uso sa merkado at magbigay ng mga resulta nang naaayon.
Kadalasan, dahil sa mga limitasyon ng hinihiling na pagtataya, ang pangkat ng pagpaplano ay may posibilidad na mawalan ng pag-asa. Sinisi nila ang mga pinuno dahil sa kanilang kawalan ng interes sa pagpapabuti ng proseso ng pagpaplano. Ang hamon na ito ay lumitaw dahil sa ang katunayan na ang data na nakolekta mula sa mga kahilingan ng customer ay nagiging mas kumplikado. Noong nakaraan, madali itong maipaliwanag. Gayunpaman, sa mga mas bagong teknolohiya ng henerasyon ng data na nagsisimula sa paglalaro, ang data ay naging kumplikado at halos imposible upang pamahalaan kasama ang umiiral na teknolohiya.
Dating, ang mga hinihiling ay madaling makalkula sa pamamagitan ng paggamit ng isang simpleng pattern ng demand sa kasaysayan. Ngunit ngayon, ang demand ay kilala na magbago sa napakaliit na paunawa at sa gayon, ang data sa kasaysayan ay walang silbi.
Paano Makakatulong ang Pagkatuto ng Machine
Ang mga problemang ito ay hindi malulutas ng mga tradisyunal na algorithm dahil sa kanilang pag-unlad. Gayunpaman, sa tulong ng pag-aaral ng makina, madaling malulutas sila ng mga kumpanya. Ang pagkatuto ng makina ay isang espesyal na uri ng teknolohiya na kung saan ang computer system ay maaaring malaman ang maraming mga kapaki-pakinabang na bagay mula sa ibinigay na data. Sa tulong ng pag-aaral ng makina, ang mga kumpanya ay maaaring modelo ng isang malakas na algorithm na pupunta sa daloy ng merkado. Hindi tulad ng tradisyonal na mga algorithm, natututo ang pagkatuto ng makina mula sa senaryo sa merkado at maaaring lumikha ng isang pabago-bagong modelo.
Walang Mga bug, Walang Stress - Ang Iyong Hakbang sa Hakbang Patnubay sa Paglikha ng Software na Pagbabago ng Buhay nang Walang Pagsira sa Iyong Buhay
Hindi mo mapagbuti ang iyong mga kasanayan sa pagprograma kapag walang nagmamalasakit sa kalidad ng software.
Sa pamamagitan ng pag-aaral ng makina, ang sistema ng computer ay maaaring tunay na pinuhin ang modelo nang walang tulong ng anumang pakikipag-ugnayan ng tao. Nangangahulugan ito na kung mas maraming data ang pumasok sa reservoir ng sistema ng pag-aaral ng machine, magiging mas matalino ito at magiging mas mapapamahalaan at mas madaling maipaliwanag ang data.
Ang pag-aaral ng makina ay maaari ring isama sa malalaking mapagkukunan ng data tulad ng social media, digital market at iba pang mga site na nakabase sa internet. Hindi ito posible sa mga kasalukuyang sistema ng pagpaplano. Sa simpleng mga termino, nangangahulugan ito na ang mga kumpanya ay maaaring gumamit ng mga signal ng data mula sa iba pang mga site na nalilikha ng mga mamimili. Kasama sa data na ito ang data mula sa mga social networking sites at mga online marketplaces. Ang data na ito ay tumutulong sa kumpanya upang malaman kung paano ang mga mas bagong pamamaraan tulad ng advertising at ang paggamit ng media ay maaaring mapabuti ang mga benta.
Ano ang Kailangang Pagpapabuti?
Maraming mga lugar kung saan maaaring magamit ang pag-aaral ng makina para sa pagpapabuti. Gayunpaman, mayroong tatlong pangunahing lugar kung saan ang mga tradisyonal na pamamaraan sa pagpaplano ay lumilikha ng mga problema. Ang mga problemang ito at ang pagpapabuti ng mga aspeto sa pamamagitan ng pag-aaral ng makina ay tinalakay sa ibaba:
Mga Problema sa Pagpaplano ng Team
Kadalasan, ang mga koponan sa pagpaplano ay gumagamit ng mga lumang diskarte sa pagtataya, na mano-mano ang kasangkot sa pagsusuri sa lahat ng data. Ang prosesong ito ay sobrang pag-ubos ng oras, at ang mga resulta ay madalas na hindi tumpak. Ang ganitong uri ng sitwasyon ay hindi lamang nagpapababa sa moral ng empleyado, ngunit pinipigilan din ang paglago ng kumpanya. Gayunpaman, sa pag-aaral ng makina, ang system ay maaaring tumagal ng maraming mga variable ayon sa kanilang mga priyoridad batay sa data, at gumawa ng isang lubos na tumpak na modelo. Ang mga modelong ito ay maaaring magamit ng mga tagaplano para sa mas mabisang pagpaplano, at hindi rin nila gaanong aabutin. Ang mga nagpaplano ay maaari ring mapahusay ang modelo nang higit pa sa pamamagitan ng kanilang mga karanasan. (Upang matuto nang higit pa tungkol sa paggamit ng data upang magplano nang maaga, tingnan kung Paano Maipapalakas ng Katangian ng Pagsasama-sama ang Mahuhusay na Analytics.
Mga Antas ng Kaligtasan ng Kaligtasan
Sa mga tradisyunal na pamamaraan ng pagpaplano, dapat na panatilihin ng isang kumpanya ang mga antas ng kaligtasan nito na mataas sa halos lahat ng oras. Gayunpaman, ang pag-aaral ng makina ay maaaring makatulong sa pamamagitan ng pagsusuri ng maraming higit pang mga variable para sa pagtatakda ng isang pinakamabuting kalagayan ng stock ng seguridad.
Pagpaplano ng Pagbebenta at Operasyon
Kung ang forecast mula sa iyong benta at pagpapatakbo ng pagpaplano (S&OP) koponan ay hindi kasiya-siya at hindi tumpak, o hindi sapat na nababagay upang umangkop alinsunod sa pag-uugali sa merkado, kung gayon marahil oras na upang mai-upgrade ang system. Ang pag-aaral ng makina ay nakakahanap ng isang perpektong paggamit dito, dahil mapapabuti nito ang kalidad ng pagtataya sa pamamagitan ng pag-aaral ng kasalukuyang mga uso sa merkado sa pamamagitan ng iba't ibang uri ng data. Kaya, ang pag-aaral ng makina ay maaaring gawing mas madali ang gawain ng S&OP.
Ang lahat ng mga lugar na ito ay may saklaw para sa pagpapabuti at ang mga gaps na ito ay maaaring mapunan ng pamamaraan ng pag-aaral ng makina. Ang pag-aaral ng makina ay maaaring ganap na ma-overhaul ang arkitektura ng pamamahala ng supply chain ng isang kumpanya. Maraming mga kumpanya ang nagsimula na gamitin ito, at nalaman nila na ang kanilang pagbahagi sa pagpaplano ay lubhang napabuti.
Mga Kaso sa Praktikal na Paggamit
Dahil sa maraming bentahe ng pag-aaral ng makina bilang hinuhulaan, ginagamit ito sa iba't ibang larangan. Gayunpaman, ang mga organisasyong ito ay hindi ganap na nagbago ang kanilang mga system sa pag-aaral ng mga ito - gumagamit sila ng mga sistema ng pag-aaral ng machine kasama ang mga tradisyonal. Sakop ng mga sistema ng pag-aaral ng machine ang mga gaps ng mga system ng legacy at pinahusay ang kanilang pagganap. Ang ilang mga halimbawa ng naturang mga kaso sa paggamit ay ibinibigay sa ibaba.
Granarolo
Ito ay isang kumpanya ng pagawaan ng gatas ng Italya, na ginamit ang pagkatuto ng makina upang madagdagan ang katumpakan ng pagtataya ng limang porsyento. Ang mga oras ng paghahatid ay nabawasan din ng halos kalahati ng orihinal na oras, na nagdulot din ng mas mahusay na kasiyahan ng customer.
Groupe Danone
Ang kumpanyang ito ay nakabase sa Pransya at nagbebenta ng maraming iba't ibang uri ng mga produkto. Mas maaga, ang mga hula para sa tugon sa mga alok sa promosyon na ginawa ng kumpanya ay naging 70 porsyento na hindi tumpak, na nagresulta sa malaking pagkalugi. Gayunpaman, sa pagpapatupad ng pag-aaral ng machine sa arkitektura ng pagpaplano nito, marami itong nakita na pagpapabuti sa parehong mga benta at pagtataya.
Lennox International
Ang Lennox ay isang kumpanya ng Estados Unidos na gumagawa ng mga aparato sa paglamig at pag-init. Ito ay lumawak sa buong Hilagang Amerika. Kaya, upang mabigyan ang buong kasiyahan ng customer, habang kinakaya ang proseso ng pagpapalawak, ang pag-aaral ng integrated machine ng Lennox kasama ang arkitektura nitong arkitektura. Sa tulong ng pag-aaral ng makina, maaaring tumpak na hulaan ni Lennox ang mga pangangailangan ng mga customer nito, na higit na nakatulong sa kumpanya upang maunawaan ang mga karaniwang pangangailangan ng customer. Ang pag-aaral ng makina ay nakatulong din sa kumpanya upang lubos na mai-automate ang pamamaraan sa pagpaplano nito.
Konklusyon
Ang pag-aaral ng makina, kung ipinatupad sa tamang lugar at sa tamang oras, ay maaaring patunayan na maging kapaki-pakinabang sa supply chain ng isang kumpanya. Makakatulong ito na gumawa ng tumpak na mga modelo para sa pagtataya ng demand at maaari ring gawing mas madali ang gawain ng departamento ng pagpaplano. Hindi kinakailangan na ganap na baguhin ang isang buong sistema ngayon, ngunit sa malapit na hinaharap, ang bawat supply chain ay tiyak na gagamitin ang pag-aaral ng makina upang mapabuti ang kakayahan ng pagtataya sa pamamagitan ng paglikha ng mga dynamic na modelo na regular na maa-update ng sistema ng pagkatuto ng machine. Kaya, ang bagong teknolohiyang ito ay magpapatunay na isang kailangang-kailangan na tool para sa mga negosyo.