เนื้อหา
- วิธีการทำงานของซัพพลายเชน
- อะไรคือจุดปวดของการจัดการห่วงโซ่อุปทาน?
- การเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยได้อย่างไร
- ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
- พื้นที่ใดที่ต้องการการปรับปรุง?
- กรณีใช้งานจริง
- ข้อสรุป
ที่มา: Trueffelpix / Dreamstime.com
Takeaway:
เพื่อให้ธุรกิจประสบความสำเร็จจะต้องมีซัพพลายเชนที่มีการจัดการอย่างเหมาะสม การเรียนรู้ของเครื่องช่วยปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของการจัดการห่วงโซ่อุปทาน
ในโลกธุรกิจที่ผันผวนและซับซ้อนในปัจจุบันมันเป็นเรื่องยากมากที่จะสร้างแบบจำลองการพยากรณ์อุปสงค์ที่เชื่อถือได้สำหรับซัพพลายเชน เทคนิคการพยากรณ์ส่วนใหญ่ให้ผลลัพธ์ที่น่าผิดหวัง สาเหตุที่อยู่เบื้องหลังข้อผิดพลาดเหล่านี้มักจะพบว่าโกหกในเทคนิคที่ใช้ในรุ่นเก่า โมเดลเหล่านี้ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลและตัดสินใจ ดังนั้นจึงล้าสมัยเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามาและมีการคาดการณ์ คำตอบของปัญหานี้คือการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งสามารถช่วยให้ซัพพลายเชนสามารถคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและจัดการอย่างถูกต้อง (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องจักรและสติปัญญาให้ดูที่เครื่องคิด: การอภิปรายปัญญาประดิษฐ์)
วิธีการทำงานของซัพพลายเชน
ห่วงโซ่อุปทานของ บริษัท ได้รับการจัดการโดยระบบการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ห่วงโซ่อุปทานทำงานเพื่อควบคุมการเคลื่อนไหวของสินค้าประเภทต่างๆในธุรกิจ นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับการจัดเก็บวัสดุในสินค้าคงคลัง ดังนั้นการจัดการห่วงโซ่อุปทานคือการวางแผนการควบคุมและการดำเนินกิจกรรมห่วงโซ่อุปทานรายวันโดยมีจุดประสงค์เพื่อปรับปรุงคุณภาพธุรกิจและความพึงพอใจของลูกค้าในขณะเดียวกันก็ทิ้งความสูญเสียของสินค้าในทุกโหนดของธุรกิจ
อะไรคือจุดปวดของการจัดการห่วงโซ่อุปทาน?
การพยากรณ์ความต้องการเป็นหนึ่งในส่วนที่ยากที่สุดของการจัดการห่วงโซ่อุปทาน เทคโนโลยีในปัจจุบันสำหรับการคาดการณ์มักจะนำเสนอผู้ใช้ด้วยผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องทำให้พวกเขาทำผิดพลาดทางเศรษฐกิจอย่างรุนแรง พวกเขาไม่สามารถเข้าใจรูปแบบการตลาดที่เปลี่ยนแปลงและความผันผวนของตลาดและความสามารถในการคำนวณแนวโน้มของตลาดและให้ผลลัพธ์ที่เหมาะสม
บ่อยครั้งเนื่องจากข้อ จำกัด การพยากรณ์ความต้องการทีมวางแผนมีแนวโน้มที่จะหมดกำลังใจ พวกเขาตำหนิผู้นำที่ขาดความสนใจในการปรับปรุงกระบวนการวางแผน ความท้าทายนี้เกิดขึ้นเนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่าข้อมูลที่รวบรวมจากความต้องการของลูกค้ามีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อย ๆ ก่อนหน้านี้มันสามารถตีความได้ง่ายมาก อย่างไรก็ตามด้วยเทคโนโลยีการสร้างข้อมูลที่ใหม่กว่าเข้ามาทำให้ข้อมูลมีความซับซ้อนและแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะจัดการด้วยเทคโนโลยีที่มีอยู่
ก่อนหน้านี้ความต้องการสามารถคำนวณได้อย่างง่ายดายโดยใช้รูปแบบความต้องการทางประวัติศาสตร์ที่เรียบง่าย แต่ตอนนี้ความต้องการเป็นที่รู้จักที่จะผันผวนในการแจ้งให้ทราบสั้นมากและดังนั้นข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ไร้ประโยชน์
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยได้อย่างไร
ปัญหาเหล่านี้ไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมเนื่องจากความผันผวน อย่างไรก็ตามด้วยความช่วยเหลือของการเรียนรู้ของเครื่องจักร บริษัท สามารถแก้ปัญหาได้อย่างง่ายดาย การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคโนโลยีชนิดพิเศษที่ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้สิ่งที่มีประโยชน์มากมายจากข้อมูลที่ได้รับ ด้วยความช่วยเหลือของการเรียนรู้ของเครื่องจักร บริษัท สามารถสร้างอัลกอริทึมที่ทรงพลังซึ่งจะไปตามกระแสของตลาด ซึ่งแตกต่างจากอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมการเรียนรู้ของเครื่องเรียนรู้จากสถานการณ์ตลาดและสามารถสร้างแบบจำลองแบบไดนามิก
ไม่มีข้อบกพร่องไม่มีความเครียด - คู่มือแบบเป็นขั้นตอนเพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงชีวิตโดยไม่ทำลายชีวิตของคุณ
คุณไม่สามารถพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเมื่อไม่มีใครใส่ใจคุณภาพของซอฟต์แวร์
ผ่านการเรียนรู้ของเครื่องระบบคอมพิวเตอร์สามารถปรับแต่งแบบจำลองได้จริงโดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากมนุษย์ ซึ่งหมายความว่าเมื่อมีข้อมูลเข้าสู่อ่างเก็บน้ำของระบบการเรียนรู้ของเครื่องมากขึ้นมันจะกลายเป็นอัจฉริยะมากขึ้นและข้อมูลจะสามารถจัดการและตีความได้ง่ายขึ้น
การเรียนรู้ของเครื่องยังสามารถรวมเข้ากับแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่เช่นโซเชียลมีเดียตลาดดิจิตอลและเว็บไซต์ที่ใช้อินเทอร์เน็ตอื่น ๆ ไม่สามารถทำได้ด้วยระบบการวางแผนปัจจุบัน กล่าวง่ายๆว่า บริษัท ต่างๆสามารถใช้สัญญาณข้อมูลจากเว็บไซต์อื่น ๆ ที่สร้างโดยผู้บริโภค ข้อมูลนี้รวมถึงข้อมูลจากเว็บไซต์เครือข่ายสังคมออนไลน์และตลาดออนไลน์ ข้อมูลนี้ช่วยให้ บริษัท ทราบว่าเทคนิคใหม่ ๆ เช่นการโฆษณาและการใช้สื่อสามารถปรับปรุงยอดขายได้อย่างไร
พื้นที่ใดที่ต้องการการปรับปรุง?
มีหลายสถานที่ที่สามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุง อย่างไรก็ตามมีสามสถานที่หลักที่ขั้นตอนการวางแผนแบบดั้งเดิมสร้างปัญหา ปัญหาเหล่านี้และการปรับปรุงด้านเหล่านี้ผ่านการเรียนรู้ของเครื่องได้อธิบายไว้ด้านล่าง:
ปัญหาของทีมวางแผน
บ่อยครั้งที่ทีมวางแผนใช้เทคนิคการพยากรณ์แบบเก่าซึ่งเกี่ยวข้องกับการประเมินข้อมูลทั้งหมดด้วยตนเอง กระบวนการนี้ใช้เวลานานมากและผลลัพธ์มักไม่แม่นยำเพียงพอ สถานการณ์แบบนี้ไม่เพียง แต่ช่วยลดขวัญกำลังใจของพนักงาน แต่ยังเป็นอุปสรรคต่อการเติบโตของ บริษัท อย่างไรก็ตามด้วยการเรียนรู้ของเครื่องระบบสามารถใช้ตัวแปรหลายตัวตามลำดับความสำคัญตามข้อมูลและสร้างแบบจำลองที่มีความแม่นยำสูง นักวางแผนสามารถใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อการวางแผนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและไม่ต้องใช้เวลามากนัก นักวางแผนสามารถปรับปรุงโมเดลได้มากขึ้นผ่านประสบการณ์ของพวกเขา (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลเพื่อวางแผนล่วงหน้าดูว่าการผสานรวมแบบ Conual สามารถเพิ่มขีดความสามารถให้กับ Predictive Analytics ได้อย่างไร)
ระดับสต็อกความปลอดภัย
ด้วยวิธีการวางแผนแบบดั้งเดิม บริษัท จะต้องรักษาระดับความปลอดภัยให้อยู่ในระดับสูงตลอดเวลา อย่างไรก็ตามการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยได้โดยการประเมินตัวแปรอีกมากมายสำหรับการตั้งค่าระดับสต็อกความปลอดภัยที่เหมาะสม
การวางแผนการขายและปฏิบัติการ
หากการคาดการณ์จากทีมวางแผนการขายและการดำเนินงาน (S&OP) ของคุณไม่น่าพอใจและไม่ถูกต้องหรือไม่ยืดหยุ่นพอที่จะปรับตัวตามพฤติกรรมของตลาดอาจถึงเวลาที่จะอัพเกรดระบบ การเรียนรู้ของเครื่องค้นหาการใช้งานที่สมบูรณ์แบบที่นี่เนื่องจากสามารถปรับปรุงคุณภาพการพยากรณ์ได้โดยการเรียนรู้แนวโน้มของตลาดในปัจจุบันผ่านข้อมูลประเภทต่างๆ ดังนั้นการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำให้การทำงานของ S&OP ง่ายขึ้นมาก
พื้นที่ทั้งหมดเหล่านี้มีขอบเขตในการปรับปรุงและช่องว่างเหล่านี้สามารถเติมเต็มด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่องสามารถยกเครื่องสถาปัตยกรรมของการจัดการห่วงโซ่อุปทานของ บริษัท ได้อย่างสมบูรณ์ หลาย บริษัท เริ่มใช้งานแล้วและพบว่าแผนกการวางแผนของพวกเขาดีขึ้นมาก
กรณีใช้งานจริง
เนื่องจากข้อได้เปรียบหลายอย่างของการเรียนรู้ของเครื่องในการพยากรณ์ความต้องการจึงมีการใช้งานในหลากหลายสาขา อย่างไรก็ตามองค์กรเหล่านี้ยังไม่ได้เปลี่ยนระบบการเรียนรู้อย่างสมบูรณ์ - พวกเขากำลังใช้ระบบการเรียนรู้ด้วยเครื่องควบคู่ไปกับการเรียนรู้แบบดั้งเดิม ระบบการเรียนรู้ของเครื่องครอบคลุมช่องว่างของระบบเดิมและเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวอย่างของกรณีการใช้งานดังกล่าวแสดงไว้ด้านล่าง
Granarolo
นี่คือ บริษัท ผลิตนมของอิตาลีซึ่งใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์ถึงห้าเปอร์เซ็นต์ เวลาในการจัดส่งก็ลดลงประมาณครึ่งหนึ่งของเวลาเดิมซึ่งทำให้ลูกค้าพึงพอใจมากขึ้นเช่นกัน
Groupe Danone
บริษัท นี้ตั้งอยู่ในประเทศฝรั่งเศสและจำหน่ายผลิตภัณฑ์หลายประเภท ก่อนหน้านี้การคาดการณ์สำหรับการตอบสนองต่อข้อเสนอโปรโมชั่นของ บริษัท กลายเป็น 70 เปอร์เซ็นต์ที่ไม่ถูกต้องซึ่งทำให้เกิดการสูญเสียอย่างมาก อย่างไรก็ตามด้วยการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องในสถาปัตยกรรมการวางแผนทำให้ได้เห็นการปรับปรุงจำนวนมากทั้งในด้านยอดขายและการคาดการณ์
เลนน็อกซ์อินเตอร์เนชั่นแนล
เลนน็อกซ์เป็น บริษัท ในสหรัฐอเมริกาที่ผลิตอุปกรณ์ระบายความร้อนและความร้อน มันได้ขยายไปทั่วอเมริกาเหนือ ดังนั้นเพื่อให้ลูกค้าพึงพอใจอย่างเต็มที่ในขณะที่ต้องรับมือกับกระบวนการขยาย Lennox ได้รวมการเรียนรู้ของเครื่องด้วยสถาปัตยกรรมการพยากรณ์ ด้วยความช่วยเหลือของการเรียนรู้ของเครื่องจักรเลนน็อกซ์สามารถทำนายความต้องการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำซึ่งช่วยให้ บริษัท เข้าใจความต้องการทั่วไปของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรยังช่วย บริษัท ในการวางแผนกระบวนการโดยอัตโนมัติ
ข้อสรุป
การเรียนรู้ของเครื่องหากดำเนินการในสถานที่ที่เหมาะสมและในเวลาที่เหมาะสมสามารถพิสูจน์ให้เป็นประโยชน์มากสำหรับห่วงโซ่อุปทานของ บริษัท มันสามารถช่วยสร้างแบบจำลองที่แม่นยำสำหรับการพยากรณ์ความต้องการและยังทำให้งานของแผนกการวางแผนง่ายขึ้น ตอนนี้ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนทั้งระบบอย่างสมบูรณ์ แต่ในอนาคตอันใกล้ห่วงโซ่อุปทานทุกคนจะใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงความสามารถในการพยากรณ์โดยการสร้างแบบจำลองแบบไดนามิกที่จะได้รับการปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอโดยระบบการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้นเทคโนโลยีใหม่นี้จะพิสูจน์ให้เห็นว่าเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับธุรกิจ