通過機器學(xué)習(xí)徹底改變物流和供應(yīng)鏈管理

時間:2023-08-28

來源:千家網(wǎng)

導(dǎo)語:機器學(xué)習(xí)的這種功能引起了物流和供應(yīng)鏈管理人員的注意,他們正在尋找提高運營效率、降低成本和提高客戶滿意度的方法。

  機器學(xué)習(xí)可以提供顯著的好處,包括實時需求預(yù)測、可持續(xù)物流和高級預(yù)測分析。

  物流和供應(yīng)鏈行業(yè)是一個由各種相互關(guān)聯(lián)的組件組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),需要精心規(guī)劃、執(zhí)行和優(yōu)化,以確保平穩(wěn)高效地運行。這個行業(yè)在不斷發(fā)展,隨著技術(shù)的出現(xiàn),正在開發(fā)新的解決方案來解決傳統(tǒng)問題。機器學(xué)習(xí)(ML)就是這樣一種技術(shù),有可能徹底改變物流和供應(yīng)鏈管理。

  機器學(xué)習(xí)能夠分析大量數(shù)據(jù)、識別模式,并做出人類可能無法感知的預(yù)測。機器學(xué)習(xí)的這種功能引起了物流和供應(yīng)鏈管理人員的注意,他們正在尋找提高運營效率、降低成本和提高客戶滿意度的方法。本文將探討機器學(xué)習(xí)在物流和供應(yīng)鏈管理中的好處,及其改變行業(yè)的潛力。

  1、加強預(yù)測性維護

  預(yù)測性維護是一種主動維護策略,利用機器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測機器何時可能發(fā)生故障。通過分析來自傳感器和其他來源的數(shù)據(jù),機器學(xué)習(xí)算法可以檢測表明即將發(fā)生故障的模式。這使得物流和供應(yīng)鏈經(jīng)理能夠在機器故障之前安排維護,從而最大限度地減少停機時間并降低維修成本。

  例如,DHL使用機器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測運輸貨車的維護需求。通過分析貨車上安裝的傳感器的數(shù)據(jù),算法可以識別潛在問題,并向維護團隊發(fā)出警報。這使得維護成本降低了10%,貨車停機時間減少了25%。

  2、提供準(zhǔn)確的需求預(yù)測

  需求預(yù)測對于物流和供應(yīng)鏈管理人員至關(guān)重要,因為其使他們能夠計劃生產(chǎn)、庫存和運輸。機器學(xué)習(xí)算法可以分析歷史數(shù)據(jù)和天氣、節(jié)假日、經(jīng)濟趨勢等外部因素,從而準(zhǔn)確預(yù)測未來需求。這有助于管理人員優(yōu)化庫存水平、減少缺貨,并最大限度地減少浪費。

  例如,Walmart依靠機器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測其產(chǎn)品的需求。通過分析銷售數(shù)據(jù)和其他因素,算法可以高度準(zhǔn)確地預(yù)測需求。這使得Walmart能夠優(yōu)化庫存水平、減少浪費,并提高客戶滿意度。

  3、改進路線優(yōu)化

  路線優(yōu)化是物流和供應(yīng)鏈管理中的一個復(fù)雜問題,機器學(xué)習(xí)可以幫助解決這個問題。機器學(xué)習(xí)算法可以分析來自各種來源的數(shù)據(jù),如交通模式、天氣狀況和交付時間,以確定最有效的運輸路線。這有助于降低運輸成本、縮短交貨時間,并提高客戶滿意度。

  例如,UPS利用名為ORION的基于機器學(xué)習(xí)的優(yōu)化引擎來確定其駕駛員最有效的運輸路線。通過分析各種來源的數(shù)據(jù),ORION可以實時優(yōu)化路線,從而每年減少1億英里的行駛距離,并節(jié)省1000萬加侖的燃料。

  4、最大化倉庫優(yōu)化

  倉庫優(yōu)化對于物流和供應(yīng)鏈管理人員至關(guān)重要,因為其使他們能夠最大限度地利用可用空間、降低庫存成本,并提高訂單履行。機器學(xué)習(xí)算法可以分析來自傳感器、攝像頭和其他來源的數(shù)據(jù),以優(yōu)化倉庫布局、庫存放置和訂單揀選流程。

  例如,Amazon利用機器學(xué)習(xí)算法來優(yōu)化其倉庫運營。通過分析來自傳感器和攝像頭的數(shù)據(jù),算法可以優(yōu)化庫存放置和訂單揀選流程。這使得運營成本降低了50%,倉庫容量增加了60%。

  機器學(xué)習(xí)在物流和供應(yīng)鏈中的下一步是什么?

  隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn),物流和供應(yīng)鏈行業(yè)正在經(jīng)歷一場重大變革。

  機器學(xué)習(xí)可以對未來的物流和供應(yīng)鏈管理產(chǎn)生重大影響。

  機器學(xué)習(xí)算法可以分析大量數(shù)據(jù)、識別模式,并做出預(yù)測,從而幫助物流和供應(yīng)鏈管理人員優(yōu)化運營、降低成本,并提高客戶滿意度。機器學(xué)習(xí)在物流和供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用仍處于早期階段,進一步創(chuàng)新和改進的潛力巨大。

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