Wie maschinelles Lernen die Effizienz der Lieferkette verbessern kann

Inhalt

• Wie eine Lieferkette funktioniert
• Was sind die Schmerzpunkte des Supply Chain Managements?
• Wie maschinelles Lernen helfen kann
• Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
• Welche Bereiche müssen verbessert werden?
• Praktische Anwendungsfälle
• Fazit

Quelle: Trueffelpix / Dreamstime.com

Wegbringen:

Damit ein Unternehmen erfolgreich sein kann, muss es über eine ordnungsgemäß verwaltete Lieferkette verfügen. Maschinelles Lernen trägt dazu bei, die Genauigkeit und Effizienz des Lieferkettenmanagements zu verbessern.

In der heutigen volatilen und komplexen Geschäftswelt ist es sehr schwierig, ein verlässliches Modell zur Bedarfsprognose für Lieferketten zu erstellen. Die meisten Prognosetechniken führen zu enttäuschenden Ergebnissen. Die Grundursachen für diese Fehler liegen häufig in den Techniken, die in den alten Modellen verwendet werden. Diese Modelle sind nicht darauf ausgelegt, kontinuierlich aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Sie sind daher veraltet, wenn neue Daten eingehen und Prognosen erstellt werden. Die Antwort auf dieses Problem ist maschinelles Lernen, mit dessen Hilfe eine Lieferkette effizient prognostiziert und ordnungsgemäß verwaltet werden kann. (Weitere Informationen zu Maschinen und Intelligenz finden Sie unter Thinking Machines: The Artificial Intelligence Debate.)

Wie eine Lieferkette funktioniert

Die Lieferkette eines Unternehmens wird durch sein Lieferkettenmanagementsystem gesteuert. Eine Lieferkette steuert die Bewegung verschiedener Arten von Waren in einem Unternehmen. Es beinhaltet auch die Lagerung von Materialien im Inventar. Supply Chain Management ist also die Planung, Steuerung und Durchführung der täglichen Supply Chain-Aktivitäten mit dem Ziel, die Geschäftsqualität und Kundenzufriedenheit zu verbessern und gleichzeitig die Verschwendung von Waren in allen Knoten eines Unternehmens zu negieren.

Was sind die Schmerzpunkte des Supply Chain Managements?

Die Bedarfsprognose ist einer der schwierigsten Teile des Supply Chain Managements. Die derzeitige Prognosetechnologie liefert dem Benutzer häufig ungenaue Ergebnisse, wodurch er schwerwiegende wirtschaftliche Fehler macht. Sie können die sich ändernden Marktmuster und Marktschwankungen nicht richtig verstehen, und dies behindert ihre Fähigkeit, Markttrends richtig zu berechnen und Ergebnisse entsprechend bereitzustellen.

Aufgrund der Einschränkungen der Bedarfsprognose wird das Planungsteam häufig entmutigt. Sie machen die Verantwortlichen für ihr mangelndes Interesse an der Verbesserung des Planungsprozesses verantwortlich. Diese Herausforderung ergibt sich aus der Tatsache, dass die aus Kundenanforderungen gesammelten Daten immer komplexer werden. Bisher konnte es sehr einfach interpretiert werden. Mit der Einführung neuerer Datenerzeugungstechnologien wurden die Daten jedoch sehr komplex und konnten mit der vorhandenen Technologie kaum noch verwaltet werden.

Früher konnten die Bedarfe anhand eines einfachen historischen Bedarfsmusters leicht berechnet werden. Es ist jedoch bekannt, dass die Nachfrage sehr kurzfristig schwankt und daher historische Daten unbrauchbar sind.

Wie maschinelles Lernen helfen kann

Diese Probleme können von herkömmlichen Algorithmen aufgrund ihrer Schwankungen nicht gelöst werden. Mit Hilfe des maschinellen Lernens können Unternehmen diese jedoch problemlos lösen. Maschinelles Lernen ist eine spezielle Art von Technologie, mit der das Computersystem aus den gegebenen Daten viele nützliche Dinge lernen kann. Mithilfe des maschinellen Lernens können Unternehmen einen leistungsfähigen Algorithmus modellieren, der mit dem Marktfluss Schritt hält. Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen lernt das maschinelle Lernen aus dem Marktszenario und kann ein dynamisches Modell erstellen.

Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören

Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.

Durch maschinelles Lernen kann das Computersystem das Modell tatsächlich ohne die Hilfe menschlicher Interaktion verfeinern. Dies bedeutet, dass mehr Daten in das Reservoir des maschinellen Lernsystems gelangen, intelligenter werden und die Daten leichter zu verwalten und zu interpretieren sind.

Maschinelles Lernen kann auch in Big-Data-Quellen wie soziale Medien, digitale Märkte und andere internetbasierte Websites integriert werden. Dies ist mit aktuellen Planungssystemen bisher nicht möglich. Einfach ausgedrückt bedeutet dies, dass Unternehmen Datensignale von anderen Standorten verwenden können, die von Verbrauchern generiert werden. Diese Daten umfassen Daten von Websites sozialer Netzwerke und Online-Marktplätzen. Diese Daten helfen dem Unternehmen zu wissen, wie neuere Techniken wie Werbung und Mediennutzung den Umsatz verbessern können.

Welche Bereiche müssen verbessert werden?

Es gibt viele Orte, an denen maschinelles Lernen zur Verbesserung eingesetzt werden kann. Es gibt jedoch drei Hauptbereiche, in denen herkömmliche Planungsverfahren Probleme verursachen. Diese Probleme und die Verbesserung dieser Aspekte durch maschinelles Lernen werden im Folgenden erörtert:

Probleme des Planungsteams

Oft verwenden Planungsteams alte Prognosetechniken, bei denen alle Daten manuell ausgewertet werden. Dieser Vorgang ist sehr zeitaufwendig und die Ergebnisse sind oft nicht genau genug. Diese Situation verringert nicht nur die Arbeitsmoral der Mitarbeiter, sondern behindert auch das Wachstum des Unternehmens. Beim maschinellen Lernen kann das System jedoch viele Variablen entsprechend ihrer Prioritäten basierend auf den Daten verwenden und ein äußerst genaues Modell erstellen. Diese Modelle können von den Planern für eine effektivere Planung verwendet werden, und sie benötigen auch nicht viel Zeit. Die Planer können das Modell durch ihre Erfahrungen noch weiter verbessern. (Weitere Informationen zum Planen mit Daten finden Sie unter Wie die konsequente Integration Predictive Analytics ermöglicht.)

Sicherheitsbestände

Mit traditionellen Planungsmethoden muss ein Unternehmen seine Sicherheitsbestände fast immer hoch halten. Maschinelles Lernen kann jedoch helfen, indem wesentlich mehr Variablen ausgewertet werden, um einen optimalen Sicherheitsbestand festzulegen.

Vertriebs- und Betriebsplanung

Wenn die Prognosen Ihres S & OP-Teams (Sales and Operations Planning) nicht zufriedenstellend und ungenau sind oder nicht flexibel genug sind, um sie an das Marktverhalten anzupassen, ist es möglicherweise an der Zeit, das System zu aktualisieren. Hier bietet sich maschinelles Lernen an, da es die Prognosequalität verbessern kann, indem es die aktuellen Markttrends anhand verschiedener Arten von Daten lernt. Somit kann maschinelles Lernen die Arbeit von S & OP erheblich erleichtern.

Alle diese Bereiche sind verbesserungswürdig und diese Lücken können durch die Technik des maschinellen Lernens geschlossen werden. Maschinelles Lernen kann die Architektur des Supply Chain Managements eines Unternehmens grundlegend überarbeiten. Viele Unternehmen haben bereits damit begonnen und stellen fest, dass ihre Planungsabteilung erheblich verbessert wurde.

Praktische Anwendungsfälle

Aufgrund der vielen Vorteile des maschinellen Lernens in der Bedarfsprognose wird es in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt. Diese Organisationen haben jedoch ihre Systeme nicht vollständig auf lernende Systeme umgestellt - sie verwenden neben den herkömmlichen Systeme maschinelles Lernen. Die maschinellen Lernsysteme schließen die Lücken der Altsysteme und verbessern deren Leistung. Einige Beispiele für solche Anwendungsfälle sind nachstehend aufgeführt.

Granarolo

Dies ist ein italienisches Molkereiunternehmen, das mithilfe von maschinellem Lernen seine Prognosegenauigkeit um fünf Prozent erhöht hat. Die Lieferzeiten wurden ebenfalls um etwa die Hälfte der ursprünglichen Zeit verkürzt, was ebenfalls zu einer besseren Kundenzufriedenheit geführt hat.

Gruppe Danone

Das in Frankreich ansässige Unternehmen vertreibt viele verschiedene Arten von Produkten. Früher waren die Vorhersagen für die Reaktion auf Werbeangebote des Unternehmens zu 70 Prozent ungenau, was zu großen Verlusten führte. Mit der Implementierung des maschinellen Lernens in seiner Planungsarchitektur hat sich jedoch sowohl der Umsatz als auch die Prognose erheblich verbessert.

Lennox International

Lennox ist ein US-amerikanisches Unternehmen, das Kühl- und Heizgeräte herstellt. Es hat sich in ganz Nordamerika erweitert. Um die volle Kundenzufriedenheit zu gewährleisten und gleichzeitig den Expansionsprozess zu bewältigen, integrierte Lennox das maschinelle Lernen in seine Prognosearchitektur. Mithilfe des maschinellen Lernens konnte Lennox die Bedürfnisse seiner Kunden genau vorhersagen, was dem Unternehmen half, die allgemeinen Kundenanforderungen besser zu verstehen. Durch maschinelles Lernen konnte das Unternehmen auch seinen Planungsprozess weitgehend automatisieren.

Fazit

Maschinelles Lernen kann sich, wenn es am richtigen Ort und zur richtigen Zeit implementiert wird, als sehr vorteilhaft für die Lieferkette eines Unternehmens erweisen. Es kann dazu beitragen, genaue Modelle für die Bedarfsprognose zu erstellen und die Arbeit der Planungsabteilung zu erleichtern. Es ist nicht notwendig, jetzt ein komplettes System zu ändern, aber in naher Zukunft wird jede Lieferkette das maschinelle Lernen nutzen, um die Prognosefähigkeit zu verbessern, indem dynamische Modelle erstellt werden, die vom maschinellen Lernsystem regelmäßig aktualisiert werden. Diese neue Technologie wird sich daher als unverzichtbares Werkzeug für Unternehmen erweisen.