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机器学习能够改变供应链管理的几种方法

发布时间:2022-03-27 08:03:29 所属栏目:安全 来源:互联网
导读:在供应链管理中使用机器学习有助于日常工作的自动化,使企业能够专注于更具战略意义和价值的业务活动。供应链管理人员可以使用复杂的机器学习工具来优化库存并找到适合的供应商,以保持业务顺利运营。机器学习因其优势得到了企业的关注,机器学习不仅可以
        在供应链管理中使用机器学习有助于日常工作的自动化,使企业能够专注于更具战略意义和价值的业务活动。供应链管理人员可以使用复杂的机器学习工具来优化库存并找到适合的供应商,以保持业务顺利运营。机器学习因其优势得到了企业的关注,机器学习不仅可以充分利用仓储、运输系统和工业物流产生的海量数据,还可以开发完整的机器智能驱动的供应链模型,以降低风险、增加洞察力和提高绩效。所有这些都是具有全球竞争力的供应链的关键组成部分。机器学习在供应链中有很多应用,因为它是一种数据驱动的业务。以下概述了供应链管理中机器学习的10种方式,它们可以帮助各行业领域优化业务和提高效率。
  
  1.预测分析
  
  企业可以通过使用机器学习模型从需求预测的分析中获利。机器学习算法擅长检测过去需求数据中隐藏的趋势。供应链中的机器学习也可用于在供应链问题导致业务中断之前进行检测。强大的供应链预测系统可确保企业拥有应对出现的挑战和新风险所需的资源和知识。
  
  2.稳健的管理需要自动化的质量检查
  
  人工质量检查通常在物流中心进行,以检查集装箱或货物在运输过程中可能发生的任何损坏。人工智能和机器学习的兴起拓宽了供应链中质量检验自动化的范围。支持机器学习的方法可以自动检查工业设备中的故障以及基于图像识别的损坏检测。这些强大的自动化质量检查的优势是降低了向消费者提供有缺陷商品的风险。
  
  3.实时可见性可以改善客户体验
  
  例如深度分析、物联网和实时监控的组合的机器学习方法,可以帮助企业显著提高供应链的可见性,使他们能够改变客户体验,并更快地实现交付承诺。这是通过机器学习模型和工作流程来实现的,这些模型和工作流程在确定整个供应商价值链中的活动之间的联系之前,会分析来自许多来源的历史数据。亚马逊公司就是一个很好的例子,因为它使用机器学习技术为消费者提供出色的客户服务。这是使用机器学习完成的,这使企业能够深入了解产品建议与未来消费者访问企业网站之间的关系。
  
  4.使生产计划更高效
  
  机器学习有可能帮助降低生产计划的复杂性。机器学习模型和技术可用于训练现有生产数据的复杂算法,帮助检测潜在的低效率和浪费。此外,机器学习在供应链中的应用在构建更灵活的生态系统方面值得关注,可以有效地处理任何类型的中断。
  
  5. 视觉模式识别
  
  机器学习擅长视觉模式识别,这为整个供应链网络中的物理资产检查和维护开辟了许多新的可能性。事实证明,机器学习在自动化整个物流中心的入库质量评估方面非常有效,使用能够在众多数据集中快速搜索相关模式的算法来识别在运输中损坏和磨损的产品。

(编辑:源码门户网)

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