المحتوى
- كيف تعمل سلسلة التوريد
- ما هي نقاط الألم إدارة سلسلة التوريد؟
- كيف التعلم الآلي يمكن أن تساعد
- No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
- ما هي المجالات التي تحتاج إلى تحسين؟
- حالات الاستخدام العملي
- خاتمة
المصدر: Trueffelpix / Dreamstime.com
يبعد:
لكي تنجح الأعمال ، يجب أن يكون لديها سلسلة إمداد مُدارة بشكل صحيح. يساعد التعلم الآلي في تحسين دقة وكفاءة إدارة سلسلة التوريد.
في عالم الأعمال المتقلب والمعقد اليوم ، من الصعب للغاية إنشاء نموذج موثوق للتنبؤ بالطلب لسلاسل التوريد. معظم تقنيات التنبؤ تنتج نتائج مخيبة للآمال. غالبًا ما يتم العثور على الأسباب الجذرية وراء هذه الأخطاء في التقنيات المستخدمة في النماذج القديمة. هذه النماذج ليست مصممة للتعلم بشكل مستمر من البيانات واتخاذ القرارات. لذلك ، تصبح قديمة عند ظهور بيانات جديدة والتنبؤ بها. الجواب على هذه المشكلة هو التعلم الآلي ، والذي يمكن أن يساعد سلسلة التوريد على التنبؤ بكفاءة وإدارتها بشكل صحيح. (لمزيد من المعلومات حول الآلات والذكاء ، راجع آلات التفكير: مناقشة الذكاء الاصطناعي.)
كيف تعمل سلسلة التوريد
تتم إدارة سلسلة التوريد للشركة بواسطة نظام إدارة سلسلة التوريد الخاص بها. تعمل سلسلة التوريد للسيطرة على حركة أنواع مختلفة من البضائع في الأعمال التجارية. ويشمل أيضًا تخزين المواد في المخزون. لذلك فإن إدارة سلسلة التوريد هي تخطيط ومراقبة وتنفيذ أنشطة سلسلة التوريد اليومية ، بهدف تحسين جودة الأعمال ورضا العملاء ، مع إلغاء هدر البضائع ، في جميع نقاط العمل.
ما هي نقاط الألم إدارة سلسلة التوريد؟
يعد التنبؤ بالطلبات أحد أصعب أجزاء إدارة سلسلة التوريد. غالبًا ما تقدم التكنولوجيا الحالية للتنبؤ للمستخدم نتائج غير دقيقة ، مما يتسبب في ارتكاب أخطاء اقتصادية شديدة. لا يمكنهم فهم أنماط السوق المتغيرة وتقلبات السوق بشكل صحيح ، وهذا يعوق قدرتها على حساب اتجاهات السوق بشكل صحيح وتقديم النتائج وفقًا لذلك.
في كثير من الأحيان ، بسبب قيود توقعات الطلب ، يميل فريق التخطيط إلى الإحباط. إنهم يلومون القادة لعدم اهتمامهم بتحسين عملية التخطيط. ينشأ هذا التحدي بسبب حقيقة أن البيانات التي يتم جمعها من طلبات العملاء أصبحت أكثر تعقيدًا. سابقا ، يمكن تفسيره بسهولة جدا. ومع ذلك ، مع ظهور تقنيات أحدث لتوليد البيانات ، أصبحت البيانات معقدة للغاية ومن شبه المستحيل إدارتها باستخدام التكنولوجيا الحالية.
في السابق ، يمكن حساب المطالب بسهولة باستخدام نمط طلب تاريخي بسيط. ولكن الآن ، من المعروف أن الطلب يتقلب في غضون مهلة قصيرة جدًا وبالتالي البيانات التاريخية غير مجدية.
كيف التعلم الآلي يمكن أن تساعد
لا يمكن حل هذه المشكلات عن طريق الخوارزميات التقليدية بسبب تقلباتها. ومع ذلك ، بمساعدة التعلم الآلي ، يمكن للشركات حلها بسهولة. التعلم الآلي عبارة عن نوع خاص من التكنولوجيا التي يمكن لنظام الكمبيوتر من خلالها تعلم العديد من الأشياء المفيدة من البيانات المقدمة. بمساعدة التعلم الآلي ، يمكن للشركات تصميم خوارزمية قوية تتوافق مع تدفق السوق. على عكس الخوارزميات التقليدية ، يتعلم التعلم الآلي من سيناريو السوق ويمكنه إنشاء نموذج ديناميكي.
No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.
من خلال التعلم الآلي ، يمكن لنظام الكمبيوتر بالفعل تحسين النموذج دون مساعدة من أي تفاعل بشري. هذا يعني أنه مع إدخال المزيد من البيانات في خزان نظام التعلم الآلي ، ستصبح أكثر ذكاءً وستصبح البيانات أكثر سهولة وأسهل في التفسير.
يمكن أن يتكامل التعلم الآلي أيضًا مع مصادر البيانات الكبيرة مثل الوسائط الاجتماعية والأسواق الرقمية والمواقع الأخرى القائمة على الإنترنت. هذا غير ممكن حتى الآن مع أنظمة التخطيط الحالية. بعبارات بسيطة ، هذا يعني أنه يمكن للشركات استخدام إشارات البيانات من المواقع الأخرى التي يتم إنشاؤها بواسطة المستهلكين. تتضمن هذه البيانات بيانات من مواقع الشبكات الاجتماعية والأسواق عبر الإنترنت. تساعد هذه البيانات الشركة على معرفة كيف يمكن للتقنيات الحديثة مثل الإعلان واستخدام الوسائط تحسين المبيعات.
ما هي المجالات التي تحتاج إلى تحسين؟
هناك العديد من الأماكن حيث يمكن استخدام التعلم الآلي للتحسين. ومع ذلك ، هناك ثلاثة أماكن رئيسية حيث إجراءات التخطيط التقليدية تخلق مشاكل. وتناقش هذه المشاكل وتحسين هذه الجوانب من خلال التعلم الآلي أدناه:
مشاكل فريق التخطيط
غالبًا ما تستخدم فرق التخطيط أساليب التنبؤ القديمة ، والتي تتضمن تقييم جميع البيانات يدويًا. هذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً للغاية ، وغالبًا ما تكون النتائج غير دقيقة بدرجة كافية. هذا النوع من الحالات لا يقلل من معنويات الموظفين فحسب ، بل يعيق نمو الشركة أيضًا. ومع ذلك ، مع التعلم الآلي ، يمكن للنظام أن يأخذ العديد من المتغيرات وفقًا لأولوياته بناءً على البيانات ، ويصنع نموذجًا دقيقًا للغاية. يمكن للمخططين استخدام هذه النماذج للتخطيط الأكثر فاعلية ، ولا يستغرقون الكثير من الوقت أيضًا. يمكن للمخططين أيضًا تحسين النموذج أكثر من خلال تجاربهم. (لمعرفة المزيد حول استخدام البيانات للتخطيط للأمام ، راجع كيف يمكن للتكامل الموحد تمكين التحليلات التنبؤية.)
مستويات المخزون السلامة
مع أساليب التخطيط التقليدية ، يتعين على الشركة الحفاظ على مستويات مخزون السلامة مرتفعة تقريبًا طوال الوقت. ومع ذلك ، يمكن أن يساعد التعلم الآلي من خلال تقييم العديد من المتغيرات لتحديد مستوى المخزون الأمني الأمثل.
تخطيط المبيعات والعمليات
إذا كانت التوقعات من فريق تخطيط المبيعات والعمليات (S&OP) غير مرضية وغير دقيقة ، أو غير مرنة بما يكفي للتكيف وفقًا لسلوك السوق ، فربما حان الوقت لترقية النظام. يجد التعلم الآلي استخدامًا مثاليًا هنا ، حيث يمكنه تحسين جودة التنبؤ من خلال تعلم اتجاهات السوق الحالية من خلال أنواع مختلفة من البيانات. وبالتالي ، يمكن للتعلم الآلي أن يجعل عمل S&OP أسهل بكثير.
كل هذه المجالات لها مجال للتحسين ويمكن سد هذه الفجوات من خلال تقنية التعلم الآلي. يمكن للتعلم الآلي أن يغير تمامًا هندسة إدارة سلسلة التوريد للشركة. لقد بدأت العديد من الشركات بالفعل في استخدامه ، ووجدت أن قسم التخطيط لديها تحسن كبير.
حالات الاستخدام العملي
نظرًا للعديد من مزايا التعلم الآلي في التنبؤ بالطلب ، يتم استخدامه في مجموعة متنوعة من المجالات. ومع ذلك ، لم تغير هذه المنظمات أنظمتها تمامًا إلى أنظمة تعلم - فهي تستخدم أنظمة التعلم الآلي إلى جانب الأنظمة التقليدية. تغطي أنظمة التعلم الآلي الفجوات في النظم القديمة وتعزز أدائها. فيما يلي بعض الأمثلة على حالات الاستخدام هذه.
جرانارولو
هذه هي شركة ألبان إيطالية ، والتي استخدمت تعلم الآلة لزيادة دقة التنبؤ بنسبة خمسة بالمائة. كما انخفضت أوقات التسليم بحوالي نصف الوقت الأصلي ، مما أدى إلى رضا العملاء بشكل أفضل أيضًا.
جروب دانون
تقع هذه الشركة في فرنسا وتبيع العديد من أنواع المنتجات المختلفة. في وقت سابق ، تبين أن توقعات الاستجابة للعروض الترويجية التي قدمتها الشركة كانت غير دقيقة بنسبة 70 في المائة ، مما أدى إلى خسائر كبيرة. ومع ذلك ، مع تطبيق التعلم الآلي في بنية التخطيط الخاصة به ، فقد شهد الكثير من التحسن في كل من المبيعات والتنبؤ.
لينوكس الدولية
Lennox هي شركة أمريكية تصنع أجهزة التبريد والتدفئة. وقد توسعت في جميع أنحاء أمريكا الشمالية. لذلك ، من أجل توفير الرضا الكامل للعملاء ، أثناء التعامل مع عملية التوسعة ، تعلم Lennox آلة متكاملة مع بنية التنبؤ. بمساعدة التعلم الآلي ، يمكن لشركة Lennox التنبؤ بدقة باحتياجات عملائها ، مما ساعد الشركة أيضًا على فهم متطلبات العملاء المشتركة بشكل أفضل. ساعد التعلم الآلي الشركة إلى حد كبير على أتمتة إجراءات التخطيط الخاصة بها.
خاتمة
التعلم الآلي ، إذا تم تنفيذه في المكان المناسب وفي الوقت المناسب ، يمكن أن يكون مفيدًا جدًا لسلسلة التوريد للشركة. يمكن أن تساعد في جعل نماذج دقيقة للتنبؤ بالطلب ويمكن أن تجعل عمل قسم التخطيط أسهل. ليس من الضروري تغيير النظام بالكامل بالكامل الآن ، ولكن في المستقبل القريب جدًا ، ستستخدم كل سلسلة إمداد بالتأكيد التعليم الآلي لتحسين القدرة على التنبؤ من خلال إنشاء نماذج ديناميكية سيتم تحديثها بانتظام بواسطة نظام التعلم الآلي. لذلك ، سوف تثبت هذه التكنولوجيا الجديدة أنها أداة لا غنى عنها للشركات.