¿Cómo aprueba el aprendizaje automático la optimización de la cadena de suministro?

- Sep 03, 2018-

El aprendizaje automático se está utilizando para mejorar una amplia gama de procesos comerciales, incluidas las funciones de gestión de la cadena de suministro. Aquí hay un vistazo a tres áreas que más ayuda.

El aprendizaje automático se está utilizando en todas las industrias como una forma de mejorar los procesos comerciales. En el área de optimización de la cadena de suministro, aprendizaje automático   está siendo utilizado para detectar ineficiencias y agregar un mejor control a los procesos. Con este fin, los gerentes de la cadena de suministro   debería considerar sus propias oportunidades para aplicar la tecnología. Aquí hay tres áreas para explorar donde el aprendizaje automático podría permitir la optimización de la cadena de suministro.

Optimizar cadenas de suministro a través de datos

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden abordar más datos y datos más diversos y, por lo tanto, son capaces de mejorar la precisión del pronóstico de la demanda más allá de su promedio actual de alrededor del 75%, según el análisis del proveedor de pronósticos de demanda Arkieva. El aprendizaje automático unidireccional permite la optimización de la cadena de suministro abordando un rango más amplio de variables que el que típicamente se incluye en el pronóstico de la demanda para que se consideren más factores, y las observaciones obtenidas se aprenden a través de iteraciones continuas.

Los conjuntos de datos que contribuyen a la planificación de la demanda   ya son sólidos e incluyen factores tales como promociones, medios, modelos de mercado, nuevos productos y desempeño histórico. Pero el aprendizaje automático agrega menos valores específicos de datos, como la elevación promocional, el efecto halo y la sustentación atribuida a un segmento de producto, la estacionalidad y la presencia en la web o las redes sociales. Normalmente, estas variables se tienen en cuenta a través de los conocimientos humanos, pero el aprendizaje automático puede aplicarlas a escala para mejorar la precisión de los pronósticos y reducir la tasa de errores.

Mejora las capacidades de envío entrante

La inspección física y el mantenimiento de los activos en toda la cadena de suministro se puede avanzar mediante la capacidad de reconocimiento de patrones visuales del aprendizaje automático. El software y las personas involucradas con las cadenas de suministro emplean un tiempo y un esfuerzo considerables para verificar los productos a medida que llegan al muelle de carga. En el nivel más básico, los envíos entrantes se pueden validar reconociendo el empaque y las cantidades de conteo. En una escala más granular, se puede aplicar el reconocimiento de patrones para identificar las condiciones de desgaste en los equipos de la línea de producción y vehículos para el desgaste de los neumáticos y la evidencia de accidentes. El reconocimiento de patrones de Machine Learning también puede ayudar en la inspección final de la producción antes y después del empaque para reducir la intervención humana y ayudar a entregar pedidos perfectos.


Mejoras en la experiencia del cliente

La combinación de análisis profundos, sensores de IoT y monitoreo en tiempo real mejora la visibilidad de la cadena de suministro , lo que a su vez permite la optimización de la cadena de suministro. Si bien es posible que los consumidores no conozcan la terminología, esperan que la tecnología funcione detrás de escena para permitir la entrega a tiempo. Los profesionales de la cadena de suministro pueden tener alguna versión de visibilidad en sus operaciones, pero dado el impulso actual hacia una mayor flexibilidad logística , la mayoría de las empresas necesitan mejoras importantes en estas áreas. La combinación de tecnologías disponibles incorporadas en el aprendizaje automático puede brindar visibilidad en tiempo real a las cadenas de suministro y permitir a las empresas cumplir sus compromisos de entrega y transformar la experiencia del consumidor .

El aprendizaje automático está ayudando a crear la optimización de la cadena de suministro, y los gerentes deben evaluar sus cadenas de suministro para ver dónde estas tecnologías pueden ser más útiles.

En otras palabras, los gerentes de la cadena de suministro deben evaluar cómo agregar nuevas capacidades puede brindar visibilidad y control adicional a su cadena de suministro y continuar sus esfuerzos hacia la transformación digital en beneficio de sus clientes.