Content
- Com funciona una cadena de subministrament
- Què són els punts de dolor per a la gestió de la cadena de subministrament?
- Com pot ajudar l'aprenentatge automàtic
- Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
- Quines àrees necessiten millorar?
- Casos d’ús pràctic
- Conclusió
Font: Trueffelpix / Dreamstime.com
Emportar:
Perquè un negoci tingui èxit, ha de tenir una cadena de subministrament adequada. L’aprenentatge de màquines ajuda a millorar la precisió i l’eficiència de la gestió de la cadena de subministrament.
Al món comercial volàtil i complex d’avui, és molt difícil fer un model de previsió fiable de la demanda de les cadenes d’oferta. La majoria de les tècniques de predicció produeixen resultats decebedors. Les causes bàsiques d’aquests errors sovint es troben en les tècniques que s’utilitzen en els antics models. Aquests models no estan dissenyats per aprendre contínuament de les dades i prendre decisions. Per tant, queden obsolets quan entren noves dades i es fan previsions. La resposta a aquest problema és l'aprenentatge automàtic, que pot ajudar a una cadena de subministrament a predir-lo de manera eficient i gestionar-lo adequadament. (Per obtenir més informació sobre màquines i intel·ligència, vegeu Thinking Machines: El debat sobre intel·ligència artificial.)
Com funciona una cadena de subministrament
La cadena de subministrament d’una empresa està gestionada pel seu sistema de gestió de la cadena de subministrament. Una cadena de subministrament funciona per controlar el moviment de diferents tipus de mercaderies en un negoci. També implica l’emmagatzematge de materials en inventari. Així doncs, la gestió de la cadena de subministrament és la planificació, control i execució d’activitats diàries de la cadena de subministrament, amb l’objectiu de millorar la qualitat del negoci i la satisfacció del client, tot negant el malbaratament de béns en tots els nodes d’un negoci.
Què són els punts de dolor per a la gestió de la cadena de subministrament?
La previsió de demandes és una de les parts més difícils de la gestió de la cadena de subministrament. La tecnologia actual de previsió presenta sovint a l'usuari resultats inexactes, provocant greus errors econòmics. No poden comprendre adequadament les variacions del mercat i les fluctuacions del mercat i això dificulta la seva capacitat per calcular adequadament les tendències del mercat i proporcionar-ne resultats.
Sovint, a causa de les limitacions de la previsió de demanda, l'equip de planificació acostuma a desanimar-se. Acusen als líders de la seva falta d’interès per millorar el procés de planificació. Aquest repte sorgeix pel fet que les dades recollides de les demandes dels clients són cada cop més complexes. Anteriorment, es podia interpretar amb molta facilitat. No obstant això, amb les noves tecnologies de generació de dades en joc, les dades s'han convertit en molt complexes i gairebé impossibles de gestionar amb la tecnologia existent.
Antigament, les demandes es podien calcular fàcilment mitjançant un senzill patró de demanda històrica. Però ara, se sap que la demanda fluctua molt aviat i, per tant, les dades històriques són inútils.
Com pot ajudar l'aprenentatge automàtic
Aquests problemes no es poden solucionar mitjançant algoritmes tradicionals a causa de les seves fluctuacions. Tot i això, amb l’ajuda de l’aprenentatge automàtic, les empreses poden solucionar-les fàcilment. L’aprenentatge automàtic és un tipus especial de tecnologia mitjançant la qual el sistema informàtic pot aprendre moltes coses útils a partir de les dades donades. Amb l'ajuda de l'aprenentatge automàtic, les empreses poden modelar un algoritme potent que vagi a l'altura del flux del mercat. A diferència dels algorismes tradicionals, l'aprenentatge automàtic s'aprèn de l'escenari del mercat i pot crear un model dinàmic.
Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
No podeu millorar les vostres habilitats de programació quan ningú es preocupa per la qualitat del programari.
Mitjançant l'aprenentatge automàtic, el sistema informàtic pot perfeccionar el model sense l'ajuda d'una interacció humana. Això vol dir que a mesura que entrin més dades al dipòsit del sistema d’aprenentatge de màquines, es faran més intel·ligents i les dades es faran més manejables i més fàcils d’interpretar.
L’aprenentatge automàtic també es pot integrar amb fonts de dades grans com els mitjans socials, els mercats digitals i altres llocs basats en Internet. Això no és possible fins ara amb els sistemes de planificació actuals. En termes senzills, això significa que les empreses poden utilitzar senyals de dades d'altres llocs generats pels consumidors. Aquestes dades inclouen dades de llocs de xarxes socials i mercats en línia. Aquestes dades ajuden a l’empresa a conèixer com les tècniques més noves com la publicitat i l’ús de suports poden millorar les vendes.
Quines àrees necessiten millorar?
Hi ha molts llocs on l’aprenentatge automàtic es pot utilitzar per millorar. Tot i això, hi ha tres llocs principals on els procediments de planificació tradicionals creen problemes. A continuació, es tracten aquests problemes i la millora d’aquests aspectes mitjançant l’aprenentatge automàtic:
Problemes de l'equip de planificació
Sovint, els equips de planificació utilitzen tècniques de predicció antigues, que consisteixen en avaluar manualment totes les dades. Aquest procés requereix molt temps i, sovint, els resultats no són prou precisos. Aquest tipus de situacions no només disminueixen la moral dels empleats, sinó que també dificulten el creixement de l’empresa. Tot i això, amb l'aprenentatge automàtic, el sistema pot adoptar moltes variables segons les seves prioritats en funció de les dades i fer un model altament precís. Els planificadors poden utilitzar aquests models per a una planificació molt més eficaç, i tampoc no triguen gaire temps. Els planificadors també poden millorar el model encara més a través de les seves experiències. (Per obtenir més informació sobre com utilitzar les dades per planificar-les amb antelació, vegeu Com pot integrar-se l'analisi predictiva.)
Nivells d'estoc de seguretat
Amb els mètodes de planificació tradicionals, una empresa ha de mantenir els seus nivells de seguretat alts gairebé tot el temps. Tanmateix, l’aprenentatge automàtic pot ajudar avaluant moltes més variables per establir un nivell d’estoc de seguretat òptim.
Planificació de vendes i operacions
Si les previsions del vostre equip de planificació de vendes i operacions (S&OP) no són satisfactòries i són inexactes, o no són prou flexibles per adaptar-se segons el comportament del mercat, potser és hora d'actualitzar el sistema. L’aprenentatge automàtic troba un ús perfecte, ja que pot millorar la qualitat de la previsió mitjançant l’aprenentatge de les tendències actuals del mercat mitjançant diferents tipus de dades. Així, l'aprenentatge automàtic pot fer molt més fàcil la tasca de S&OP.
Totes aquestes àrees tenen un àmbit de millora i es poden omplir aquestes llacunes mitjançant la tècnica de l'aprenentatge de màquines. L’aprenentatge automàtic pot revisar completament l’arquitectura de la cadena de subministrament d’una empresa. Moltes empreses ja han començat a utilitzar-lo i troben que la seva divisió de planificació és molt millor.
Casos d’ús pràctic
A causa dels nombrosos avantatges de l'aprenentatge automàtic en la previsió de la demanda, s'està utilitzant en diversos camps. Tanmateix, aquestes organitzacions no han canviat completament el seu sistema d'aprenentatge, sinó que utilitzen sistemes d'aprenentatge automàtic al costat dels tradicionals. Els sistemes d'aprenentatge automàtic cobreixen els buits dels sistemes antics i milloren el seu rendiment. A continuació, es donen alguns exemples de casos d'ús d'aquest tipus.
Granarolo
Es tracta d’una empresa lletera italiana, que ha utilitzat l’aprenentatge de màquines per augmentar la precisió de la previsió en un cinc per cent. Els terminis d’entrega també s’han disminuït prop de la meitat del temps original, la qual cosa ha donat lloc a una millor satisfacció del client.
Groupe Danone
Aquesta empresa es troba a França i ven molts tipus de productes diferents. Anteriorment, les prediccions de resposta a ofertes promocionals realitzades per l'empresa van resultar ser un 70 per cent inexactes, cosa que va provocar grans pèrdues. No obstant això, amb la implementació de l'aprenentatge automàtic en la seva arquitectura de planificació, s'ha millorat tant en vendes com en previsió.
Lennox Internacional
Lennox és una empresa nord-americana que fabrica aparells de refrigeració i calefacció. S’ha expandit per tota l’Amèrica del Nord. Així, per tal de proporcionar la plena satisfacció del client, tot afrontant el procés d’expansió, Lennox va integrar l’aprenentatge automàtic amb la seva arquitectura de previsió. Amb l'ajuda d'aprenentatge automàtic, Lennox va poder predir amb precisió les necessitats dels seus clients, cosa que va ajudar a la companyia a comprendre millor les demandes habituals dels clients. L’aprenentatge automàtic també va ajudar en gran mesura l’empresa a automatitzar completament el seu procediment de planificació.
Conclusió
L’aprenentatge de màquines, si s’implementa en el lloc adequat i en el moment adequat, pot resultar molt beneficiós per a la cadena de subministrament d’una empresa. Pot ajudar a facilitar models precisos de previsió de la demanda i també pot facilitar la feina del departament de planificació. No és necessari canviar completament un sistema sencer ara, però en un futur molt proper, cada cadena de subministrament usarà l'aprenentatge de màquines per millorar la capacitat de predicció mitjançant la creació de models dinàmics que actualitzaran regularment el sistema d'aprenentatge de màquines. Així doncs, aquesta nova tecnologia resultarà ser una eina indispensable per a les empreses.