机器学习使用数据、概率模型和算法。机器学习过程需要问题识别、数据清洗、模型实施、训练和测试、评估、部署和更新数据文件。机器学习方法可以分为三种类型:有监督学习、无监督学习和强化学习方法。
根据Gartner的数据,供应链组织预计未来五年内其供应链流程中的机器自动化水平将翻番。同时,根据最近的一项研究,成长型公司的年度工业物联网(IIOT)支出预计将在在2023年估计为85.54亿美元,并预计到2028年将达到169.59亿美元,年复合增长率(CAGR)为14.8%
机器学习是人工智能的一个子集,它允许算法、软件或系统学习和调整,而无需专门编程。它使用数据或观察结果来训练计算机,其中分析数据中的不同模式,并用于改善其功能。基于算法的机器学习(ML)模型非常擅长分析趋势、发现异常,并从大规模数据集中得出预测性见解。
要管理广泛的供应商、仓库、物流服务合作伙伴网络,供应链管理可能是一项艰巨的任务,而机器学习和人工智能可以在供应链管理的所有阶段帮助我们。机器学习算法将准确预测需求,改进物流管理,帮助我们减少文书工作,并自动化手动流程。
全球供应链市场充满了不确定性、脆弱性和缺乏透明度,企业可以通过使用机器学习来改进其供应链管理,使其更具韧性以应对任何中断。根据科尔伯最近的供应链复杂性调查,只有十分之一的企业能够应对他们的供应链挑战。公司现在面临着一系列独特的挑战,如客户期望、缺乏可见性和操作复杂性、运输问题、远程工作、因意外增加的需求导致的短缺等。根据麦肯锡的说法,由于当前全球的不确定性,供应链存在五个主要的脆弱源,供应链中的机器学习用例可作为活动的现成蓝图,供应链专业人员应该从哪些问题开始解决以解决主要的供应链问题。
这些是供应链和物流面临的一些挑战,可以通过机器学习和人工智能驱动的解决方案来解决:
总之,虽然全球不确定性为供应链管理带来了诸多挑战,但机器学习提供了有效的解决方案。通过深入利用这一技术,企业不仅能够应对当前的挑战,还能够预见并准备未来的机遇,确保供应链在不稳定的环境中保持高效和稳健。
引用:
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