近年來，人工智能和機器學習（AI-ML）幾乎徹底改變了不同行業(yè)的運作方式。其中一個部分是供應鏈管理。機器學習有助于優(yōu)化整個供應鏈管理流程的一些關鍵因素包括供需預測、安全性、庫存和倉庫管理、資源規(guī)劃、最佳交付時間、成本優(yōu)化、運行時交付跟蹤等。根據(jù)“歐米茄 - 國際管理科學雜志”的一項研究，適應優(yōu)化供應鏈管理的公司在現(xiàn)金到現(xiàn)金循環(huán)中擁有45%-65%的優(yōu)勢，并且?guī)齑嬷辽贉p少50%。

讓我們看看供應鏈管理過程中面臨的一些常見挑戰(zhàn)

庫存計劃不足，造成產(chǎn)品短缺或過度倉儲造成的浪費

需求波動

運輸和物流的不確定性

生產(chǎn)車間機器的不可預測的磨損

繁瑣的人工質量檢查

利用機器學習優(yōu)化供應鏈管理

現(xiàn)代供應鏈管理在整個流程周期中生成大量復雜的數(shù)據(jù)。機器學習算法分析這些龐大的歷史數(shù)據(jù)集并找到可識別的模式，在當前數(shù)據(jù)上使用它來做出各種預測。機器學習服務和算法可以進一步分為各種類別，例如深度學習、預測分析、異常檢測等。這有助于更好地管理跨工業(yè)領域的供應鏈，即零售、快速消費品、消費電子產(chǎn)品等。

以下是一些反映機器學習如何優(yōu)化供應鏈管理的用例：

使用預測分析進行準確的需求預測和庫存管理：-任何消費行業(yè)對商品的需求都在不斷變化，這取決于環(huán)境、最新趨勢、銷售、質量等多種因素。各種機器學習模型，如支持向量機（SVM）和邏輯回歸，可以根據(jù)這些歷史數(shù)據(jù)提取隱藏模式，幫助企業(yè)預測給定時間點的消費者需求。這反過來又增強了庫存管理并降低了存儲和庫存成本。像IBM這樣的公司已經(jīng)廣泛使用預測分析和圖像分析來管理他們的庫存管理（如果產(chǎn)品有標簽，任何包裝都損壞等）。另一方面，亞馬遜通過部署機器人技術而不是人工工作，徹底改變了倉庫庫存管理。

自動化質量檢測：-物流中心使用人工干預手動對產(chǎn)品進行質量檢查。這具有挑戰(zhàn)性，消耗大量時間，并且容易出現(xiàn)人為錯誤。作為解決方案，機器學習使用可視化分析和深度學習?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡的算法，如圖像分割——包括掩碼 RCNN 或 YOLACT，可以在產(chǎn)品中的多個組件之間創(chuàng)建分界線。它可以更快地掃描產(chǎn)品中的缺陷，并且可以準確地檢測故障，從而減少數(shù)千小時的手動工作，并消除人為錯誤

運輸與物流：-機器學習有助于檢測包裹在整個物流周期中的實時位置。它提供了對包裹運輸溫度、濕度、交通等條件的可見性。因此，可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預測這些參數(shù)對運輸?shù)挠绊?。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，最后一英里交付涉及總交付成本的30%左右。機器學習通過考慮給定區(qū)域內要進行的交付數(shù)量和交通狀況來幫助創(chuàng)建實時路線優(yōu)化。這有效地優(yōu)化了最后一英里的交付成本

機械計劃維護：-在制造業(yè)中，用于批量生產(chǎn)的機器通常最不受關注。這會導致機器的不合時宜的磨損，從而對產(chǎn)品供應產(chǎn)生巨大影響。機器學習使用算法，根據(jù)從連接到設備的加速度計和陀螺儀等設備收集的數(shù)據(jù)執(zhí)行所謂的異常檢測。根據(jù)機器的振動運動，可以檢測到某些異常，表明早期的磨損跡象。及時發(fā)現(xiàn)這些跡象有助于安排機器維護，防止嚴重故障和停機

安全：-供應鏈網(wǎng)絡通常非常復雜。大多數(shù)情況下，供應鏈管理周期中的一個或多個流程需要外包給第三方提供商。通常，與此類提供商的信息交換是通過數(shù)字數(shù)據(jù)進行的。這需要具有更高級別的安全性。此類第三方提供商在試圖滲透公司時會產(chǎn)生重大風險——通過嘗試訪問比授予的訪問權限更多的信息、泄露憑據(jù)等。機器學習算法可以根據(jù)環(huán)境的當前狀態(tài)、歷史記錄、請求的內容等來識別與授予此類第三方提供商訪問權限相關的風險，并防止憑據(jù)濫用

機器學習在供應鏈管理中的優(yōu)勢

優(yōu)化庫存管理，防止產(chǎn)品短缺或庫存過剩

通過自動化檢測流程、優(yōu)化運輸路線等縮短上市時間。

準時交貨保證

通過識別消費者模式并相應地提供供應，改善制造商和消費者之間的關系

使用預測分析為問題做好準備，并在問題實際阻礙生產(chǎn)或交付階段之前采取必要措施

審核編輯：郭婷