机器学习如何优化供应链管理

近年来，人工智能和机器学习（AI-ML）几乎彻底改变了不同行业的运作方式。其中一个部分是供应链管理。机器学习有助于优化整个供应链管理流程的一些关键因素包括供需预测、安全性、库存和仓库管理、资源规划、最佳交付时间、成本优化、运行时交付跟踪等。根据“欧米茄 - 国际管理科学杂志”的一项研究，适应优化供应链管理的公司在现金到现金循环中拥有45%-65%的优势，并且库存至少减少50%。

让我们看看供应链管理过程中面临的一些常见挑战

库存计划不足，造成产品短缺或过度仓储造成的浪费

需求波动

运输和物流的不确定性

生产车间机器的不可预测的磨损

繁琐的人工质量检查

利用机器学习优化供应链管理

现代供应链管理在整个流程周期中生成大量复杂的数据。机器学习算法分析这些庞大的历史数据集并找到可识别的模式，在当前数据上使用它来做出各种预测。机器学习服务和算法可以进一步分为各种类别，例如深度学习、预测分析、异常检测等。这有助于更好地管理跨工业领域的供应链，即零售、快速消费品、消费电子产品等。

以下是一些反映机器学习如何优化供应链管理的用例：

使用预测分析进行准确的需求预测和库存管理：-任何消费行业对商品的需求都在不断变化，这取决于环境、最新趋势、销售、质量等多种因素。各种机器学习模型，如支持向量机（SVM）和逻辑回归，可以根据这些历史数据提取隐藏模式，帮助企业预测给定时间点的消费者需求。这反过来又增强了库存管理并降低了存储和库存成本。像IBM这样的公司已经广泛使用预测分析和图像分析来管理他们的库存管理（如果产品有标签，任何包装都损坏等）。另一方面，亚马逊通过部署机器人技术而不是人工工作，彻底改变了仓库库存管理。

自动化质量检测：-物流中心使用人工干预手动对产品进行质量检查。这具有挑战性，消耗大量时间，并且容易出现人为错误。作为解决方案，机器学习使用可视化分析和深度学习。基于卷积神经网络的算法，如图像分割——包括掩码 RCNN 或 YOLACT，可以在产品中的多个组件之间创建分界线。它可以更快地扫描产品中的缺陷，并且可以准确地检测故障，从而减少数千小时的手动工作，并消除人为错误

运输与物流：-机器学习有助于检测包裹在整个物流周期中的实时位置。它提供了对包裹运输温度、湿度、交通等条件的可见性。因此，可以根据历史数据预测这些参数对运输的影响。统计数据显示，最后一英里交付涉及总交付成本的30%左右。机器学习通过考虑给定区域内要进行的交付数量和交通状况来帮助创建实时路线优化。这有效地优化了最后一英里的交付成本

机械计划维护：-在制造业中，用于批量生产的机器通常最不受关注。这会导致机器的不合时宜的磨损，从而对产品供应产生巨大影响。机器学习使用算法，根据从连接到设备的加速度计和陀螺仪等设备收集的数据执行所谓的异常检测。根据机器的振动运动，可以检测到某些异常，表明早期的磨损迹象。及时发现这些迹象有助于安排机器维护，防止严重故障和停机

安全：-供应链网络通常非常复杂。大多数情况下，供应链管理周期中的一个或多个流程需要外包给第三方提供商。通常，与此类提供商的信息交换是通过数字数据进行的。这需要具有更高级别的安全性。此类第三方提供商在试图渗透公司时会产生重大风险——通过尝试访问比授予的访问权限更多的信息、泄露凭据等。机器学习算法可以根据环境的当前状态、历史记录、请求的内容等来识别与授予此类第三方提供商访问权限相关的风险，并防止凭据滥用

机器学习在供应链管理中的优势

优化库存管理，防止产品短缺或库存过剩

通过自动化检测流程、优化运输路线等缩短上市时间。

准时交货保证

通过识别消费者模式并相应地提供供应，改善制造商和消费者之间的关系

使用预测分析为问题做好准备，并在问题实际阻碍生产或交付阶段之前采取必要措施

审核编辑：郭婷