机器学习和供应链:关键应用程序

在一个不断变化的、日益复杂的物流格局,机器学习在供应链中的应用被证明是一种创新的方式来改善流程和提高生产力和竞争力。机器学习是一门学科人工智能(AI)计算机科学的分支。

系统,使用机器学习的发展正在迅速扩大。在2019年,公司投资375亿美元的机器学习软件在全球范围内。国际数据公司(IDC)的预测表明,这将是乘以2.5,2023年达到979亿美元。但这是什么技术?,这一趋势反映在物流行业怎么样?让我们来详细看看这个。

机器学习是什么?

机器学习是一种新型的计算系统。与传统的计算,包括静态的编程算法,机器学习可以处理大量的数据和识别模式。通过不断地重复这一分析,算法本身完善它的实现不断,逐步获得更准确的结果。

机器学习是一门科学,需要一段时间的实验之前几乎可以应用和杠杆。为此,有必要选择正确的机器学习算法每种情况下,有一个大量的高质量的数据提要和训练系统。

如今,大多数机器学习软件正在开发的吗Python编程语言。事实上,Python还没有停止移动的TIOBE索引流行的编程语言;它是目前排名第三在全球范围内使用最广泛的语言。

机器学习的目的是什么?

机器学习使机器能够正确解释外部数据,从错误中学习,并使用这些知识让自己特定的决策和采取具体行动,而不需要人工干预。

这种技术可以实现非常不同的领域如金融、医疗、数字营销,自然,行业和供应链管理。事实上,这种技术是率先推行的更改4.0行业和4.0物流。

类型的机器学习算法

根据计算和任务他们必须执行的性质,有各种类型的学习算法:

• 监督式学习:这是最普遍的一种机器学习。这些算法函数与输入和输出数据排序。例如,如果目标是区分苹果和橘子的形象,开发人员将指示哪些照片包含苹果和包括橘子。在分析成千上万的照片,该算法将学习来区分它们。
• 无监督学习:这种类型的机器学习算法不涉及以前标签输入或输出数据。相反,系统本身来分析整个数据集和检测模式基于相似性为了标签这个信息从一个人没有帮助。
• 强化学习:这是介于上述两种类型。在这种情况下,该算法学习通过反复试验,根据反馈动态调整其行为它接收与外界的联系。

在这种情况下,它也是常见的概念深度学习机器学习的一个分支,它。深度学习的主要优势是提供算法能够解决更复杂的函数用更少的数据。这是一个模型,该模型使用神经网络处理结构化数据数以百万计的参数。

应用程序和在供应链中的机器学习的例子

根据一项2018年麦肯锡AI调查,采用人工智能技术在物流部门相比前一年增长了64%,电子产品背后名列第四,汽车工业和电信。使用机器学习的应用程序在供应链管理过程中有点有限,然而,随着这项技术仍在发展中。

然而,有一些机器学习的物流领域正在改变的实现更大的盈利能力和效率:

——更准确的需求预测计算

需求预测机器学习领域中,越来越多的礼物。机器学习算法使用统计模型来分析一个公司的销售历史上和检测模式。因此,他们可以识别需求的下降或反弹的迹象,从而能够调整库存采购。

巨大的机器学习的机会在这个领域是建立动态模型,不仅推断从商业模式的历史,但管理发展新变量从其他数据源。

——先进设备的预防性维修

在机器学习进展不能分开进行的改进领域的硬件。这意味着,一方面,更大的数据量可以被捕捉到与物联网传感器和设备集成到机器。另一方面,这个信息处理与计算机正变得越来越强大。

多亏了这个更大的可用性的数据分析,机器学习是非常有用的吗工业设备的预防性维修。从这个意义上讲,机器学习软件识别失败的迹象或故障并给出预警,防止设备分解。

——智能优化运输路线

新的客户需求,如交付在不同的时间间隔,个性化的包皮卡(一般的一部分逆向物流),发货在24小时内或当天是复杂的最后一英里的交通。更多,有更少的时间来组织路线,但有更多的因素需要考虑。

机器学习软件在这一领域提供了各种优点。例如,它便利埃塔的计算可追溯性,提高包。它还可以帮助更多的第三方数据流过程实时找到最快的路线或防止延误和中断。

——在仓库空间和语音识别

人工智能软件使用不同类型的机器学习来开发模型,复制人类的感官所感觉到。人工视觉、智能导航、语音识别系统使用机器学习完善他们的程度的精度。

机器学习构成系统的一部分在更大程度上实现自动化仓库。例如移动机器人可以检测到障碍和自动反应。另一个机器学习应用程序中发现的声音挑选从运营商设备,用它来识别命令时,他们与系统进行交互。

——改善库存管理与机器学习

再订购点的计算是优化的基础库存管理:太多安全库存推高成本,太少会增加的风险缺货。你怎么能找到平衡?到目前为止,使用的方程假设某些变量将保持稳定的行为,也无法反映现实。

因此,机器学习是没有采取任何给定的分析数据。通过不断改变计算参数(需求,,可用库存、成本等),算法自动调整自己的行为。重复的计算之后,他们表演有利于优化的新模式。

机器学习在物流决策的一个工具

直到最近,实现更大的盈利能力在供应链意味着增长数量和利用规模经济来降低成本。现在,不再是足够的:现在是必要的更好和更快的决策。

自动化系统和物流软件的实现产生大量高价值数据的机器学习算法的训练。这种情况是乐观的机器学习的应用程序的开发在供应链中的操作将变得更加准确的收集更多的数据。

虽然这项技术尚未充分发展,一些企业已经利用的潜力数据,由于安装仓库管理系统(WMS那么简单和数据处理模块等供应链分析软件。找到更多关于这些系统,我们鼓励你取得联系。我们的专家将解释使用他们的优点来管理您的安装。