Machine learning & supply chain management
Visão global:
In today’s volatile and complex business world, it is very difficult to make a reliable demand forecasting model in supply chain. Most of the forecasting techniques produce disappointing results. As causas da raiz por trás desses erros geralmente estão deitadas nas técnicas que são usadas nos modelos antigos,en,Os modelos antigos não foram projetados para aprender continuamente a partir de dados e tomar decisões,en,Torna -se obsoleto quando novos dados entram e a previsão é realizada,en,A resposta para esse problema é "aprendizado de máquina",en,que pode ajudar a cadeia de suprimento para prever com eficiência e gerenciá -la adequadamente,en,Como funciona a cadeia de suprimentos,en,de uma empresa é gerenciada por seu sistema de gerenciamento da cadeia de suprimentos,en,A cadeia de suprimentos trabalha para controlar o movimento de diferentes tipos de mercadorias em um negócio,en,Também envolve o armazenamento de materiais no inventário,en,Portanto, o gerenciamento da cadeia de suprimentos é o planejamento,en. The old models are not designed to learn continuously from data and take decisions. So, it becomes obsolete when new data comes in and forecasting is undertaken. The answer to this problem is ‘machine learning’, which can help supply chain to forecast efficiently and manage it properly.
How supply chain works?
The supply chain of a company is managed by its supply chain management system. Actually, supply chain works to control the movement of different kinds of goods in a business. It also involves the storage of materials in the inventory. So supply chain management is the planning, Controle e execução de atividades diárias da cadeia de suprimentos, que visa melhorar a qualidade dos negócios e a satisfação do cliente,en,enquanto nega o desperdício de mercadorias,en,em todos os nós de um negócio,en,Quais são os pontos problemáticos no gerenciamento da cadeia de suprimentos,en,A previsão das demandas é uma das partes mais difíceis do gerenciamento da cadeia de suprimentos,en,A tecnologia atual para previsão geralmente apresenta ao usuário resultados errados,en,fazendo com que cometam graves erros econômicos,en,Não pode nem entender adequadamente as mudanças nos padrões de mercado e as flutuações de mercado,en,Isso dificulta seu poder de calcular corretamente as tendências do mercado e fornecer um resultado de acordo,en,por causa das limitações da previsão da demanda,en,A equipe de planejamento tende a ser desanimada,en, while negating wastage of goods, in all the nodes of a business.
What are the pain points in supply chain management?
The forecasting of demands is one of the most difficult parts of supply chain management. The current technology for forecasting often presents the user with wrong results, causing them to make grave economical mistakes. It cannot even properly understand about the changing market patterns and market fluctuations. This hampers its power to properly calculate market trends and provide a result accordingly.
Often, because of the demand forecasting’s limitations; the planning team tend to get discouraged. Eles culpam os líderes por sua falta de interesse em melhorar o processo de planejamento,en,Esse desafio surge devido ao fato de que os dados coletados das demandas dos clientes estão se tornando cada vez mais complexos,en,pode ser interpretado com muita facilidade,en,com novas tecnologias de geração de dados chegando,en,Eles se tornaram muito complexos e são quase impossíveis de gerenciar com a tecnologia existente,en,As demandas podem ser facilmente calculadas usando um simples padrão de demanda histórica,en,Sabe -se que a demanda flutue em avisos muito curtos e, portanto,,en,Dados históricos são inúteis,en,Como o aprendizado de máquina pode ajudar,en,Estes problemas,en,não pode ser resolvido por algoritmos tradicionais devido a suas flutuações,en,com a ajuda de,en,As empresas podem resolvê -las facilmente,en. This challenge arises because of the fact that the data collected from customer demands are becoming more and more complex. Earlier, it could be interpreted very easily. However, with newer data generation technologies coming in, they have become very complex and are nearly impossible to manage with the existing technology.
Earlier, the demands could be easily calculated by using a simple historical demand pattern. But now, demand is known to fluctuate at very short notices and thus, historical data is useless.
How machine learning can help?
These problems, mentioned above, cannot be solved by traditional algorithms due to their fluctuations. However, with the help of machine learning, companies can easily solve them. Machine learning é um tipo especial de tecnologia através do qual o sistema de computador pode aprender muitas coisas úteis com os dados fornecidos,en,As empresas podem modelar um algoritmo poderoso que irá com o fluxo do mercado,en,Ao contrário dos algoritmos,en,O aprendizado de máquina aprende com o cenário de mercado e pode criar um modelo dinâmico,en,através do aprendizado de máquina,en,O sistema de computador pode realmente refinar o modelo sem a ajuda de qualquer seres humanos,en,Isso significa que, à medida que mais dados entrarão no reservatório do sistema de aprendizado de máquina,en,Vai se tornar mais inteligente e os dados se tornarão mais gerenciáveis e mais fáceis de interpretar,en,também pode se integrar a fontes de big data, como mídia social,en,Mercados digitais e outros sites baseados na Internet,en,Até agora, isso não é possível pelos sistemas de planejamento atuais,en. With the help of machine learning, companies can model a powerful algorithm which will go with the flow of the market. Unlike algorithms, machine learning learns from the market scenario and can create a dynamic model.
Also, through machine learning, the computer system can actually refine the model without the help of any human beings. This means that as more data will enter the machine learning system’s reservoir, it’ll become more intelligent and the data will become more manageable and easier to interpret.
Machine learning can also integrate with Big Data sources like social media, digital markets and other Internet based sites. This is so far not possible by current planning systems. In simple terms, Isso significa que as empresas podem usar sinais de dados de outros sites que são gerados pelos consumidores,en,Esses dados incluem dados de sites de redes sociais e mercados on -line,en,Esses dados ajudam a empresa a saber como novas técnicas como publicidade e uso da mídia para melhorar as vendas e também ajudar a entender suas vantagens e desvantagens,en,Quais são as áreas de melhoria,en,Existem muitos lugares onde o aprendizado de máquina pode ser usado para melhorar,en,Existem três lugares principais onde os procedimentos tradicionais de planejamento criam problemas,en,Esses problemas e a melhoria desses aspectos através do aprendizado de máquina são apresentados abaixo,en,Problemas da equipe de planejamento,en,As equipes de planejamento usam técnicas de previsão antigas,en,que envolvem avaliar fisicamente todos os dados,en,Este processo é extremamente demorado,en. This data includes data from social networking sites and online marketplaces. This data helps the company to know how newer techniques like advertising and the use of media to improve the sales and also help to understand their advantages and disadvantages.
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What are the improvement areas?
There are many places where machine learning can be used for improvement. However, there are three main places where traditional planning procedures create problems. These problems and the improvement of these aspects through machine learning are given below:
Planning team’s problems
Often, planning teams use old forecasting techniques, which involve physically evaluating all the data. This process is extremely time consuming, e o resultado geralmente não é preciso o suficiente,en,Esse tipo de situação não apenas diminui o moral do funcionário,en,mas também dificulta o crescimento da empresa,en,com aprendizado de máquina,en,O sistema pode levar muitas variáveis de acordo com suas prioridades com base nos dados,en,e fazer um modelo altamente preciso,en,Esses modelos podem ser usados pelos planejadores para um planejamento muito mais eficaz e também não levam muito tempo,en,Os planejadores podem melhorar o modelo ainda mais através de suas experiências,en,Níveis de estoque de segurança,en,Com métodos de planejamento tradicionais,en,Uma empresa precisa manter seus níveis de estoque de segurança altos quase todas as vezes,en,O aprendizado de máquina pode ajudá -lo em muito mais variáveis para obter um nível ideal de estoque de segurança,en,Processo de planejamento ruim para vendas e operação da empresa,en,Se a previsão do seu S,en,Op,en. This kind of situation not only decreases the employee morale, but also hampers the growth of the company. However, with machine learning, the system can take many variables according to their priorities based on the data, and make a highly accurate model. These models can be used by the planners for much more effective planning and they don’t take a lot of time either. Also, the planners can enhance the model even more through their experiences.
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Safety stock levels
With traditional planning methods, a company has to keep its safety-stock levels high nearly every time. However, machine learning can help you by much more variables for getting an optimum security stock level.
Bad planning process for sales and operation of the company
If the forecast from your S&OP (Planejamento de vendas e operações,en,a equipe é insatisfatória e imprecisa,en,ou não é flexível o suficiente para se adaptar de acordo com o comportamento do mercado,en,Então talvez você deva saber que é hora de atualizar o sistema,en,O aprendizado de máquina encontra um uso perfeito aqui,en,pois pode melhorar a qualidade da previsão, aprendendo as tendências atuais do mercado por meio de diferentes tipos de dados,en,O aprendizado de máquina pode fazer o trabalho de S,en,OP muito mais fácil,en,Todas essas áreas têm um escopo de melhoria e essas brechas podem ser preenchidas pela técnica de aprendizado de máquina,en,O aprendizado de máquina pode revisar completamente a arquitetura do gerenciamento da cadeia de suprimentos de uma empresa,en,Muitas empresas já começaram a usá -lo,en,e eles acham que sua divisão de planejamento é muito mais melhorada do que antes,en) team is unsatisfactory and inaccurate, or isn’t flexible enough to adapt according to the market behaviour, then maybe you should know that it is time to upgrade the system. Machine learning finds a perfect use here, as it can improve the quality of forecasting by learning the current market trends through different kinds of data. Assim, machine learning can make the work of S&OP much easier.
All these areas have a scope for improvement and these loopholes can be filled by the technique of machine learning. Machine learning can completely overhaul the architecture of the supply chain management of a company. Many companies have already started using it, and they find that their planning division is a much more improved one than before.
Some practical use cases
Devido às muitas vantagens do aprendizado de máquina na previsão de demandas,en,está sendo usado em uma variedade de campos,en,Eles não mudaram completamente seu sistema para aprender os,en,Eles estão usando sistemas de aprendizado de máquina juntamente com os tradicionais,en,Os sistemas de aprendizado de máquina cobrem as brechas dos sistemas herdados e aprimoram seu desempenho,en,Alguns exemplos desses casos de uso são dados abaixo,en,GRANAROL,it,Esta é uma empresa de laticínios italianos que fez muitas promoções produzindo grandes combinações de promoção,en,A demanda cresceu sobre,en,vezes as vendas de linha de base,en,Sua precisão de previsão cresceu sobre,en,porcentagem mais,en,Os prazos de entrega foram diminuídos em cerca de metade da hora original,en,Isso resultou em melhor satisfação do cliente também,en,Grupo Danone,fr, it is being used in a variety of fields. However, they haven’t completely changed their system to learning ones. They are using machine learning systems alongside traditional ones. The machine learning systems cover the loopholes of the legacy systems and enhance their performance. Some examples of such use cases are given below.
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Granarolo
This is an Italian dairy company which did many promotions producing large promotion combinations. The demand grew about 30 times the baseline sales. With machine learning, their forecasting accuracy has grown about 5 percent more. Also, the delivery times have been decreased by about half of the original time. This has resulted in better customer satisfaction too.
Groupe Danone
This company is based in France and sells many different types of products. Earlier, promotional offers happened to be 70% inaccurate for the company, which was a great loss. However, with the implementation of machine learning in its planning architecture, it has seen a lot of improvement in both sales and forecasting.
Lennox International
Lennox is a US company which manufactures cooling and heating devices. It has expanded throughout the North America. So, in order to give full customer satisfaction, while coping with this, Lennox then integrated machine learning with its forecasting architecture. This helped the company to fully automate its planning procedure.
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Conclusão
Machine learning, if implemented at the right place and at the right time, can prove to be very beneficial for the supply chain of a company. Pode ajudar a fazer modelos perfeitos para a previsão da demanda e também pode facilitar o trabalho do departamento de planejamento,en,Você não precisa mudar completamente o sistema agora,en,Mas é certo que em um futuro muito próximo,en,Toda cadeia de suprimentos usará o aprendizado de máquina para melhorar sua capacidade de previsão pela criação de modelos dinâmicos que serão atualizados regularmente pelo sistema de aprendizado de máquina,en,Quantidades maiores de dados podem ser digitalizadas completas para obter informações,en,Esta nova tecnologia será uma ferramenta indispensável para empresas,en. You don’t have to change the system completely now, but it is sure that in the very near future, every supply chain will use machine learning to improve their forecasting capability by the creation of dynamic models that will be updated regularly by the machine learning system. Also, larger amounts of data could be scanned thorough for information. So, this new technology will prove to be an indispensable tool for businesses.
