Machine learning & menaxhimi i zinxhirit të furnizimit,,en,Shkaqet rrënjësore të këtyre gabimeve shpesh zbulohen se janë të shtrira në teknikat që përdoren në modelet e vjetra,,en,Modelet e vjetra nuk janë krijuar për të mësuar vazhdimisht nga të dhënat dhe për të marrë vendime,,en,ajo bëhet e vjetëruar kur hyjnë të dhëna të reja dhe parashikimi bëhet,,en,Përgjigja për këtë problem është "mësimi i makinerisë",,en,të cilat mund të ndihmojnë zinxhirin e furnizimit për të parashikuar me efikasitet dhe për të menaxhuar atë si duhet,,en,Si funksionon zinxhiri i furnizimit,,en,e një kompanie menaxhohet nga sistemi i saj i menaxhimit të zinxhirit të furnizimit,,en,zinxhiri i furnizimit funksionon për të kontrolluar lëvizjen e llojeve të ndryshme të mallrave në një biznes,,en,Ajo gjithashtu përfshin ruajtjen e materialeve në inventar,,en,Pra, menaxhimi i zinxhirit të furnizimit është planifikimi,,en
Përmbledhje:
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. The root causes behind these errors are often found to be lying in the techniques that are used in the old models. 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, kontrollin dhe ekzekutimin e aktiviteteve ditore të zinxhirit të furnizimit i cili synon të përmirësojë cilësinë e biznesit dhe kënaqësinë e klientit,,en,ndërsa mohon harxhimin e mallrave,,en,në të gjitha nyjet e një biznesi,,en,Cilat janë pikat e dhimbjes në menaxhimin e zinxhirit të furnizimit,,en,Parashikimi i kërkesave është një nga pjesët më të vështira të menaxhimit të zinxhirit të furnizimit,,en,Teknologjia aktuale për parashikimin shpesh i paraqet përdoruesit rezultate të gabuara,,en,duke i bërë ata të bëjnë gabime të rënda ekonomike,,en,Ajo as nuk mund të kuptojë siç duhet për ndryshimin e modeleve të tregut dhe luhatjeve të tregut,,en,Kjo pengon fuqinë e saj për të llogaritur si duhet tendencat e tregut dhe për të siguruar një rezultat në përputhje me rrethanat,,en,për shkak të kufizimeve të parashikimit të kërkesës,,en,ekipi i planifikimit ka tendencë të dekurajohet,,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.
shpesh, because of the demand forecasting’s limitations; the planning team tend to get discouraged. Ata fajësojnë udhëheqësit për mungesën e interesit të tyre për të përmirësuar procesin e planifikimit,,en,Kjo sfidë lind për shkak të faktit se të dhënat e mbledhura nga kërkesat e klientëve po bëhen gjithnjë e më komplekse,,en,ajo mund të interpretohej shumë lehtë,,en,me teknologjitë më të reja të gjenerimit të të dhënave që vijnë,,en,ato janë bërë shumë komplekse dhe janë gati të pamundura për tu menaxhuar me teknologjinë ekzistuese,,en,kërkesat mund të llogariten lehtësisht duke përdorur një model të thjeshtë historik të kërkesës,,en,Por tani,,en,kërkesa dihet të luhatet në njoftime shumë të shkurtra dhe kështu,,en,të dhënat historike janë të padobishme,,en,Si mësimi i makinerisë mund të ndihmojë,,en,Këto probleme,,en,nuk mund të zgjidhen me algoritme tradicionale për shkak të luhatjeve të tyre,,en,me ndihmën e,,en,kompanitë mund t'i zgjidhin ato lehtësisht,,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 është një lloj i veçantë i teknologjisë përmes së cilës sistemi kompjuterik mund të mësojë shumë gjëra të dobishme nga të dhënat e dhëna,,en,kompanitë mund të modelojnë një algoritëm të fuqishëm i cili do të shkojë me rrjedhën e tregut,,en,Për dallim nga algoritmet,,en,mësimi i makinerisë mëson nga skenari i tregut dhe mund të krijojë një model dinamik,,en,përmes të mësuarit të makinerisë,,en,sistemi kompjuterik në të vërtetë mund të rafinojë modelin pa ndihmën e ndonjë qenie njerëzore,,en,Kjo do të thotë që sa më shumë të dhëna do të hyjnë në rezervuarin e sistemit të mësimit të makinerisë,,en,do të bëhet më inteligjente dhe të dhënat do të bëhen më të menaxhueshme dhe më të lehta për tu interpretuar,,en,gjithashtu mund të integrohen me burime të Big Data si media sociale,,en,tregjet dixhitale dhe faqet e tjera të bazuara në internet,,en,Kjo deri më tani nuk është e mundur nga sistemet aktuale të planifikimit,,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. Në terma të thjeshtë, kjo do të thotë që kompanitë mund të përdorin sinjale të të dhënave nga faqet e tjera të cilat gjenerohen nga konsumatorët,,en,Këto të dhëna përfshijnë të dhëna nga faqet e rrjeteve sociale dhe vendet e tregut në internet,,en,Këto të dhëna ndihmojnë kompaninë të dijë se si teknika të reja si reklamimi dhe përdorimi i mediave për të përmirësuar shitjet dhe gjithashtu të ndihmojë për të kuptuar avantazhet dhe disavantazhet e tyre,,en,Cilat janë fushat e përmirësimit,,en,Ka shumë vende ku mësimi i makinerisë mund të përdoret për përmirësim,,en,ekzistojnë tre vende kryesore ku procedurat tradicionale të planifikimit krijojnë probleme,,en,Këto probleme dhe përmirësimi i këtyre aspekteve përmes mësimit në makinë janë dhënë më poshtë,,en,Problemet e ekipit të planifikimit,,en,ekipet e planifikimit përdorin teknikat e vjetra të parashikimit,,en,të cilat përfshijnë vlerësimin fizik të të gjitha të dhënave,,en,Ky proces është jashtëzakonisht shumë kohë,,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.
Must Read – Impact of Artificial Intelligence and Machine Learning on SEO
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
shpesh, planning teams use old forecasting techniques, which involve physically evaluating all the data. This process is extremely time consuming, dhe rezultati shpesh nuk është aq i saktë sa duhet,,en,Kjo lloj situate jo vetëm që ul moralin e punonjësve,,en,por gjithashtu pengon rritjen e kompanisë,,en,me mësimin e makinerisë,,en,sistemi mund të marrë shumë ndryshore sipas përparësive të tyre bazuar në të dhënat,,en,dhe të bëjë një model shumë të saktë,,en,Këto modele mund të përdoren nga planifikuesit për një planifikim shumë më efektiv dhe ato nuk do të marrin shumë kohë as,,en,planifikuesit mund të përmirësojnë modelin edhe më shumë përmes përvojave të tyre,,en,Nivelet e rezervave të sigurisë,,en,Me metodat tradicionale të planifikimit,,en,një kompani duhet të mbajë nivelet e saj të aksioneve të sigurisë pothuajse çdo herë,,en,mësimi i makinerisë mund t'ju ndihmojë me shumë më shumë ndryshore për të marrë një nivel optimal të sigurisë,,en,Procesi i keq i planifikimit për shitje dhe funksionim të kompanisë,,en,Nëse parashikimi nga S juaj,,en,TË,,nl. 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.
Must Read – Data Science and R – Let’s Explore
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 (planifikimi i shitjeve dhe operacioneve,,en,skuadra është e pakënaqshme dhe e pasaktë,,en,ose nuk është mjaft fleksibël për tu përshtatur sipas sjelljes së tregut,,en,atëherë ndoshta duhet të dini që është koha për të azhurnuar sistemin,,en,Mësimi i makinerisë gjen një përdorim të përsosur këtu,,en,pasi mund të përmirësojë cilësinë e parashikimit duke mësuar tendencat aktuale të tregut përmes llojeve të ndryshme të të dhënave,,en,mësimi i makinerisë mund të bëjë punën e S,,en,OP shumë më lehtë,,nl,Të gjitha këto fusha kanë një hapësirë për përmirësim dhe këto zbrazësi mund të plotësohen me teknikën e të mësuarit të makinerive,,en,Mësimi i makinerisë mund të rregullojë plotësisht arkitekturën e menaxhimit të zinxhirit të furnizimit të një kompanie,,en,Shumë kompani tashmë kanë filluar ta përdorin atë,,en,dhe ata zbulojnë se ndarja e tyre e planifikimit është shumë më e përmirësuar se më parë,,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. Thus, 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
Për shkak të avantazheve të shumta të mësimit të makinerive në parashikimin e kërkesave,,en,ajo është duke u përdorur në një larmi fushash,,en,ata nuk e kanë ndryshuar plotësisht sistemin e tyre në të mësuarit,,en,Ata janë duke përdorur sisteme mësimi makinerish krahas atyre tradicionale,,en,Sistemet e mësimit të makinerisë mbulojnë zbrazëtirat e sistemeve të trashëgimisë dhe rrisin performancën e tyre,,en,Disa shembuj të rasteve të përdorimit të tillë janë dhënë më poshtë,,en,Granarolo,,en,Kjo është një kompani italiane e qumështit e cila bëri shumë promovime duke prodhuar kombinime të mëdha promovimi,,en,Kërkesa u rrit rreth,,en,herë shitjet fillestare,,en,Me mësimin e makinerisë,,en,saktësia e tyre e parashikimit është rritur rreth,,en,perqind me shume,,en,koha e dorëzimit është ulur me rreth gjysmën e kohës fillestare,,en,Kjo ka rezultuar në një kënaqësi më të mirë të klientit gjithashtu,,en,Danone Group,,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.
Must Read – Convolutional Neural Network (CNN) & its implementation in Python
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
Kjo kompani është e bazuar në Francë dhe shet shumë lloje të ndryshme të produkteve,,en,ofertat promovuese kanë ndodhur të jenë,,en,të pasakta për kompaninë,,en,që ishte një humbje e madhe,,en,me zbatimin e mësimit të makinerisë në arkitekturën e tij të planifikimit,,en,ajo ka parë shumë përmirësime si në shitje ashtu edhe në parashikime,,en,Lennox International,,en,Lennox është një kompani amerikane e cila prodhon pajisje ftohjeje dhe ngrohje,,en,Ajo është zgjeruar në të gjithë Amerikën e Veriut,,en,në mënyrë që të japin kënaqësinë e plotë të klientit,,en,ndërsa përballja me këtë,,en,Lennox më pas mësoi makinën e integruar me arkitekturën e tij parashikuese,,en,Kjo ndihmoi kompaninë që të automatizojë plotësisht procedurën e saj të planifikimit,,en,nëse zbatohet në vendin e duhur dhe në kohën e duhur,,en,mund të dëshmohet se është shumë e dobishme për zinxhirin e furnizimit të një kompanie,,en. 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.
Must Read – AI and the Classroom – Machine Learning in Education
Përfundim
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. Mund të ndihmojë në bërjen e modeleve të përsosura për parashikimin e kërkesës dhe gjithashtu mund të lehtësojë punën e departamentit të planifikimit,,en,Ju nuk duhet të ndryshoni sistemin plotësisht tani,,en,por është e sigurt që në një të ardhme shumë të afërt,,en,çdo zinxhir furnizimi do të përdorë mësimin e makinerisë për të përmirësuar aftësinë e tyre të parashikimit përmes krijimit të modeleve dinamike që do të azhurnohen rregullisht nga sistemi i mësimit të makinerisë,,en,sasi më të mëdha të të dhënave mund të skanohen plotësisht për informacion,,en,kjo teknologji e re do të dëshmojë të jetë një mjet i domosdoshëm për bizneset,,en,Menaxhimi i zinxhirit të furnizimit,,en,techalpine.com/influence-of-machine-learning-on-supply-chain-management,,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.
