هوشمندسازی زنجیره تامین با یادگیری ماشین

هوشمندسازی زنجیره تامین با یادگیری ماشین

نویسنده : تی‌مگ

در این مقاله از سری مقالات تی مگ، به اهمیت استفاده از یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و چگونگی پردازش داده‌های وسیع موجود در حوزه زنجیره تامین خواهیم پرداخت.

در بازار جهانی امروز که به شدت رقابتی  و در حال رشد است، تولیدکنندگان نقش مهمی ایفا می‌کنند و تحلیل وضعیت به آن‌ها این امکان را می‌‌دهد که چابک‌‌‌تر شوند. «یادگیری ماشین» تحلیل داده‌‌های بسیار پیچیده و متنوعی که در زنجیره تأمین تولید می‌‌شوند را به صورت خودکار انجام می‌دهد و به شرکت‌ها کمک می‌کند با استفاده از هوش عملی، بهینه‌‌سازی را انجام داده، حاشیه سود را افزایش دهند و مانع اختلال در زنجیره تأمین شوند.
«یادگیری ماشین» که نوعی هوش مصنوعی (AI) است، با استفاده از الگوریتم‌ها و بدون اینکه برنامه‌‌نویسی شده باشد، یاد می‌گیرد. مزیت یادگیری ماشین، یافتن ناهنجاری‌‌ها، الگوها و ایجاد بینشی برای پیش‌بینی در مجموعه داده‌‌های بزرگ است و باعث ایجاد پویایی در زنجیره تامین می‌شود. ابزارهای یادگیری ماشین می‌‌توانند با ارائه گزارش برمبنای داده‌‌های تاریخی و استقرار مدل‌‌هایی برای پیش‌‌بینی نتایج احتمالی، حجم بزرگی از داده‌ها را به اطلاعات مفید تبدیل کنند. همچنین «یادگیری ماشین» با مدل‌سازی سناریوهای مختلف،  به سازمان کمک می‌کند به نتایج مطلوب برسد  و تحلیل «چه می‌شد-اگر» را به صورت خودکار انجام می‌دهد.

فراتر از هوش کسب و کار: توصیه‌های تصمیم‌گیری 

اجرای مدل‌های درست و جدید برای پیاده‌سازی، نیازمند دقت بوده و ریسک بالایی دارند، پیش‌بینی اینکه در آینده چه اتفاقی می‌افتد، به کسب و کارها کمک می‌کند هزینه‌های خود را مدیریت کنند. با این حال، بسیاری از تصمیم‌های کسب و کارها، حاصل بررسی‌ داده‌‌های تاریخی است. یادگیری ماشین، تصمیم‌گیری و پیش‌‌بینی بر اساس داده‌ها، روندهای تاریخی و زمان واقعی را بهبود می‌بخشد و به سازمان‌ها توانایی پیش‌بینی تقاضا، به حداقل رساندن تاخیرهای اجرای برنامه، کشف فرصت‌هایی برای کاهش هزینه یا پیش‌بینی افزایش هزینه‌ها و ارسال دقیق و به موقع را می‌دهد.

«تحلیل پیش‌بینی ‌کننده» به مدیرانی که در مدیریت زنجیره تامین فعالیت می کنند این امکان را می‌دهد که مسائل را هنگام بروز آن‌ها ببینند و روندهای اولیه توسعه را کشف کنند. اما مزیتی که یادگیری ماشین بر «تحلیل پیش‌بینی کننده» دارد «تحلیل تجویزی» است. «تحلیل تجویزی» نتایج بهتری ارائه می‌دهد. زیرا یک سیستم پشتیبانی تصمیم‌گیری یکپارچه، برای انجام تحلیل «چه می ‌شود اگر» و ارزیابی گزینه‌ها، تحت محدودیت و ایجاد تنظیمات در زمان واقعی است. در این تحلیل، به عواملی که تأثیر بیشتری بر نتایج مطلوب دارند، مانند تشخیص و اقدام در مورد تحویل یا کیفیت ناهمسان، وزن بیشتری داده می‌شود.

استفاده از « مخازن داده » 

اطلاعات زیادی خارج از سیستم‌‌هایERP ،QMS ، Strategic Sourcing و PLM یک سازمان وجود دارد که اکثر آنها در نرم‌افزار صفحه گسترده (Excel) و ایمیل ذخیره می‌شوند. این داده‌‌ها ساختاری ندارند و با انبار داده‌های سنتی در «پایگاه داده‌های رابطه‌ای» سازگار نیستند. هر روزه سازمان‌های بیشتری به رویکرد «مخازن داده» روی می‌آورند.

یک «مخزن داده»، داده‌های رابطه‌ای را از اپلیکیشن‌‌های کسب و کار و همچنین داده‌های غیررابطه‌ای را از اپلیکیشن‌های تلفن همراه، دستگاه‌های «اینترنت اشیاء» و اپلیکیشن‌های ارتباطی و رسانه‌های اجتماعی جمع‌آوری و ذخیره می‌کند. با توجه به حجم گسترده داده‌های جمع‌آوری شده در این سیستم‌ها و فرمت‌های متفاوت آن‌ها، توانایی مهار این  داده‌ها برای اقدام عملیاتی، یک مزیت بزرگ است. روی «مخزن داده» داده‌های مختلفی را می‌توان تحلیل کرد؛ مانند: جستجوی SQL، تحلیل کلان داده‌ها، جستجوی تمام متن و تحلیل زمان واقعی.

هوشمند شدن تصمیم‌های زنجیره تامین 

یادگیری ماشین، نوعی «گوش دادن اجتماعی» را برای استخراج داده‌‌های بدون ساختار در سیستم‌‌های دیگر مانند: ایمیل و نرم افزار صفحه گسترده فعال می ‌کند. بنابراین شرکت‌ها می ‌توانند به سرعت (حتی به طور پیشگیرانه) بهترین و بدترین تأمین ‌کنندگان را شناسایی کرده و تهدیدهای احتمالی برای اختلال را ردیابی کنند. داده‌‌های تاریخی مربوط به تعامل‌ با تأمین ‌کنندگان، قابل ردیابی و تحلیل است و با استفاده از این داده‌ها می‌توان تعیین کرد که  تأمین ‌کننده در حد انتظار است یا خیر و آیا امکان بهبود وجود دارد یا باید تأمین ‌کننده دیگری انتخاب شود؟

شناسایی تأمین ‌کنندگانی که عملکردشان در جهت نادرستی پیش می ‌رود، کار آسان‌تری است. به عنوان مثال اگر سطح نارسایی‌ها یا محموله‌های از دست رفته یک تأمین ‌کننده، اخیراً افزایش یافته باشد، نشانه مشکلات بزرگتری است که مشکلات بیشتری ایجاد می‌کنند. یادگیری ماشین به طور خودکار این موضوع را تشخیص می ‌دهد. سازمان می‌تواند تأمین کننده‌ای که در وضعیت مطلوبی قرار دارد، اما در جهت نگران کننده‌ای حرکت می‌کند را شناسایی کرده و تامین ‌کننده دیگری را انتخاب کند؛ به این ترتیب اختلالات آینده را می‌تواند کاهش دهد.

علاوه بر این، یادگیری ماشین می‌تواند مسائل مربوط به زمان‌بندی، که باعث تاخیر یک برنامه می‌شود، را شناسایی کند. یک تحلیلگر داده می‌‌تواند مشخص کند کدام تأمین ‌کنندگان، تولید محصول را طولانی‌تر از زمان برنامه‌ریزی شده انجام می‌دهند. بنابراین یا تأمین ‌کننده دیگری برای فرآیند انتخاب می‌شود و یا زمان‌بندی راه‌‌اندازی بر اساس عملکرد تأمین ‌کننده تنظیم می‌شود.

یادگیری ماشین به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا از داده‌های گسترده و متنوعی که جمع‌آوری می‌کنند برای مشاهده روندها و واکنش نشان دادن به آن‌ها استفاده کنند. همچنین این امکان را می‌دهد تا سناریوهایی شامل هرگونه تأثیر احتمالی بر زنجیره تأمین را اجرا کنند. سازمان می‌تواند با تحلیل ظرفیت قرارداد در برابر ظرفیت نشان داده شده، بفهمد کدام تامین ‌کنندگان بهترین پاسخ را به 20٪ افزایش سفارش می‌دهند و کدامیک این نیاز را رفع نمی ‌کنند. در اینجا، یادگیری ماشین نه تنها به تصمیم ‌گیری بهتر کمک می ‌کند، بلکه شفافیت را افزایش داده و مسائل مهم در زنجیره تأمین را روشن می‌کند.

یادگیری ماشین، با تحلیل‌های فراوان روی اطلاعات پیچیده تامین ‌کننده، فرصتی را برای بهینه‌سازی زنجیره تامین فراهم می‌کند. این موضوع زمانی مهم‌تر می‌شود که بدانیم در آینده زنجیره تامین از اینترنت اشیاء و رباتیک پیشرفته استفاده می‌کند، ارتباط بین سازمان‌ها و تأمین ‌کنندگان آن‌ها از طریق کانال‌های همیشه در حال تکامل انجام و هر روز، فن‌آوری‌های جدیدی وارد بازار می ‌شود. مدیران زنجیره تأمین با استفاده از یادگیری ماشین، بینش بهتری در مورد تأمین ‌کنندگان کسب می ‌کنند، هشدارهای اولیه در مورد تهدیدهای احتمالی برای اختلال را مشاهده می‌کنند، جدول زمانی اجرای برنامه را بهبود می‌دهند، از هزینه‌ها اجتناب کرده و آن‌ها را کاهش می‌دهند و تحویل به موقع را تضمین می‌کنند.


 منبع
    نظر شما
    لطفاً کد امنیتی که در عکس نشان داده شده، را وارد کنید کد امنیتی:
    نظرات کاربران

    دسته بندی تی مگ