7 روش یادگیری ماشینی برای بهبود مدیریت زنجیره تامین

یادگیری ماشینی آینده زنجیره تامین و مدیریت لجستیک را شکل داده و دقت، سرعت، مقیاس و غیره را بهبود می‌بخشد.

نکات برجسته مقاله:

• یادگیری ماشینی به کاربردی از هوش مصنوعی اطلاق می‌گردد که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا بر اساس تجربیات به‌صورت خودکار یاد بگیرند و دائم بهبود پیدا کنند.
• محققان پیش‌بینی می‌کنند که تا سال 2020، 95 درصد از فروشندگان برنامه‌ریزی زنجیره تامین برای راهکارهای خود به یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت متکی خواهند بود.
• هنگامی‌که یادگیری ماشینی به اینترنت اشیاء متصل شود، می‌تواند سالیانه حدود 6 میلیون دلار در هزینه‌ها صرفه‌جویی ایجاد کند.

7 روش یادگیری ماشینی برای بهبود مدیریت زنجیره تامین  

هنگامی‌که صحبت از آینده زنجیره تامین می‌شود، پای یادگیری ماشینی به‌عنوان یکی از هیجان‌انگیزترین کاربردهای فناوری هوش مصنوعی به وسط می‌آید. یادگیری ماشینی گونه‌ای از تجزیه‌وتحلیل داده است که به سیستم‌ها امکان یادگیری و بهبود خودکار از طریق تجربه و بدون برنامه‌ریزی خاص را می‌دهد. موسسه گارتنر به‌تازگی پیش‌بینی کرده است که تا سال 2020، 95 درصد از فروشندگان برنامه‌ریزی زنجیره تامین برای راهکارهای خود به یادگیری ماشینی تحت نظارت و بدون نظارت متکی خواهند بود. علاوه بر این، پتانسیل و تاثیر یادگیری ماشینی بر زنجیره تامین مقوله‌ای نیست که صرفا ناشی از پیش‌بینی‌های محققان و متخصصان این حوزه باشد. برای مثال شرکت آمازون از یادگیری ماشینی جهت افزایش دقت، سرعت و مقیاس‌پذیری ربات‌های کیوا (Kiva) خود استفاده می‌کند. همچنین کمپانی DHL نیز برای تقویت سیستم مدیریت شبکه پیش‌بینی خود به یادگیری ماشینی متکی است.

بنابراین، چه نکته‌ای در مورد یادگیری ماشینی وجود دارد که آن را برای رویارویی با چالش‌هایی که معمولا شرکت‌های زنجیره تامین با آن مواجه هستند مناسب می‌سازد؟ پاسخ در این واقعیت نهفته است که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در تشخیص الگوها، ناهنجاری‌ها و بینش‌های پیش‌بینی‌کننده درخشان عمل می‌کنند. همین امر باعث می‌شود که این فناوری برای کمک به شرکت‌های زنجیره تامین در پیش‌بینی نرخ خطا، کاهش هزینه‌ها، بهبود بهره‌وری، برنامه‌ریزی تقاضا و افزایش ارسال‌های به‌موقع ایده‌آل باشد.

در ادامه به نحوه اینکه این فناوری‌های ارزشمند چگونه مدیریت زنجیره تامین را متحول کرده‌اند، اشاره خواهیم کرد.

1. راهکارهای لجستیکی

به‌طور ویژه هنگامی‌که سخن از سیستم‌های زمان‌بندی می‌شود، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، نسل بعدی فناوری‌های لجستیک را هدایت می‌کنند. گزارش آوریل 2019 مک‌کنزی پیش‌بینی کرده بود که «مهم‌ترین خروجی حاصل از به‌کارگیری یادگیری ماشینی، ارائه بینش‌های مهم به اپراتورهای زنجیره تامین در مورد چگونگی بهبود عملکرد زنجیره تامین، پیش‌بینی ناهنجاری‌ها در هزینه‌های لجستیک و اقدام و عمل قبل از وقوع خواهد بود».

2. اینترنت اشیاء

سنسورها، سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند و داده‌های ترافیکی اینترنت اشیا (IoT)  تنوع گسترده‌ای را در مجموعه داده‌ها ایجاد می‌کنند. یادگیری ماشینی این پتانسیل را دارد که با تجزیه‌وتحلیل این مجموعه از داده‌ها ارزش بیشتری را ارائه داده و در نتیجه امر لجستیک را بهینه کرده و این اطمینان را ایجاد کند که کالاها به‌موقع و سروقت ارسال می‌شوند. علاوه بر این، یادگیری ماشینی با کشف الگو در داده‌های رهگیری دریافت شده از طریق سنسورهای مجهز به اینترنت اشیا، می‌تواند هزینه‌های لجستیک را کاهش دهد. 

نتایج مطالعه دسامبر سال 2018 توسط گروه مشاوره بوستون حاکی از آن بود که اتصال یادگیری ماشینی (به‌ویژه بلاک‌چین) با اینترنت اشیا می‌تواند منجر به‌ صرفه‌جویی 6 میلیون دلاری در سال گردد.

3. جلوگیری از سوءاستفاده از اطلاعات ممتاز

مقاله‌ای اخیر فوربس به سوءاستفاده از اطلاعات ممتاز به‌عنوان «علت اصلی نقض امنیت در سراسر زنجیره‌های تامین جهانی» اشاره می‌کند. یادگیری ماشینی می‌تواند با شناسایی هویت افرادی که درخواست دسترسی دارند، بررسی نوع درخواست آن‌ها و مهم‌تر از همه، بررسی خطرات مرتبط با محیط دسترسی آن‌ها، از این سوء استفاده‌ها جلوگیری کند.

4. کاهش احتمال تقلب

علاوه بر کاهش ریسک و بهبود کیفیت محصول و فرایند، یادگیری ماشینی می‌تواند احتمال تقلب در زنجیره تامین را کاهش دهد. به‌عنوان مثال استارتاپ یادگیری ماشینی Inspectorio، مسئله فقدان بازرسی در زنجیره تامین را با تمرکز بر اینکه چگونه می‌توانند آن را برای برندها و خرده‌فروشان رفع نمایند، مورد هدف قرار داده است. الگوریتم ارائه شده توسط این استارتاپ، بینش‌هایی را ارائه می‌دهد که بلافاصله موجب کاهش خطر تقلب می‌شود.

5. کاهش خطاهای پیش‌بینی

طبق گزارش اخیر موسسه مکنزی، میزان فروشی که به‌واسطه در دسترس نبودن محصولات از دست می‌رود را می‌توان با استفاده از تکنیک‌های برنامه‌ریزی و بهینه‌سازی مبتنی بر یادگیری ماشینی تا 65 درصد کاهش داد. همان گزارش نشان می‌دهد که امروزه با استفاده از سیستم‌های مدیریت زنجیره تامین مبتنی بر یادگیری ماشینی، می‌توان شاهد کاهش 20 تا 50 درصدی موجودی ذخیره شده بود.

6. شناسایی ناپایداری سطح کیفیت تامین‌کننده

یادگیری ماشینی می‌تواند به تولیدکنندگان کمک کند تا بر یکی از بزرگ‌ترین مشکلاتی که امروزه با آن مواجه هستند، یعنی فقدان کیفیت ثابت و عملکرد تحویل از سوی تامین‌کنندگان، غلبه نمایند. این فناوری‌ها می‌توانند به‌سرعت خطاها را شناسایی و برطرف کرده و همچنین تامین‌کنندگانی که دارای بالاترین و پایین‌ترین سطوح عملکرد هستند را شناسایی نمایند.

7. نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه

نگهداری پیشگیرانه یک دارایی استراتژیک فوق‌العاده برای زنجیره تامین است و هنگامی که با یادگیری ماشینی همراه شود، "با ترکیب داده‌های سنسورهای پیشرفته اینترنت اشیا و گزارش‌های نگهداری و تعمیرات و نیز منابع خارجی، امکان پیش‌بینی بهتر و جلوگیری از خرابی ماشین را فراهم می‌کند". طبق مطالعه مک‌کنزی که در بالا به آن اشاره شد، به‌کارگیری یادگیری ماشینی نه‌تنها امکان افزایش بهره‌وری تا 20 درصد را ایجاد می‌کند بلکه می‌تواند تا 10 درصد هزینه‌های نگهداری کلی ممکن را نیز کاهش دهد.

نکته پایانی

یادگیری ماشینی در حال باز طراحی مدیریت زنجیره تامین است. درحال‌حاضر یادگیری ماشینی نه‌تنها ارزش فوق‌العاده‌ای را برای زنجیره تامین ایجاد نموده است، بلکه ماهیت این فناوری به این معنا است که امکانات و توانایی‌های آن تقریبا بی‌پایان است. الگوریتم‌ها همچنان پیچیده‌تر می‌شوند و با بروز چالش‌های جدیدتر، یادگیری ماشینی رشد می‌کند و برای رویارویی با آن‌ها تکامل می‌یابد.

منبع

https://www.fronetics.com/7-ways-machine-learning-is-improving-supply-chain-management/