机器学习如何提高供应链效率

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　在当今复杂多变的商业环境中，建立一个可靠的供应链需求预测模型是非常困难的。大多数预测技术的结果会令人失望。这些错误背后的根本原因往往在于旧模型中使用的技术。这些模型不是为了不断地从数据中学习和做出决策而设计的。因此，当有新的数据输入和进行预测时，它们就过时了。解决这一问题的方法是机器学习，它可以帮助供应链进行有效的预测和管理。（（如果您想要了解更多关于机器和智能的信息，请参阅《思考机器：人工智能的争论》一文。）
　　供应链是如何运作的
　　一个公司的供应链由其供应链管理系统管理。供应链的作用是控制企业中不同种类货物的流动。它还涉及到库存材料的储存。因此，供应链管理就是对日常供应链活动进行规划、控制和执行，目的是为了提高企业的经营质量和顾客满意度，同时在企业的各个节点上消除货物的浪费。
　　供应链管理的难点是什么？
　　需求预测是供应链管理中最困难的部分之一。当前的预测技术往往会给用户带来不准确的结果，导致他们犯下严重的经济错误。它们无法正确理解不断变化的市场格局和市场波动，这就妨碍了它们正确地计算市场趋势并提供相应结果的能力。
　　通常，由于需求预测的局限性，计划团队会感到气馁。他们责怪领导人对改进规划过程缺乏兴趣。这一挑战的出现是因为从客户需求中收集的数据变得越来越复杂。以前，这些数据很容易解释。然而，随着新的数据生成技术的出现，数据变得非常复杂，几乎不可能用现有技术进行管理。
　　以前，通过简单的历史需求模式，人们可以很容易地计算出这些需求。但现在，人们知道需求会在很短的时间内波动，因此，历史数据毫无用处。
　　机器学习有何帮助
　　由于这些问题的波动性，传统算法无法解决这些问题。然而，在机器学习的帮助下，企业可以很容易地解决它们。机器学习是一种特殊的技术，通过这种技术，计算机系统可以从给定的数据中学习到许多有用的东西。在机器学习的帮助下，企业可以建立起一个强大的算法，该算法将随着市场的流动而变化。与传统算法不同，机器学习可以从市场场景中学习并创建出一个动态模型。
　　通过机器学习，计算机系统实际上可以在不需要任何人工交互的帮助下完善模型。这意味着，随着更多的数据进入机器学习系统的存储库，它将变得更加智能，数据将变得更加易于管理和解释。
　　机器学习还可以与社交媒体、数字市场和其他基于互联网的站点等大数据源集成。目前的规划系统尚且无法做到这一点。简而言之，这意味着公司可以使用由消费者生成的其他站点的数据信号。这些数据包括来自社交网站和在线市场的数据。这些数据有助于公司了解广告和媒体使用等新技术是如何提高销售量的。
　　哪些方面需要改进？
　　有许多地方可以利用机器学习来改进。但是，传统的规划程序在三个主要方面有问题。下面将讨论这些问题以及如何通过机器学习改进这些方面：
　　规划团队的问题
　　通常，规划团队使用旧的预测技术，其中涉及手动评估所有数据。这一过程非常耗时，结果往往不够准确。这种情况不仅降低了员工的士气，而且还阻碍了公司的发展。然而，在机器学习的过程中，系统可以根据数据的优先级来选取多个变量，并建立一个高精度的模型。规划人员可以使用这些模型进行更有效的规划，而且它们也不会花费很多时间。规划者还可以根据他们的经验进一步完善模型。（如果您想要了解更多关于数据提前计划的信息，请参阅《上下文集成如何增强预测分析能力》一文。）
　　安全库存水平
　　如果使用传统的计划方法，企业就必须始终保持较高的安全库存水平。然而，机器学习可以通过评估更多的变量来帮助企业设置最佳的安全库存水平。
　　销售和运营规划
　　如果您的销售和运营规划（S&OP）团队的预测令人不满意，也不准确，或者不够灵活，无法根据市场行为进行调整，那么也许是时候升级系统了。机器学习在这里找到了一个完美的用途，因为它可以通过不同类型的数据了解当前的市场趋势来提高预测的质量。因此，机器学习可以使S & OP的工作变得更加容易。
　　所有这些领域都有改进的余地，这些差距都可以通过机器学习技术来填补。机器学习可以彻底检修企业的供应链管理架构。许多企业已经开始使用它，并且他们发现他们的计划部门已经有了很大的改进。
　　实际使用案例
　　由于机器学习在需求预测方面有许多优点，因此它被广泛地应用于各个领域。然而，这些组织还没有完全改变他们的系统学习——他们正在使用机器学习系统同时也使用传统的系统。机器学习系统弥补了传统系统的不足，提高了系统的性能。下面给出了这些用例的一些示例。
　　这是一家意大利的乳制品公司，该公司利用机器学习将预测的准确率提高了5 %。交货时间也减少了一半左右，这也带提高了客户满意度。
　　这家公司的总部在法国，它销售许多不同类型的产品。早些时候，该公司对促销活动的预期有70 %是不准确的，这造成了巨大的损失。然而，随着机器学习在其规划架构中的实施，它在销售和预测方面都有了很大的改进。
　　Lennox是一家美国公司，生产制冷和制热设备。它的生意已扩展到整个北美。因此，为了提供充分的客户满意度，同时为了应对扩展过程，Lennox集成了机器学习及其预测体系结构。借助机器学习，他们能够准确地预测客户的需求，从而进一步帮助他们更好地了解普通客户的需求。机器学习在很大程度上也帮助公司实现了规划过程的完全自动化。
　　结论
　　机器学习，如果在正确的时间和地点实施，可以证明对企业的供应链是非常有益的。它可以帮助企业建立准确的需求预测模型，也可以使规划部门的工作更加容易。现在没有必要完全改变整个系统，但在不久的将来，每一个供应链肯定都会使用机器学习、创建动态模型来提高预测能力，机器学习系统将会定期更新这些动态模型。因此，这项新技术将会成为企业不可或缺的工具。
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