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通過機器學習徹底改變物流和供應鏈管理

2023-08-25 17:38 千家網

導讀:機器學習可以提供顯著的好處,包括實時需求預測、可持續物流和高級預測分析。

機器學習可以提供顯著的好處,包括實時需求預測、可持續物流和高級預測分析。

物流和供應鏈行業是一個由各種相互關聯的組件組成的復雜網絡,需要精心規劃、執行和優化,以確保平穩高效地運行。這個行業在不斷發展,隨著技術的出現,正在開發新的解決方案來解決傳統問題。機器學習(ML)就是這樣一種技術,有可能徹底改變物流和供應鏈管理。

機器學習能夠分析大量數據、識別模式,并做出人類可能無法感知的預測。機器學習的這種功能引起了物流和供應鏈管理人員的注意,他們正在尋找提高運營效率、降低成本和提高客戶滿意度的方法。本文將探討機器學習在物流和供應鏈管理中的好處,及其改變行業的潛力。

1、加強預測性維護

預測性維護是一種主動維護策略,利用機器學習算法來預測機器何時可能發生故障。通過分析來自傳感器和其他來源的數據,機器學習算法可以檢測表明即將發生故障的模式。這使得物流和供應鏈經理能夠在機器故障之前安排維護,從而最大限度地減少停機時間并降低維修成本。

例如,DHL使用機器學習算法來預測運輸貨車的維護需求。通過分析貨車上安裝的傳感器的數據,算法可以識別潛在問題,并向維護團隊發出警報。這使得維護成本降低了10%,貨車停機時間減少了25%。

2、提供準確的需求預測

需求預測對于物流和供應鏈管理人員至關重要,因為其使他們能夠計劃生產、庫存和運輸。機器學習算法可以分析歷史數據和天氣、節假日、經濟趨勢等外部因素,從而準確預測未來需求。這有助于管理人員優化庫存水平、減少缺貨,并最大限度地減少浪費。

例如,Walmart依靠機器學習算法來預測其產品的需求。通過分析銷售數據和其他因素,算法可以高度準確地預測需求。這使得Walmart能夠優化庫存水平、減少浪費,并提高客戶滿意度。

3、改進路線優化

路線優化是物流和供應鏈管理中的一個復雜問題,機器學習可以幫助解決這個問題。機器學習算法可以分析來自各種來源的數據,如交通模式、天氣狀況和交付時間,以確定最有效的運輸路線。這有助于降低運輸成本、縮短交貨時間,并提高客戶滿意度。

例如,UPS利用名為ORION的基于機器學習的優化引擎來確定其駕駛員最有效的運輸路線。通過分析各種來源的數據,ORION可以實時優化路線,從而每年減少1億英里的行駛距離,并節省1000萬加侖的燃料。

4、最大化倉庫優化

倉庫優化對于物流和供應鏈管理人員至關重要,因為其使他們能夠最大限度地利用可用空間、降低庫存成本,并提高訂單履行。機器學習算法可以分析來自傳感器、攝像頭和其他來源的數據,以優化倉庫布局、庫存放置和訂單揀選流程。

例如,Amazon利用機器學習算法來優化其倉庫運營。通過分析來自傳感器和攝像頭的數據,算法可以優化庫存放置和訂單揀選流程。這使得運營成本降低了50%,倉庫容量增加了60%。

機器學習在物流和供應鏈中的下一步是什么?

隨著機器學習技術的出現,物流和供應鏈行業正在經歷一場重大變革。

機器學習可以對未來的物流和供應鏈管理產生重大影響。

機器學習算法可以分析大量數據、識別模式,并做出預測,從而幫助物流和供應鏈管理人員優化運營、降低成本,并提高客戶滿意度。機器學習在物流和供應鏈管理中的應用仍處于早期階段,進一步創新和改進的潛力巨大。

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