Contenuto
- Come funziona una catena di approvvigionamento
- Quali sono i punti deboli della gestione della catena di approvvigionamento?
- Come l'apprendimento automatico può aiutare
- Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
- Quali aree devono essere migliorate?
- Casi d'uso pratico
- Conclusione
Fonte: Trueffelpix / Dreamstime.com
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Affinché un'azienda abbia successo, deve avere una catena di approvvigionamento gestita correttamente. L'apprendimento automatico sta contribuendo a migliorare l'accuratezza e l'efficienza della gestione della catena di approvvigionamento.
Nel mondo imprenditoriale instabile e complesso di oggi, è molto difficile creare un modello affidabile di previsione della domanda per le catene di approvvigionamento. La maggior parte delle tecniche di previsione produce risultati deludenti. Le cause alla base di questi errori si trovano spesso nelle tecniche utilizzate nei vecchi modelli. Questi modelli non sono progettati per apprendere continuamente dai dati e prendere decisioni. Pertanto, diventano obsoleti quando arrivano nuovi dati e vengono intraprese le previsioni. La risposta a questo problema è l'apprendimento automatico, che può aiutare una catena di approvvigionamento a prevedere in modo efficiente e gestirlo correttamente. (Per ulteriori informazioni su macchine e intelligenza, vedi Macchine per pensare: il dibattito sull'intelligenza artificiale.)
Come funziona una catena di approvvigionamento
La catena di approvvigionamento di un'azienda è gestita dal suo sistema di gestione della catena di approvvigionamento. Una catena di fornitura lavora per controllare la circolazione di diversi tipi di merci in un'azienda. Implica anche la conservazione dei materiali nell'inventario. Quindi la gestione della catena di approvvigionamento è la pianificazione, il controllo e l'esecuzione delle attività quotidiane della catena di approvvigionamento, con l'obiettivo di migliorare la qualità aziendale e la soddisfazione del cliente, negando allo stesso tempo lo spreco di merci, in tutti i nodi di un'azienda.
Quali sono i punti deboli della gestione della catena di approvvigionamento?
La previsione delle richieste è una delle parti più difficili della gestione della catena di approvvigionamento. L'attuale tecnologia per la previsione spesso presenta all'utente risultati inesatti, causando gravi errori economici. Non riescono a comprendere correttamente i mutevoli modelli di mercato e le fluttuazioni del mercato, e ciò ostacola la sua capacità di calcolare correttamente le tendenze del mercato e fornire risultati di conseguenza.
Spesso, a causa delle limitazioni della previsione della domanda, il team di pianificazione tende a scoraggiarsi. Incolpano i leader per la loro mancanza di interesse nel migliorare il processo di pianificazione. Questa sfida è dovuta al fatto che i dati raccolti dalle richieste dei clienti stanno diventando sempre più complessi. In precedenza, poteva essere interpretato molto facilmente. Tuttavia, con l'entrata in gioco delle nuove tecnologie di generazione dei dati, i dati sono diventati molto complessi e quasi impossibili da gestire con la tecnologia esistente.
In precedenza, le richieste potevano essere facilmente calcolate utilizzando un semplice modello di domanda storica. Ma ora è noto che la domanda fluttua con un preavviso molto breve e quindi i dati storici sono inutili.
Come l'apprendimento automatico può aiutare
Questi problemi non possono essere risolti dagli algoritmi tradizionali a causa delle loro fluttuazioni. Tuttavia, con l'aiuto dell'apprendimento automatico, le aziende possono risolverli facilmente. L'apprendimento automatico è un tipo speciale di tecnologia attraverso il quale il sistema informatico può apprendere molte cose utili dai dati forniti. Con l'aiuto dell'apprendimento automatico, le aziende possono modellare un potente algoritmo che andrà con il flusso del mercato. A differenza degli algoritmi tradizionali, l'apprendimento automatico apprende dallo scenario di mercato e può creare un modello dinamico.
Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
Non puoi migliorare le tue capacità di programmazione quando a nessuno importa della qualità del software.
Attraverso l'apprendimento automatico, il sistema informatico può effettivamente affinare il modello senza l'aiuto di alcuna interazione umana. Ciò significa che quando più dati entrano nel serbatoio del sistema di apprendimento automatico, diventeranno più intelligenti e diventeranno più gestibili e più facili da interpretare.
L'apprendimento automatico può anche integrarsi con grandi fonti di dati come social media, mercati digitali e altri siti basati su Internet. Questo finora non è possibile con gli attuali sistemi di pianificazione. In termini semplici, ciò significa che le aziende possono utilizzare segnali di dati provenienti da altri siti generati dai consumatori. Questi dati includono dati da siti di social network e mercati online. Questi dati aiutano l'azienda a sapere come tecniche più recenti come la pubblicità e l'uso dei media possono migliorare le vendite.
Quali aree devono essere migliorate?
Esistono molti luoghi in cui l'apprendimento automatico può essere utilizzato per il miglioramento. Tuttavia, ci sono tre luoghi principali in cui le tradizionali procedure di pianificazione creano problemi. Questi problemi e il miglioramento di questi aspetti attraverso l'apprendimento automatico sono discussi di seguito:
Problemi del team di pianificazione
Spesso, i team di pianificazione utilizzano vecchie tecniche di previsione, che prevedono la valutazione manuale di tutti i dati. Questo processo richiede molto tempo e spesso i risultati non sono abbastanza precisi. Questo tipo di situazione non solo riduce il morale dei dipendenti, ma ostacola anche la crescita dell'azienda. Tuttavia, con l'apprendimento automatico, il sistema può prendere molte variabili in base alle loro priorità basate sui dati e creare un modello altamente accurato. Questi modelli possono essere utilizzati dai pianificatori per una pianificazione molto più efficace e non richiedono neanche molto tempo. I pianificatori possono anche migliorare ulteriormente il modello attraverso le loro esperienze. (Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei dati per pianificare in anticipo, vedere In che modo l'integrazione conuale può potenziare l'analisi predittiva.)
Livelli di stock di sicurezza
Con i metodi di pianificazione tradizionali, un'azienda deve mantenere elevati i livelli di scorte di sicurezza quasi sempre. Tuttavia, l'apprendimento automatico può essere utile valutando molte più variabili per impostare un livello di scorte di sicurezza ottimale.
Pianificazione vendite e operazioni
Se le previsioni del team addetto alla pianificazione delle vendite e delle operazioni (S&OP) sono insoddisfacenti e inaccurate o non sono abbastanza flessibili da adattarsi in base al comportamento del mercato, allora forse è il momento di aggiornare il sistema. L'apprendimento automatico trova qui un uso perfetto, in quanto può migliorare la qualità delle previsioni imparando le attuali tendenze del mercato attraverso diversi tipi di dati. Pertanto, l'apprendimento automatico può semplificare notevolmente il lavoro di S&OP.
Tutte queste aree hanno margini di miglioramento e queste lacune possono essere colmate con la tecnica dell'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico può rivedere completamente l'architettura della gestione della catena di approvvigionamento di un'azienda. Molte aziende hanno già iniziato a usarlo e scoprono che la loro divisione di pianificazione è molto migliorata.
Casi d'uso pratico
A causa dei numerosi vantaggi dell'apprendimento automatico nella previsione della domanda, viene utilizzato in una varietà di campi. Tuttavia, queste organizzazioni non hanno cambiato completamente i loro sistemi in sistemi di apprendimento: stanno utilizzando sistemi di apprendimento automatico insieme a quelli tradizionali. I sistemi di apprendimento automatico coprono le lacune dei sistemi legacy e ne migliorano le prestazioni. Di seguito sono riportati alcuni esempi di tali casi d'uso.
Granarolo
Questa è un'azienda lattiero-casearia italiana, che ha utilizzato l'apprendimento automatico per aumentare la precisione delle previsioni del cinque percento. Anche i tempi di consegna sono stati ridotti di circa la metà del tempo originale, il che ha portato anche a una migliore soddisfazione del cliente.
Groupe Danone
Questa società ha sede in Francia e vende molti diversi tipi di prodotti. In precedenza, le previsioni per la risposta alle offerte promozionali fatte dalla società si sono rivelate inaccurate al 70%, il che ha comportato grandi perdite. Tuttavia, con l'implementazione dell'apprendimento automatico nella sua architettura di pianificazione, ha visto molti miglioramenti sia nelle vendite che nelle previsioni.
Lennox International
Lennox è una società statunitense che produce dispositivi di raffreddamento e riscaldamento. Si è espanso in tutto il Nord America. Pertanto, al fine di garantire la piena soddisfazione del cliente, affrontando il processo di espansione, Lennox ha integrato l'apprendimento automatico con la sua architettura di previsione. Con l'aiuto dell'apprendimento automatico, Lennox ha potuto prevedere con precisione le esigenze dei propri clienti, il che ha ulteriormente aiutato l'azienda a comprendere meglio le richieste dei clienti comuni. L'apprendimento automatico ha inoltre aiutato l'azienda a automatizzare completamente la sua procedura di pianificazione.
Conclusione
L'apprendimento automatico, se implementato nel posto giusto e al momento giusto, può rivelarsi molto vantaggioso per la catena di approvvigionamento di un'azienda. Può aiutare a creare modelli precisi per la previsione della domanda e può anche semplificare il lavoro del dipartimento di pianificazione. Non è necessario cambiare completamente un intero sistema ora, ma in un futuro molto prossimo, ogni catena di approvvigionamento utilizzerà sicuramente l'apprendimento automatico per migliorare la capacità di previsione mediante la creazione di modelli dinamici che verranno aggiornati regolarmente dal sistema di apprendimento automatico. Quindi, questa nuova tecnologia si dimostrerà uno strumento indispensabile per le imprese.