Maschinelles Lernen für die Vorhersage der Produktnachfrage

Wie können Sie die Vorteile des maschinellen Lernens nutzen, um bessere Entscheidungen in der Lieferkette zu treffen?

Seit Jahren bemühen sich die Unternehmen um die Einführung intelligenter Technologien. Das Endziel ist, dass diese Maschinen nicht nur Entscheidungen treffen, sondern dass diese Entscheidungen “gut” sind und nicht von einem Menschen validiert werden müssen.

Unternehmen setzen auf KI, maschinelles Lernen und andere fortschrittliche Techniken. Wie können Sie diese revolutionäre Technologie nutzen, um die Effizienz in der gesamten Lieferkette zu steigern?

In diesem Artikel werden wir uns mit der entscheidenden Rolle befassen, die das maschinelle Lernen bereits in unserem täglichen Leben spielt, sowie mit der Frage, wie Unternehmen es nutzen können, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Von der Implementierung von maschinellem Lernen für die Prognose der Produktnachfrage bis hin zur Bereicherung Ihres Lieferplanungsprozesses , werden wir einige der cleveren Lieferkettenanwendungen erkunden, die bereits fantastische Ergebnisse liefern.

Können Maschinen “gute” Entscheidungen treffen?

Wir leben in einer Welt, in der Technologie ein grundlegender Bestandteil unseres täglichen Lebens ist, und die Technologien, von denen wir abhängig sind, entwickeln sich mit exponentieller Geschwindigkeit weiter. Beispiele für clevere Algorithmen, die das maschinelle Lernen unterstützen, sind in allen Lebensbereichen zu finden:

• Die Art und Weise, wie wir Produkte im Internet finden
• Wie wir Bankgeschäfte tätigen
• Wenn wir ein paar Worte in eine E-Mail schreiben und die Maschine das Ende des Satzes vorschlägt
• Und zunehmend, wie Tools wie ChatGPT einen menschenähnlichen Dialog schaffen

Viele dieser Algorithmen nutzen jeden einzelnen Datensatz, den sie sammeln, um zu lernen und sich zu verbessern. Ein berühmtes Beispiel ist IBMs Deep Blue Chess (DBC) System . Im Jahr 1997 gelang es der Maschine, den Schachweltmeister Garri Kasparow zu besiegen, indem sie Algorithmen verwendete, die durch maschinelles Lernen perfektioniert wurden.

Diese Fortschritte sind jedoch nicht ohne Folgen. Es ist fast so, als könnte unsere Welt beginnen, einem Kapitel von Black Mirror zu ähneln. Oder besser gesagt, wir sind alle zu einer Person von Interesse geworden, die ständig beobachtet wird. Und doch sind wir alle davon überzeugt, dass diese innovativen Technologien unser Leben einfacher, besser und schneller machen.

Wenn wir dies auf die Komplexität der Lieferkette hochrechnen, ist die Anwendung dieser intelligenten Technologie etwas, das schon seit langem im Gange ist. Allerdings lag der Schwerpunkt hauptsächlich auf der Automatisierung von Prozessen in Fabriken . Das Tüpfelchen auf dem i ist die Entwicklung von Maschinen, die lernen, Probleme zu lösen, indem sie selbstständig die besten Entscheidungen treffen.

Beginnen wir mit den Grundlagen

Lassen Sie uns zunächst einige der grundlegenden Konzepte erläutern.

Zweifellos sind Ihnen die Begriffe künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen schon begegnet, aber um Klarheit in die Gleichung zu bringen, sollten wir sie definieren:

Künstliche Intelligenz (KI)

Im Wesentlichen handelt es sich dabei um das Konzept, Maschinen dazu zu bringen, sich dem menschlichen Verhalten anzupassen. In jüngster Zeit hat dies an Bedeutung gewonnen, unter anderem aufgrund der schieren Menge und Vielfalt der Daten, die Unternehmen heute sammeln können, und der Geschwindigkeit, mit der sie sie verarbeiten können.

Maschinelles Lernen

Dabei handelt es sich um eine Disziplin innerhalb der KI, die sich mit der Untersuchung von Algorithmen befasst, die eine Aufgabe anhand von Daten erfüllen sollen. Noch wichtiger ist, dass die Maschine diese Daten nutzt, um automatisch zu lernen und sich ohne menschliches Zutun zu verbessern.

Im Wesentlichen kombiniert maschinelles Lernen angewandte Statistik und Informatik mit Geschwindigkeit und Präzision, um künftiges Verhalten vorherzusagen. Dazu müssen sie eine große Menge an Daten (Big Data) sammeln und speichern, was für viele Unternehmen oft ein Hindernis darstellt.

Datenwissenschaft und fortgeschrittene Analytik

Die Datenwissenschaft befasst sich mit der Erforschung und Interpretation von Daten, um sinnvolle Erkenntnisse für Unternehmen zu gewinnen. Durch die Kombination von Grundsätzen und Praktiken aus den Bereichen Mathematik, Statistik, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglicht dieser fortschrittliche Analyseansatz Unternehmen die Auswertung großer Datenmengen.

Dies wiederum kann für eine deskriptive Analyse verwendet werden (die auf der Erklärung der Ereignisse durch Statistiken, Grafiken und Tabellen beruht). Der eigentliche Mehrwert der Techniken des maschinellen Lernens liegt jedoch in der Durchführung von zwei anspruchsvolleren Arten von Analysen: der prädiktiven Analyse (Vorhersagen auf der Grundlage vergangener Situationen für die Zukunft) und der präskriptiven Analyse (Simulation verschiedener Szenarien und Bewertung der Maßnahmen, mit denen in Zukunft die besten Ergebnisse erzielt werden).

Maschinelles Lernen in Aktion

Wie wir bereits erwähnt haben, sind die Anwendungen des maschinellen Lernens sehr vielfältig. Aber nehmen wir ein einfaches Beispiel, um zu zeigen, wie Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt werden können, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten in einem Fitnessstudio und wollen versuchen, Kunden zu halten, die in den nächsten Wochen mit dem Gedanken spielen, ihre Mitgliedschaft zu kündigen. Ihr Ziel ist es, diese Mitglieder zu identifizieren und sie dann zum richtigen Zeitpunkt anzusprechen, um sie zum Bleiben zu bewegen.

Wir werden sehen, wie sich das entwickelt:

 

Wie kann maschinelles Lernen einen Mehrwert für Ihre Lieferkette schaffen?

Die Integration von maschinellem Lernen in das Lieferkettenmanagement hilft Unternehmen, Aufgaben von scheinbar geringem Wert zu automatisieren, so dass mehr Zeit für strategische und wichtigere Geschäftsaktivitäten zur Verfügung steht. Das maschinelle Lernen eröffnet jedoch ein Universum ehrgeizigerer Möglichkeiten.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie maschinelles Lernen den Teams in der Lieferkette zugute gekommen ist:

Management der Lieferkette

• Optimierung der Routen von replenishment Lieferungen über verschiedene Punkte des Logistiknetzes in Echtzeit
• Erstellung eines Kalenders für Lieferantenbestellungen unter Berücksichtigung mehrerer Einschränkungen wie Lagerkosten , Liefervorlaufzeit , Lagerkapazität , usw.
• In Echtzeit genau wissen, wo sich jede Palette in der Lieferkette befindet, und die genaue Ankunftszeit am nächsten Punkt der Kette bestimmen können

Optimierung des Lagers

• Automatisierung von Qualitätskontrollen durch Bilderkennung zur Erkennung von Schäden an Behältern und Verpackungen
• Planung der Anordnung der Produkte im Lager, Optimierung der Zubereitungswege, Minimierung von Zubereitungsfehlern, usw.
• Verbesserung des Ressourcenmanagements durch Berücksichtigung von Informationen über zu erwartende Fehlzeiten und Personalfluktuation zur Optimierung der Schichtpläne
• Bestimmung des besten Zeitpunkts für die vorbeugende Wartung von Maschinen und Anlagen, um Ausfallzeiten zu verringern

Produktionsplanung

• Sammeln von Daten, um die Produktivität der Maschinen zu verstehen und Optimierungsmöglichkeiten zu ermitteln (z. B. Umverteilung der Produktionszeiten)
• Automatisierung sich wiederholender Tätigkeiten zur Steigerung der Produktionsgeschwindigkeit und -flexibilität, so dass sich die Mitarbeiter auf andere Aufgaben konzentrieren können, die einen größeren Mehrwert schaffen
• Ermöglicht Personalisierung und Individualisierung bei höchster Präzision und schneller Produktion
• Aufspüren möglicher Produktionsanomalien, um sicherzustellen, dass sie den Produktionsprozess nicht beeinträchtigen

Wie können Sie maschinelles Lernen für die Prognose der Produktnachfrage nutzen?

Bisher haben wir über die Anwendungen des maschinellen Lernens in der Lieferkette im allgemeinen Sinne gesprochen. Im nächsten Abschnitt werden wir uns auf einen spezifischeren Bereich konzentrieren, in dem die Leistungsfähigkeit dieser spannenden Technologie echte Ergebnisse liefert.

Durch die Möglichkeit, immer genauere Prognosen zu erstellen, spielt das maschinelle Lernen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Entscheidungsprozesse von Unternehmen. Bei der Prognose der Produktnachfrage liegen die Stärken des maschinellen Lernens klar auf der Hand.

Betrachtet man die Natur dieses kritischen Prozesses in der Lieferkette, ist maschinelles Lernen eine natürliche Ergänzung für das Produkt demand forecasting :

• Prognosetechniken stützen sich in der Regel auf einen umfangreichen Datenbestand
• Bei mehreren Datenquellen und Aggregationsebenen ist die Komplexität oft hoch.
• Die sich daraus ergebenden Erkenntnisse können zur Unterstützung der Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen und sogar bei der Auswahl von Partnern in der Lieferkette genutzt werden.

In Anbetracht der Komplexität und Wichtigkeit der Produktnachfrageprognose zur Unterstützung eines effektiven Entscheidungsfindungsprozesses in der Lieferkette verwenden viele Unternehmen statistische Modelle zur Vorhersage der zukünftigen Nachfrage. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Unternehmen jedoch eine Transparenz schaffen, die einfache statistische Modelle allein nicht erreichen können.

Lassen Sie uns dies weiter vertiefen und 3 praktische Anwendungen des maschinellen Lernens für die Prognose der Produktnachfrage untersuchen:

1. Vorhersage der Nachfrage nach neuen Produkten

Neue Produkte sind bekanntermaßen schwer zu planen. Durch die Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens mit fortschrittlicher Konfiguration können Systeme mit maschinellem Lernen jedoch selbstständig die Nachfragehistorie mehrerer Produkte zusammenfassen, um Nachfragetrends zu erkennen und zu antizipieren. Dies wiederum ermöglicht es dem System, das potenzielle zukünftige Nachfragevolumen vorherzusagen.

Das Ergebnis: Lieferkettenteams können viel schneller zuverlässige Prognosen für neue Produkte erstellen und gleichzeitig Unsicherheiten und Risiken bei der Markteinführung neuer Produkte ausschalten.

2. Erkennung von Anomalien bei der Vorhersage

Mithilfe ähnlicher Techniken wie bei der Betrugserkennung können Lieferkettenteams mit Hilfe des maschinellen Lernens Ausreißer in der Nachfragehistorie erkennen und diese aus der Analyse ausschließen. Durch den Einsatz fortschrittlicher neuronaler Netze zum Clustern von SKUs, die besonders anfällig für Anomalien sind, können diese Produkte außerdem proaktiver verwaltet werden.

Durch die Erkennung von Anomalien bei Kundentransaktionen, Verfügbarkeit und Bestandsstatus wird die Robustheit anderer unterstützender Algorithmen nur verbessert.

3. Optimierung von Werbeaktionen

Es steht außer Frage, dass Werbeaktionen den Unternehmen große Kopfschmerzen bereiten. Mit der Weiterentwicklung von Algorithmen des maschinellen Lernens machen sich Unternehmen die Technologie jedoch zunutze, um den Entscheidungsprozess im Zusammenhang mit Werbeaktionen zu optimieren. Durch den Einsatz einer Technik, die als “Deep Reinforcement Learning” bezeichnet wird, können Unternehmen effektivere Promotionsstrategien entwickeln, die den Umsatz steigern und das Risiko ungeplanter Preisnachlässe minimieren.

Voraussetzungen für die Anwendung der Grundsätze des maschinellen Lernens in Ihrem Unternehmen

In Anbetracht der zunehmenden Zahl potenzieller Datenquellen und der rasanten Entwicklung der Rechenleistung kann maschinelles Lernen ein enorm leistungsfähiges Instrument für die Vorhersage der Produktnachfrage und andere wichtige Lieferkettenprozesse sein.

Dennoch ist es im Grunde “nur ein weiteres Werkzeug im Kasten”. Und natürlich hat das maschinelle Lernen auch seine Schattenseiten. Daher sollte es nicht das Ziel von Unternehmen sein, maschinelles Lernen nur um seiner selbst willen zu betreiben.

Maschinelles Lernen ist nicht der Heilige Gral; es findet seine Stärke in Situationen, in denen Daten im Überfluss vorhanden sind, aber der Grad der Komplexität so hoch ist, dass die traditionelle Mathematik nicht ausreicht. Aber von wie vielen Daten sprechen wir genau?

Wenn wir eine Situation mit 5 Variablen haben, die jeweils 10 verschiedene Werte annehmen können, dann haben wir bereits Tausende von möglichen Kombinationen, die die Maschine lernen kann. Bei der Vorhersage gibt es zum Beispiel oft viel mehr Variablen, die mehrere Werte annehmen können.

Wenn die Daten vorhanden sind, hat das maschinelle Lernen enorme Möglichkeiten. In der Praxis ist dies jedoch die größte Schwäche des maschinellen Lernens.  Manager müssen daher überlegen, wie Daten strukturiert, effizient und “sauber” gesammelt werden können.

Maschinelles Lernen erfordert auch viel Rechenleistung. Einige Algorithmen des maschinellen Lernens beruhen auf einer enormen Anzahl von numerischen Berechnungen, was bei der Bestandsverwaltung manchmal ein Problem darstellen kann.

Außerdem ist es wichtig, sich vor Augen zu halten, dass Lösungen für die Bestandsverwaltung nicht nur auf quantitativen Ergebnissen beruhen. Letztlich sind es die Menschen, die die Lösungen verstehen und mit ihnen arbeiten müssen. Das Management muss dies daher genau überwachen. Daher ist es wichtig, das Wissen über maschinelles Lernen und theoretisches Bestandsmanagement im gesamten Unternehmen zu verbreiten.

Für Unternehmen, die effizienter arbeiten wollen, bietet das maschinelle Lernen jedoch erhebliche Wettbewerbsvorteile. Ob es darum geht, Schachweltmeister zu schlagen oder zuverlässigere Einblicke in die künftige Nachfrage zu erhalten – maschinelles Lernen eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, die bereits heute die Lieferkette revolutionieren.