Învățare automată pentru prognoza cererii de produse

Sam Phipps

Ultima actualizare: September 21, 2023 | 4 min

Cum puteți profita de Machine Learning pentru a lua decizii mai bune în lanțul de aprovizionare?

De ani de zile, întreprinderile se străduiesc să implementeze tehnologii inteligente. Scopul final este ca aceste mașini nu doar să ia decizii, ci și ca aceste decizii să fie “bune” și să nu fie nevoie să fie validate de un om.

Pe măsură ce întreprinderile adoptă AI, Machine Learning și alte tehnici avansate, cum puteți utiliza această tehnologie revoluționară pentru a crea câștiguri de eficiență în întregul lanț de aprovizionare?

Pe parcursul acestui articol, vom analiza rolul crucial pe care Machine Learning îl joacă deja în viața noastră de zi cu zi, precum și modul în care întreprinderile îl pot exploata pentru a crea un avantaj competitiv.

De la implementarea învățării automate pentru prognoza cererii de produse, până la îmbogățirea procesului de planificare a aprovizionării , vom explora câteva dintre aplicațiile inteligente lanțul de aprovizionare care oferă deja rezultate fantastice.

 

Machine Learning For Product Demand Forecasting Cartoon Ipad

Pot lua mașinile decizii “bune”?

Trăim într-o lume în care tehnologia este o parte fundamentală a vieții noastre de zi cu zi, iar tehnologiile de care depindem avansează într-un ritm exponențial. Exemple de algoritmi inteligenți care utilizează învățarea automată pot fi văzute în toate domeniile vieții:

  • Modul în care găsim produse pe internet
  • Cum efectuăm tranzacții bancare
  • Când scriem câteva cuvinte într-un e-mail și mașina ne propune finalul frazei
  • Și, din ce în ce mai mult, modul în care instrumente precum ChatGPT creează un dialog conversațional asemănător cu cel uman.

Mulți dintre acești algoritmi utilizează fiecare bucată de date pe care o acumulează pentru a învăța și a se îmbunătăți. Un exemplu celebru este . Sistemul Deep Blue Chess (DBC) al IBM . În 1997, mașina a reușit să îl învingă pe campionul mondial de șah, Garry Kasparov, folosind algoritmi perfecționați prin învățare automată.

Totuși, aceste progrese nu sunt lipsite de consecințe. Este aproape ca și cum lumea noastră ar putea începe să semene cu un capitol din Black Mirror. Sau, mai degrabă, am devenit cu toții o persoană de interes care este constant supravegheată. Și totuși, suntem cu toții convinși că aceste tehnologii inovatoare ne fac viața mai ușoară, mai bună și mai rapidă.

Dacă extrapolăm acest lucru la complexitatea lanțului de aprovizionare, aplicarea acestei tehnologii inteligente este ceva ce se întâmplă de mult timp. Cu toate acestea, accentul a fost pus în principal pe automatizarea proceselor din fabrici . Cireașa de pe tort constă în dezvoltarea de mașini care să învețe cum să rezolve problemele prin luarea celor mai bune decizii în mod autonom.

Să începem cu elementele de bază

În primul rând, să explicăm câteva dintre conceptele fundamentale.
Fără îndoială, ați întâlnit conceptele de inteligență artificială și învățare automată, dar pentru a clarifica ecuația, haideți să le definim:

Inteligența artificială (AI)

În esență, acesta este conceptul care constă în încercarea de a face ca mașinile să se potrivească cu comportamentul uman. În ultima vreme, acest lucru a căpătat importanță, în parte, datorită volumului și varietății datelor pe care companiile sunt acum capabile să le colecteze și vitezei cu care le pot procesa.

Învățare automată

Aceasta este o disciplină din cadrul inteligenței artificiale dedicată studiului algoritmilor care sunt concepuți pentru a îndeplini o sarcină folosind date. Mai important, mașina folosește aceste date pentru a învăța și a se îmbunătăți în mod automat, fără intervenția omului.

În esență, învățarea automată combină statistica aplicată și informatica cu viteza și precizia pentru a prezice comportamentul viitor. Pentru a face acest lucru, trebuie să colecteze și să stocheze o cantitate mare de date (Big Data), ceea ce poate fi adesea un handicap pentru multe întreprinderi.

Știința datelor și analize avansate

Știința datelor acoperă explorarea și interpretarea datelor pentru a debloca informații semnificative pentru întreprinderi. Combinând principii și practici din domeniile matematicii, statisticii, inteligenței artificiale și învățării automate, această abordare avansată a analizei permite întreprinderilor să analizeze cantități mari de date.

La rândul său, aceasta poate fi utilizată pentru a face o analiză descriptivă (care se bazează pe explicarea a ceea ce s-a întâmplat prin statistici, grafice și tabele). Cu toate acestea, tehnicile de învățare automatizată aduc cu adevărat valoare adăugată prin efectuarea a două tipuri de analiză mai sofisticate: analiza predictivă (realizarea de predicții bazate pe situații trecute pentru utilizare în viitor) și analiza prescriptivă (simularea diferitelor scenarii și evaluarea acțiunilor care vor obține cele mai bune rezultate în viitor).

New call-to-action

Învățarea automată în acțiune

După cum am menționat, aplicațiile învățării automate sunt vaste. Dar să luăm un exemplu simplu pentru a arăta cum pot fi utilizate tehnicile de Machine Learning pentru a obține rezultate mai bune în afaceri.

Imaginați-vă că lucrați pentru o sală de sport și doriți să încercați să păstrați clienții care s-ar putea gândi să-și anuleze abonamentul în următoarele câteva săptămâni. Obiectivul dvs. este să identificați acești membri și apoi să îi convingeți la momentul potrivit pentru a-i convinge să rămână.

Să vedem cum se va întâmpla acest lucru:

 

Machine Learning Example Chart

 

Cum ar putea Machine Learning să aducă valoare lanțului dumneavoastră de aprovizionare?

Integrarea învățării automate în gestionarea lanțului de aprovizionare ajută întreprinderile să automatizeze sarcini cu o valoare aparent mică, permițând astfel mai mult timp pentru a se concentra pe activitățile de afaceri strategice și cu impact mai mare. Cu toate acestea, Machine Learning deschide un univers de posibilități mai ambițioase.

Iată câteva exemple despre modul în care Machine Learning a adus beneficii echipelor din lanțul de aprovizionare:

Managementul lanțului de aprovizionare

  • Optimizarea traseelor reaprovizionare livrări în diferite puncte ale rețelei logistice în timp real.
  • Crearea unui calendar al comenzilor furnizorilor care să ia în considerare mai multe constrângeri, cum ar fi costurile de depozitare , termenul de livrare , capacitatea depozitului , etc.
  • Furnizarea unei înțelegeri în timp real a locului exact în care se află fiecare palet în cadrul lanțului de aprovizionare și a mijloacelor de determinare a timpului exact de sosire în următorul punct al lanțului.

Optimizarea depozitului

  • Automatizarea inspecțiilor de calitate cu ajutorul recunoașterii imaginilor pentru a detecta deteriorarea containerelor și a ambalajelor
  • Proiectarea aranjamentului produselor în cadrul depozitului, optimizarea traseelor de pregătire, minimizarea erorilor de pregătire etc.
  • Îmbunătățirea gestionării resurselor prin luarea în considerare a informațiilor privind absenteismul preconizat și rotația personalului pentru a optimiza modelele de schimburi.
  • Determinarea celui mai bun moment pentru a efectua întreținerea preventivă a mașinilor și echipamentelor pentru a reduce timpii morți

Planificarea producției

  • Colectarea de date pentru a înțelege productivitatea mașinilor și identificarea oportunităților de optimizare (de exemplu, redistribuirea timpilor de producție).
  • Automatizarea acțiunilor repetitive pentru a crește viteza și agilitatea producției, permițând personalului să se concentreze pe alte tipuri de sarcini care adaugă mai multă valoare.
  • Permite personalizarea și personalizarea, cu precizie maximă și producție rapidă
  • Detectarea posibilelor anomalii de producție, asigurându-se că acestea nu afectează procesul de producție

Cum puteți utiliza Machine Learning pentru prognozarea cererii de produse?

Până acum, am vorbit despre aplicațiile învățării automate în lanțul de aprovizionare în sens general. În secțiunea următoare, ne vom concentra pe un domeniu mai specific, în care puterea acestei tehnologii interesante oferă rezultate reale.

Permițând întreprinderilor să creeze previziuni din ce în ce mai precise, învățarea automată joacă un rol semnificativ în sprijinirea întreprinderilor în îmbunătățirea proceselor decizionale. Atunci când se aplică la prognozarea cererii de produse, punctele forte ale învățării automate sunt clare

Dacă luăm în considerare natura acestui proces critic al lanțului de aprovizionare, învățarea automată este o soluție naturală pentru produsul prognoza cererii:

  • Tehnicile de prognoză se bazează, de obicei, pe un fond extins de date
  • Cu mai multe surse de date și niveluri de agregare, există adesea un grad ridicat de complexitate.
  • Informațiile rezultate pot fi folosite pentru a sprijini procesul decizional în întreaga organizație și se pot extinde chiar și la selectarea partenerilor din lanțul de aprovizionare.

Având în vedere complexitatea și importanța critică a prognozei cererii de produse pentru a sprijini un proces decizional eficient al lanțului de aprovizionare, multe întreprinderi adoptă modele statistice pentru a anticipa cererea viitoare. Cu toate acestea, introducerea învățării automate în combinație permite întreprinderilor să creeze o vizibilitate pe care modelele statistice simple nu o pot egala.

Haideți să aprofundăm acest aspect și să explorăm 3 aplicații practice ale învățării automate în prognoza cererii de produse:

Machine Learning For Product Demand Forecasting Cartoon

 

1) Previzionarea cererii pentru produse noi

Produsele noi sunt, în mod evident, dificil de planificat. Cu toate acestea, prin aplicarea algoritmilor de învățare automată cu o configurație avansată, sistemele cu funcție de învățare automată pot grupa în mod autonom istoricul cererii de la mai multe produse pentru a identifica și anticipa tendințele cererii. Acest lucru, la rândul său, permite sistemului să prezică volumul potențial al cererii viitoare.

Rezultatul: echipele din lanțul de aprovizionare pot elabora mult mai rapid previziuni solide pentru noile produse, eliminând în același timp incertitudinea și riscurile legate de lansarea noilor produse.

2) Detectarea anomaliilor de prognoză

Utilizând tehnici similare celor utilizate în detectarea fraudelor, tehnicile de învățare automată permit echipelor din lanțul de aprovizionare să identifice valorile aberante din istoricul cererii și să le excludă din orice analiză. În plus, prin utilizarea rețelelor neuronale avansate pentru a grupa SKU-urile care sunt foarte sensibile la anomalii, aceste produse pot fi gestionate mai proactiv.

Prin detectarea anomaliilor în tranzacțiile cu clienții, disponibilitatea și starea stocurilor, robustețea altor algoritmi de susținere se îmbunătățește.

3) Optimizarea promoțiilor

Nu există nicio îndoială că promoțiile dau mari bătăi de cap întreprinderilor. Cu toate acestea, pe măsură ce algoritmii de învățare automată avansează, întreprinderile exploatează tehnologia pentru a optimiza procesul decizional privind promoțiile. Prin utilizarea unei tehnici numite “învățare profundă de întărire”, întreprinderile pot dezvolta politici de promovare mai eficiente, care să stimuleze vânzările și să reducă la minimum riscul de reducere neplanificată a prețurilor.

Precondiții pentru aplicarea principiilor de Machine Learning în activitatea dumneavoastră

Având în vedere numărul din ce în ce mai mare de surse de date potențiale, cuplat cu rata rapidă de evoluție a puterii de calcul, învățarea automată poate fi un instrument extrem de puternic atât în ceea ce privește prognoza cererii de produse, cât și în alte procese cheie ale lanțului de aprovizionare.

Cu toate acestea, în esență, este încă “doar un alt instrument din cutie”. Și, bineînțeles, există și dezavantaje ale învățării automate. Prin urmare, nu ar trebui să devină un obiectiv pentru companii să “facă” Machine Learning de dragul de a o face.

Învățarea mecanică nu este Sfântul Graal; își găsește puterea în situațiile în care datele sunt abundente, dar gradul de complexitate este atât de ridicat încât matematica tradițională nu este suficientă. Dar despre ce cantitate de date vorbim mai exact?

Dacă avem o situație cu 5 variabile care pot lua fiecare 10 valori diferite, atunci avem deja mii de combinații posibile pe care mașina le poate învăța. De exemplu, în forecasting , există adesea mult mai multe variabile care pot lua mai multe valori.

Dacă datele sunt disponibile, învățarea automată are o putere enormă. Cu toate acestea, în practică, acesta este cel mai mare punct slab al învățării automate. Prin urmare, managerii trebuie să se gândească la modul în care datele pot fi colectate într-un mod structurat, eficient și “curat”.

Învățarea automată necesită, de asemenea, multă putere de calcul. Unii algoritmi de învățare automată se bazează pe un număr enorm de calcule numerice, iar acest lucru poate reprezenta uneori o problemă în gestionarea stocurilor.

În plus, este important să se țină cont de faptul că soluțiile de gestionare a stocurilor nu se bazează doar pe rezultate cantitative. În cele din urmă, oamenii sunt cei care trebuie să înțeleagă soluțiile și să lucreze cu ele. Prin urmare, conducerea trebuie să monitorizeze îndeaproape acest aspect. Prin urmare, este important să se faciliteze cunoștințele despre învățarea automată și despre managementul teoretic al inventarului în întreaga companie.

Chiar și așa, pentru companiile care speră să lucreze mai eficient, Machine Learning oferă avantaje competitive semnificative. De la a învinge campionii mondiali de șah, până la a vă ajuta să obțineți informații mai fiabile despre cererea viitoare, învățarea automată oferă întreprinderilor noi oportunități care revoluționează deja lanțul de aprovizionare actual.

New call-to-action

Învățare automată pentru prognoza cererii de produse Întrebări frecvente

Cum ajută Machine Learning la îmbunătățirea acurateței prognozei cererii de produse?

Prin utilizarea unor algoritmi avansați și prin folosirea tehnicilor statistice pentru a analiza datele istorice în vederea identificării modelelor și tendințelor și pentru a face previziuni cu privire la cererea viitoare, învățarea automată poate contribui la îmbunătățirea acurateței previziunilor privind cererea de produse.

Pot algoritmii de învățare automată să gestioneze sezonalitatea și alte modele bazate pe timp în prognoza cererii de produse?

Algoritmii de învățare automată pot capta și încorpora în mod eficient caracterul sezonier în modelele de prognoză a cererii, luând în considerare modelele istorice și ajustând predicțiile în consecință. De exemplu, algoritmii de învățare automată încorporează o serie de tehnici, inclusiv analiza seriilor temporale, media mobilă autoregresivă integrată (ARIMA) și metodele de netezire exponențială pentru a prezice cererea, ținând cont de sezonalitate și de alte modele bazate pe timp.

Care sunt potențialele limitări sau riscuri asociate cu utilizarea Machine Learning pentru prognozarea cererii de produse?

Învățarea mecanică poate aduce o mare valoare procesului de prognoză a cererii de produse. Cu toate acestea, trebuie să rămânem conștienți de limitele sale. Iată câteva exemple de lucruri care vor avea un impact inevitabil asupra acurateței și eficienței sale:

  • Calitatea și disponibilitatea datelor
  • Complexitate și interpretabilitate
  • Biasuri sistematice
  • Incertitudine și evenimente neașteptate

Sunt necesare abilități specifice pentru a implementa Machine Learning pentru prognozarea cererii de produse?

Pentru a profita pe deplin de învățarea automată pentru prognozarea cererii de produse, este necesară o combinație de competențe tehnice și cunoștințe în domeniu. De exemplu, pentru a interpreta rezultatele în mod eficient, următoarele competențe ar putea fi avantajoase:

  • Competențe în analiza datelor
  • O înțelegere solidă a conceptelor de Machine Learning
  • Familiaritate și o bună cunoaștere a tehnicilor de analiză statistică
  • O bună înțelegere a nuanțelor atât a dinamicii industriei, cât și a domeniului produselor

Cum pot fi combinate modelele de învățare automată cu judecata umană și/sau cunoștințele experților pentru a îmbunătăți acuratețea prognozei cererii?

Combinarea modelelor de învățare mecanică cu judecata umană și/sau cunoștințele experților poate spori acuratețea prognozei cererii prin valorificarea punctelor forte ale ambelor abordări. În timp ce algoritmii de învățare automată oferă o bază statistică solidă pentru prognoza cererii de produse, inteligența umană poate permite întreprinderilor să îmbogățească prognoza cu informații calitative.

Please select your location to see content specific to your country

x