Användandet av Machine Learning vid prognostisering

Sam Phipps

Senast uppdaterad: June 16, 2023 | 4 min

Hur kan ni dra nytta av machine Learning för att fatta bättre beslut i leveranskedjan?

I åratal har företag strävat efter att implementera intelligent teknik. Slutmålet är att denna teknik inte bara ska fatta beslut, utan att dessa beslut ska vara “bra nog” och inte behöva bekräftas av en människa.

När företag anammar AI, machine Learning och andra avancerade tekniker, hur kan de då utnyttja denna revolutionerande teknik för att skapa effektivitetsvinster i hela leveranskedjan?

I den här artikeln kommer vi att fördjupa oss i den avgörande roll som machine Learning redan spelar i våra dagliga liv, samt hur företag kan utnyttja den för att skapa konkurrensfördelar.

Vi kommer att utforska några av de smarta supply chain applikationerna som redan ger fantastiska resultat, från att implementera machine Learning för prognoser av produktefterfrågan till att berika din supply planning process.

Machine Learning For Product Demand Forecasting Cartoon Ipad

Kan maskiner fatta “bra” beslut?

Vi lever i en värld där teknik är en grundläggande del av vår vardag, och den teknik vi är beroende av utvecklas i en exponentiell takt. Exempel på smarta algoritmer som bygger på maskininlärning kan ses i alla delar av livet:

  • Hur vi hittar produkter på internet
  • Hur vi gör banktransaktioner
  • När vi skriver några ord i ett e-postmeddelande och maskinen föreslår slutet av meningen
  • Och i allt högre grad hur verktyg som ChatGPT skapar människoliknande konversationer

Många av dessa algoritmer använder varje bit av data som de samlar in för att lära sig och bli bättre. Ett känt exempel är IBM:s Deep Blue Chess-system (DBC) . År 1997 lyckades maskinen besegra världsmästaren i schack, Garry Kasparov, med hjälp av algoritmer som fulländats genom machine Learning.

Dessa framsteg är dock inte utan konsekvenser. Det är nästan som om vår värld skulle kunna börja likna ett avsnitt av Black Mirror. Eller snarare, vi har alla blivit en person som ständigt är under uppsikt. Och ändå är vi alla övertygade om att denna innovativa teknik gör vårt liv enklare, bättre och snabbare.

Om vi extrapolerar detta till försörjningskedjans komplexitet är tillämpningen av denna intelligenta teknik något som har pågått under lång tid. Fokus har dock främst legat på automatisering av processer i fabriker . Pricken över i:et är att utveckla maskiner som kan lära sig att lösa problem genom att självständigt fatta de bästa besluten.

Låt oss börja med grunderna

Låt oss först förklara några av de grundläggande begreppen.

Utan tvekan har du stött på begreppen artificiell intelligens och machine Learning, men för att få klarhet i ekvationen, låt oss definiera dem:

Artificial Intelligence (AI)

I grund och botten handlar det om att försöka få maskiner att efterlikna mänskligt beteende. På senare tid har detta fått ökad betydelse, delvis på grund av den stora volym och variation av data som företagen nu kan samla in och den hastighet med vilken de kan bearbeta dem.

Machine Learning

Detta är en disciplin inom AI som ägnar sig åt att studera algoritmer som är utformade för att utföra en uppgift med hjälp av data. Ännu viktigare är att maskinen använder dessa data för att automatiskt lära sig och förbättra sig utan mänsklig inblandning.

I maskininlärning kombineras tillämpad statistik och datavetenskap med snabbhet och precision för att förutsäga framtida beteende. För att göra detta måste de samla in och lagra en stor mängd data (Big Data), vilket ofta kan vara ett handikapp för många företag.

Datavetenskap och avancerad analys

Datavetenskap omfattar utforskning och tolkning av data för att skapa meningsfulla insikter för företag. Genom att kombinera principer och metoder från områdena matematik, statistik, artificiell intelligens och machine Learning gör denna avancerade analysmetod det möjligt för företag att analysera stora mängder data.

Detta kan i sin tur användas för att göra en beskrivande analys (som bygger på att förklara vad som har hänt med hjälp av statistik, grafer och tabeller). Men där maskininlärningstekniker verkligen tillför värde är genom att utföra två mer sofistikerade typer av analys: prediktiv analys (göra förutsägelser baserade på tidigare situationer för framtida användning) och preskriptiv analys (simulera olika scenarier och utvärdera vilka åtgärder som kommer att uppnå de bästa resultaten i framtiden).

Machine Learning i praktiken

Som vi har nämnt är tillämpningarna av machine Learning omfattande. Men låt oss ta ett enkelt exempel för att visa hur maskininlärningstekniker kan användas för att uppnå bättre affärsresultat.

Föreställ dig att du arbetar på ett gym och att du vill försöka behålla de kunder som kanske funderar på att avsluta sitt medlemskap under de närmaste veckorna. Ditt mål är att identifiera dessa medlemmar och sedan engagera dem i rätt ögonblick för att övertyga dem om att stanna kvar.

Vi får se hur det går:

Machine Learning Example Chart

Hur kan maskininlärning skapa värde i er leveranskedja?

Integrationen av machine Learning i supply chain management hjälper företag att automatisera uppgifter av till synes litet värde, vilket ger mer tid att fokusera på strategiska och mer betydelsefulla affärsaktiviteter. Machine Learning öppnar dock ett universum av mer ambitiösa möjligheter.

Här är några exempel på hur maskininlärning har gynnat team i leveranskedjan:

Ledning av försörjningskedjan

  • Optimera rutterna för påfyllnadsleveranser genom olika punkter i logistiknätverket i realtid
  • Skapa en leverantörsbeställningskalender med hänsyn till flera begränsningar, t.ex. lagringskostnader , leveranstid , lagerkapacitet , etc.
  • Ge en förståelse i realtid för exakt var varje pall befinner sig i leveranskedjan och metoder för att fastställa den exakta ankomsttiden till nästa punkt i kedjan

Optimering av lager

  • Automatisering av kvalitetskontroller med hjälp av bildigenkänning för att upptäcka skador på behållare och förpackningar
  • Utforma layouten för produkter inom lagret, optimera beredningsvägar, minimera fel vid beredning etc.
  • Förbättra resursförvaltningen genom att beakta information om förväntad frånvaro och personalomsättning för att optimera skiftscheman.
  • Fastställa den bästa tidpunkten för att utföra förebyggande underhåll av maskiner och utrustning för att minska stilleståndstiden

Produktionsplanering

  • Samla in data för att förstå maskinernas produktivitet och identifiera möjligheter till optimering (t.ex. omfördelning av produktionstider)
  • Automatisering av repetitiva åtgärder för att öka produktionshastigheten och smidigheten, så att personalen kan fokusera på andra typer av uppgifter som tillför mer värde
  • Möjliggör personalisering och kundanpassning, med maximal precision och snabb produktion
  • Upptäcka eventuella avvikelser i produktionen och säkerställa att de inte påverkar produktionsprocessen

produktionsprocessen

Hur kan ni använda Machine Learning för att prognostisera efterfrågan på produkter?

Hittills har vi talat om tillämpningarna av machine Learning i leverantörskedjan i en allmän mening. I nästa avsnitt fokuserar vi på ett mer specifikt område, där denna spännande teknik ger verkliga resultat.

Genom att göra det möjligt för företag att skapa allt mer exakta prognoser spelar maskininlärning en viktig roll för att hjälpa företag att förbättra beslutsprocesserna. När Machine Learning tillämpas på prognoser för produktefterfrågan är styrkorna med maskininlärning tydliga.

När man tänker på hur denna kritiska process i leveranskedjan ser ut är Machine Learning en naturlig lösning för produkt efterfrågeprognoser:

  • Prognosmetoder bygger vanligtvis på en omfattande uppsättning data
  • Med flera datakällor och lager av aggregering är det ofta en hög grad av komplexitet
  • De resulterande insikterna kan användas för att stödja beslutsfattande i hela organisationen och kan även omfatta val av partner i leveranskedjan

Med tanke på hur komplexa och viktiga prognoser för produktefterfrågan är för att stödja en effektiv beslutsprocess i leveranskedjan, använder många företag statistiska modeller för att förutse framtida efterfrågan. Men med Machine Learning i mixen kan företagen skapa en synlighet som enkla statistiska modeller inte kan matcha.

Låt oss fördjupa oss i detta och utforska tre praktiska tillämpningar av Machine Learning i prognoser för produktefterfrågan:

Machine Learning For Product Demand Forecasting Cartoon

1) Prognoser för efterfrågan på nya produkter

Nya produkter är notoriskt svåra att planera för. Men genom att använda maskininlärningsalgoritmer med avancerad konfiguration kan maskininlärningsaktiverade system självständigt klustra efterfrågehistorik från flera produkter för att identifiera och förutse trender i efterfrågan. Detta gör det i sin tur möjligt för systemet att förutsäga den potentiella framtida efterfrågevolymen.

Resultatet: Supply chain-teamen kan bygga robusta prognoser för nya produkter mycket snabbare, samtidigt som osäkerheten och riskerna i samband med nya produktlanseringar undanröjs.

2) Prognoser och upptäckt av anomalier

Med hjälp av liknande tekniker som de som används för att upptäcka bedrägerier kan team inom supply chain identifiera avvikande värden i efterfrågehistoriken och utesluta dessa från all analys. Genom att använda avancerade neurala nätverk för att klustra SKU:er som är mycket känsliga för avvikelser kan dessa produkter dessutom hanteras mer proaktivt.

Genom att upptäcka avvikelser i kundtransaktioner, tillgänglighet och lagerstatus, förbättras robustheten hos andra stödalgoritmer.

3) Optimering av kampanjer

Det råder ingen tvekan om att kampanjer innebär en hel del huvudbry för företagen. Men i takt med att algoritmerna för maskininlärning utvecklas utnyttjar företagen tekniken för att optimera beslutsprocessen kring kampanjer. Genom att använda en teknik som kallas “deep reinforcement learning” kan företagen utveckla mer effektiva kampanjstrategier som ökar försäljningen och minimerar risken för oplanerade prisnedsättningar.

Förutsättningar för att tillämpa principerna för Machine Learning i din verksamhet

Med tanke på det ökande antalet potentiella datakällor, i kombination med den snabba utvecklingen av datorkraft, kan Machine Learning vara ett oerhört kraftfullt verktyg för både prognoser och andra viktiga processer i leveranskedjan.

Men i grund och botten är det fortfarande “bara ytterligare ett verktyg i lådan”. Och naturligtvis finns det nackdelar med maskininlärning. Därför bör det inte bli ett mål för företag att “göra” Machine Learning för sakens skull.

Machine Learning är inte den heliga graalen. Den finner sin styrka i situationer där det finns gott om data, men där komplexiteten är så hög att traditionell matematik inte räcker till. Men exakt hur mycket data talar vi om?

Om vi har en situation med fem variabler som var och en kan anta tio olika värden, så har vi redan tusentals möjliga kombinationer för maskinen att lära sig. I prognoser, till exempel, finns det ofta många fler variabler som kan anta flera värden.

Om datan finns tillgänglig har Machine Learning en enorm kraft. I praktiken är detta dock den största svagheten med Machine Learning. Chefer måste därför fundera över hur data kan samlas in på ett strukturerat, effektivt och “rent” sätt.

Machine Learning kräver också mycket datorkraft. Vissa Machine Learning-algoritmer bygger på ett enormt antal numeriska beräkningar, vilket ibland kan vara ett problem vid lagerhantering.

Dessutom är det viktigt att komma ihåg att lösningar inom lagerhantering inte bara är beroende av kvantitativa resultat. I slutändan är det människorna som måste förstå och arbeta med lösningarna. Ledningen måste därför övervaka detta noga. Därför är det viktigt att sprida kunskap om Machine Learning och teoretisk inventory management inom företaget.

Men för företag som vill arbeta mer effektivt innebär Machine Learning ändå betydande konkurrensfördelar. Från att slå världsmästare i schack till att hjälpa dig att få mer tillförlitliga insikter om framtida efterfrågan – Machine Learning ger företag nya möjligheter som redan revolutionerar dagens leveranskedja.

Machine Learning FAQ

Hur kan Machine Learning bidra till att förbättra träffsäkerheten i prognoser för efterfrågan på produkter?

Genom att utnyttja avancerade algoritmer och använda statistiska tekniker för att analysera historiska data för att identifiera mönster och trender och för att göra förutsägelser om framtida efterfrågan, kan Machine Learning bidra till att förbättra noggrannheten i prognoser för produktefterfrågan.

Kan algoritmer för Machine Learning hantera säsongsvariationer och andra tidsbaserade mönster i prognoser för produktefterfrågan?

Algoritmer för Machine Learning kan effektivt fånga upp och integrera säsongsvariationer i modeller för efterfrågeprognoser genom att ta hänsyn till historiska mönster och justera prognoserna därefter.

Algoritmer för maskininlärning använder till exempel en rad olika tekniker, inklusive tidsserieanalys, ARIMA (autoregressive integrated moving average) och exponentiell utjämning, för att förutsäga efterfrågan och ta hänsyn till säsongsvariationer och andra tidsbaserade mönster.

Vilka är de potentiella begränsningarna eller riskerna med att använda Machine Learning för prognostisering?

Maskininlärning kan tillföra stort värde till processen för att prognostisera efterfrågan på produkter. Vi måste dock vara medvetna om dess begränsningar. Här är några exempel på saker som oundvikligen kommer att påverka dess noggrannhet och effektivitet:

  • Datans kvalitet och tillgänglighet
  • Komplexitet och tolkningsbarhet
  • Systematiska fördomar
  • Osäkerhet och oväntade händelser

Finns det några specifika färdigheter som krävs för att implementera maskininlärning för prognostisering?

För att dra full nytta av Machine Learning för prognoser krävs en kombination av tekniska färdigheter och domänkunskap. För att tolka resultaten effektivt kan till exempel följande färdigheter vara fördelaktiga:

  • Färdigheter i dataanalys
  • En gedigen förståelse för maskininlärningskoncept
  • Förtrogenhet med och goda kunskaper om statistiska analysmetoder.
  • En god förståelse för nyanserna i både branschdynamiken och produktdomänen

Hur kan maskininlärningsmodeller kombineras med mänsklig bedömning och/eller expertinsikter för att förbättra precisionen i efterfrågeprognoser?

Genom att kombinera maskininlärningsmodeller med mänsklig bedömning och/eller expertinsikter kan man förbättra träffsäkerheten i efterfrågeprognoser genom att utnyttja styrkorna i båda metoderna.

Medan maskininlärningsalgoritmer erbjuder en stark statistisk grund för prognoser av produktefterfrågan, kan mänsklig intelligens göra det möjligt för företag att berika prognosen med kvalitativa insikter.

vänligen välj din plats för att se innehåll som är specifikt för ditt land

x