Ansichten: 4274Die Bedeutung des maschinellen Lernens in Lieferketten
Alle großen Industrien haben große Ziele, aber sie müssen auch mit schwierigen Situationen und einem wettbewerbsintensiven Umfeld umgehen. In diesem Fall kann die Implementierung technologischer Lösungen zahlreiche Probleme lösen. Sie können Ihnen helfen, den Wettbewerb zu überwinden, mit verschiedenen Situationen umzugehen und Ihre Ideen in die Realität umzusetzen.
Maschinelles Lernen und KI sind die Lösungen, die Ihnen bessere Ergebnisse liefern können. Der Einsatz von maschinellem Lernen im Lieferkettenmanagement kann Ihnen helfen, zahlreiche Aufgaben zu automatisieren. Danach haben Sie mehr Zeit, um Ihre Energie auf andere wichtige Geschäftsaktivitäten und -strategien zu lenken.
Prädiktive Analysen mit maschinellem Lernen
Das maschinelle Lernen bietet eine Reihe von Vorteilen, die Sie nutzen können. Modelle des maschinellen Lernens eignen sich hervorragend für die Nachfrageprognose. Diese Modelle können wichtige Aspekte in Bezug auf die Nachfrage in historischen Daten identifizieren und Ihnen klare prädiktive Analysen bieten.
Maschinelles Lernen kann auch verschiedene Probleme in Lieferketten von Anfang an erkennen, um Probleme in der Zukunft zu vermeiden. In diesem Fall wird Ihr Unternehmen mit großer Intelligenz ausgestattet, um mit aufkommenden Problemen umzugehen.
Edana ist Ihre Digitalagentur in der Schweiz
Wir unterstützen Sie von der Strategie bis zur Umsetzung
Automatisierte Qualitätsinspektionen für ein robustes Management
Um sicherzustellen, dass der Lebenszyklus der Lieferkette durch nichts gestört wird und alles in perfektem Zustand ist, müssen Sie einige Dinge mehrmals überprüfen. Mit Hilfe des maschinellen Lernens könnte sich Ihr Gefühl für diesen Prozess ändern. Durch maschinelles Lernen unterstützte Techniken können Defekte über Bilderkennung leicht erkennen. In diesem Fall verringern Sie die Wahrscheinlichkeit, dass Sie Ihren Kunden beschädigte Waren liefern.
Verbesserte Sichtbarkeit und Kundenerfahrung
Techniken des maschinellen Lernens können auch zur Verbesserung der Transparenz von Lieferketten eingesetzt werden. Auf dieser Grundlage können Sie Ihr Kundenerlebnis verbessern. Mithilfe von maschinellem Lernen können historische Daten aus verschiedenen Quellen analysiert und Verbindungen zwischen verschiedenen Prozessen, die mit Lieferketten zusammenhängen, entdeckt werden. Auch Amazon nutzt Techniken des maschinellen Lernens, um seinen Nutzern ein großartiges Kundenerlebnis zu bieten.
Rationalisierung der Produktionsplanung
Produktionspläne können manchmal sehr komplex sein, aber mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens können Sie auch diese Aspekte in den Griff bekommen. Sie können die Bereiche, in denen es an Effizienz mangelt und mehr Arbeit nötig ist, leicht identifizieren. Die Hauptziele sind hier die Verringerung der Verschwendung und die Verbesserung der Qualität. Mithilfe des maschinellen Lernens können Sie eine anpassungsfähige Umgebung für Lieferketten schaffen, in der jedes Problem oder jede Störung sofort behoben wird.
Lagerverwaltung
Maschinelles Lernen in der Lieferkette kann zahlreiche Probleme lösen, z. B. Unter- oder Überbestände. Es kann Ihr Lagerverwaltungssystem zum Positiven verändern. Diese Art von Lösung ist vorteilhafter, weil Sie fast jeden wichtigen Punkt sehen können, der mit dem menschlichen Auge übersehen worden wäre.
Erweiterte Last-Mile-Lieferung
Die Lieferung auf der letzten Meile ist einer der kritischsten Teile einer Lieferkette. Es ist eine Reise, die die Produkte vom Lagerregal bis zur Haustür des Kunden durchlaufen, daher ist es wichtig, diesem Aspekt besondere Aufmerksamkeit zu schenken. Aber mit maschinellem Lernen können Sie diesen Prozess leichter kontrollieren. Sie können Ihren Kunden auch erklären, wo sich ihre Produkte gerade befinden, wie lange sie noch warten müssen, und sie über jeden kleinen Aspekt auf dem Laufenden halten.
Betrugsprävention
Sie können auch die Wahrscheinlichkeit von Betrug verringern, indem Sie verschiedene wichtige Prozesse automatisieren, wie z. B. die Prüfung von Prozessen, die Durchführung von Analysen und die anschließende Bewertung der Faktoren, die für Sie gefährlich oder nicht so vorteilhaft sein könnten.
Wie lässt sich maschinelles Lernen in Lieferketten einsetzen?
Es gibt zahlreiche Unternehmen, die ihre Lieferketten mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens umgestaltet haben. Das Lieferkettensystem von Microsoft zum Beispiel ist aus mehreren Gründen sehr beeindruckend, von denen die wichtigsten mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zu tun haben.
Da Microsoft einen riesigen Kundenstamm und zahlreiche Produkte hat, braucht das Unternehmen Methoden, die ihm helfen, Daten richtig auszuwerten, zu analysieren und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen. Genau dabei helfen ihnen Techniken des maschinellen Lernens. Auch ihre Lieferketten werden sehr schnell gewarnt, wenn es ein Problem zu geben scheint.
Die Umgestaltung der Lieferkette zum Besseren ist also mit maschinellem Lernen mehr als möglich und kann Ihnen helfen, außergewöhnliche Ergebnisse zu erzielen. Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie klare Ziele haben und bereit sind für eine weitere erfolgreiche Transformation in Ihrem Unternehmen.
Was wir anbieten
Für weitere ähnliche Artikel, stellen Sie sicher, dass Sie durch unsere Publikationen auf Edana blättern. Ihre Schweizer Digital-Agentur bietet Ihnen Unterstützung auf Expertenebene, die auf Kundentreue, fortschrittlichen Ideen und Engagement beruht. Unsere Expertise umfasst Geschäftsmodelle und Planung, Software Engineering und vieles mehr.
