Visualizzazioni: 3689L’importanza del Machine Learning nelle catene di fornitura
Tutte le grandi industrie hanno grandi obiettivi, ma devono anche affrontare situazioni difficili e un ambiente competitivo. In questo caso, l’implementazione di soluzioni tecnologiche può risolvere numerosi problemi. Possono aiutarvi a superare la concorrenza, ad affrontare situazioni diverse e a trasformare le vostre idee in realtà.
L’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale sono le soluzioni che possono dare risultati migliori. L’utilizzo dell’apprendimento automatico nella gestione della supply chain può aiutarvi ad automatizzare numerose attività. In questo modo, potrete avere più tempo per reindirizzare tutte le vostre energie verso altre attività e strategie aziendali d’impatto.
Analisi predittiva con l’apprendimento automatico
I vantaggi che si possono ottenere dall’apprendimento automatico sono molteplici. I modelli di machine learning sono ottimi per la previsione della domanda. Questi modelli sono in grado di identificare aspetti importanti della domanda nei dati storici e di offrire una chiara analisi predittiva.
L’apprendimento automatico può anche individuare diversi problemi nelle catene di fornitura fin dall’inizio, per evitare problemi in futuro. In questo caso, la vostra azienda sarà dotata di una grande intelligenza per affrontare i problemi emergenti.
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Ispezioni di qualità automatizzate per una gestione robusta
Per assicurarsi che nulla disturbi il ciclo di vita della supply chain e che tutto sia in perfette condizioni, è necessario controllare alcune cose più volte. Le vostre sensazioni su questo processo potrebbero essere trasformate grazie all’apprendimento automatico. Le tecniche di apprendimento automatico possono rilevare facilmente i difetti tramite il riconoscimento delle immagini. In questo caso, si ridurranno le possibilità di consegnare merci danneggiate ai clienti.
Miglioramento della visibilità e dell’esperienza del cliente
Le tecniche di apprendimento automatico possono essere utilizzate anche per aumentare la visibilità delle catene di fornitura. Su questa base è possibile trasformare l’esperienza dei clienti. L’apprendimento automatico può analizzare i dati storici provenienti da diverse fonti e scoprire le connessioni tra i diversi processi legati alle catene di fornitura. Anche Amazon sta utilizzando le tecniche di apprendimento automatico per creare un’esperienza cliente eccellente per i suoi utenti.
Semplificare la pianificazione della produzione
I piani di produzione a volte possono essere molto complessi, ma con l’aiuto delle tecniche di apprendimento automatico è possibile risolvere anche questo tipo di aspetti. Sarete in grado di identificare facilmente le aree che mancano di efficienza e che necessitano di maggiore lavoro. Gli obiettivi principali sono la riduzione degli sprechi e il miglioramento della qualità. L’apprendimento automatico può aiutarvi a creare un ambiente adattabile per le catene di fornitura, dove ogni problema o interruzione sarà affrontato immediatamente.
Gestione del magazzino
L’apprendimento automatico nelle catene di approvvigionamento può risolvere numerosi problemi, come le scorte insufficienti o eccessive. Può trasformare in meglio il sistema di gestione del magazzino. Questo tipo di soluzione è più vantaggiosa perché permette di vedere quasi tutti i punti importanti, che potrebbero sfuggire all’occhio umano.
Consegna avanzata dell’ultimo miglio
La consegna dell’ultimo miglio è una delle parti più critiche di una catena di approvvigionamento. È un viaggio che i prodotti affrontano dallo scaffale del magazzino fino alla porta di casa del cliente, quindi è fondamentale prestare particolare attenzione a questo aspetto. Ma con l’apprendimento automatico è possibile controllare questo processo più facilmente. Potete spiegare ai vostri clienti dove si trovano i loro prodotti in questo momento, quanto tempo devono aspettare e aggiornarli su ogni piccolo aspetto.
Prevenzione delle frodi
È possibile ridurre le possibilità di frode automatizzando diversi processi importanti, come la verifica dei processi, l’analisi e la valutazione dei fattori che potrebbero essere pericolosi o non così vantaggiosi per l’azienda.
Come utilizzare il Machine Learning nelle catene di fornitura?
Sono numerose le aziende che hanno trasformato le loro catene di approvvigionamento con l’aiuto delle tecniche di machine learning. Ad esempio, il sistema di supply chain di Microsoft è molto impressionante per diversi motivi, tra cui i più importanti sono legati all’apprendimento automatico e all’intelligenza artificiale.
Poiché Microsoft ha un’enorme base di clienti e numerosi prodotti, ha bisogno di metodi che la aiutino a valutare correttamente i dati, ad analizzarli e a trarre conclusioni valide. Le tecniche di apprendimento automatico le aiutano in questo senso. Anche le loro catene di fornitura ricevono un avviso molto rapidamente quando sembra esserci un problema.
La trasformazione in meglio della supply chain è quindi più che possibile con l’apprendimento automatico e può aiutarvi a ottenere risultati eccezionali. Dovete solo assicurarvi di avere obiettivi chiari e di essere pronti per un’altra trasformazione di successo nella vostra azienda.
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