सामग्री
- पुरवठा साखळी कशी कार्य करते
- पुरवठा साखळी व्यवस्थापन वेदना बिंदू काय आहेत?
- मशीन लर्निंग कशी मदत करू शकते
- कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
- कोणत्या क्षेत्रात सुधारणा करण्याची आवश्यकता आहे?
- व्यावहारिक वापराची प्रकरणे
- निष्कर्ष
स्रोत: ट्रूफेलपिक्स / ड्रीमस्टाइम.कॉम
टेकवे:
व्यवसाय यशस्वी होण्यासाठी त्याकडे व्यवस्थित व्यवस्थापित पुरवठा साखळी असणे आवश्यक आहे. मशीन लर्निंग पुरवठा साखळी व्यवस्थापनाची अचूकता आणि कार्यक्षमता सुधारण्यास मदत करते.
आजच्या अस्थिर आणि जटिल व्यवसाय जगात, पुरवठा साखळ्यांसाठी विश्वासार्ह मागणी अंदाज मॉडेल बनविणे फार कठीण आहे. बहुतेक अंदाज तंत्र निराशाजनक परिणाम देतात. या त्रुटींमागील मूळ कारणे बहुतेक वेळा जुन्या मॉडेल्समध्ये वापरल्या जाणार्‍या तंत्रात पडलेली आढळतात. हे मॉडेल डेटावरून सतत शिकण्यासाठी आणि निर्णय घेण्यासाठी डिझाइन केलेले नाहीत. म्हणूनच, जेव्हा नवीन डेटा येतो आणि अंदाज घेतले जातात तेव्हा ते अप्रचलित होतात. या समस्येचे उत्तर म्हणजे मशीन लर्निंग, जे पुरवठा साखळीची कार्यक्षमतेने अंदाज लावण्यास आणि त्याचे योग्य व्यवस्थापन करण्यास मदत करते. (मशीन्स आणि इंटेलिजेंसबद्दल अधिक विचार करण्यासाठी, विचार करणारी मशीन्स: कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाद.)
पुरवठा साखळी कशी कार्य करते
कंपनीची पुरवठा साखळी त्याच्या पुरवठा साखळी व्यवस्थापन प्रणालीद्वारे व्यवस्थापित केली जाते. पुरवठा साखळी व्यवसायातील विविध प्रकारच्या वस्तूंच्या हालचालींवर नियंत्रण ठेवण्यासाठी कार्य करते. त्यात यादीतील वस्तूंचा साठादेखील असतो. तर पुरवठा साखळी व्यवस्थापन हे व्यवसायाच्या सर्व नोड्समध्ये वस्तूंची नासाडी नाकारताना व्यवसायाची गुणवत्ता आणि ग्राहकांचे समाधान सुधारण्याचे उद्दीष्ट ठेवून दररोज पुरवठा साखळी उपक्रमांचे नियोजन, नियंत्रण आणि अंमलबजावणी होय.
पुरवठा साखळी व्यवस्थापन वेदना बिंदू काय आहेत?
मागण्यांचे भविष्यवाणी करणे ही पुरवठा साखळी व्यवस्थापनातील सर्वात कठीण भाग आहे. भाकीत करण्यासाठीचे सध्याचे तंत्रज्ञान वापरकर्त्यास चुकीच्या परिणामासह वारंवार सादर करते, ज्यामुळे त्यांना गंभीर आर्थिक चुका होतात. त्यांना बदलणारे बाजारपेठेचे नमुने आणि बाजारातील चढउतार योग्यरित्या समजू शकत नाहीत आणि यामुळे बाजारातील ट्रेंडची योग्य गणना करणे आणि त्यानुसार निकाल प्रदान करण्याची त्याची क्षमता कमी होते.
बर्‍याचदा, मागणीच्या पूर्वानुमानाच्या मर्यादांमुळे, नियोजन कार्यसंघ निराश होतो. ते नियोजन प्रक्रियेत सुधारण्यात रस नसल्याबद्दल नेत्यांना दोष देतात. हे आव्हान उद्भवते कारण ग्राहकांच्या मागणीतून गोळा केलेला डेटा अधिकच जटिल होत आहे. पूर्वी, त्याचा अर्थ अगदी सहजपणे करता आला. तथापि, नवीन डेटा निर्मिती तंत्रज्ञानाच्या अस्तित्वात आल्यामुळे, डेटा खूपच जटिल आणि विद्यमान तंत्रज्ञानाद्वारे व्यवस्थापित करणे जवळजवळ अशक्य झाले आहे.
पूर्वी, सोप्या ऐतिहासिक मागणी पद्धतीचा वापर करुन मागण्या सहज मोजल्या जाऊ शकतात. परंतु आता, अत्यल्प छोट्या सूचनेवर मागणीमध्ये चढ-उतार होतो आणि म्हणूनच ऐतिहासिक डेटा निरुपयोगी आहे.
मशीन लर्निंग कशी मदत करू शकते
या चढ-उतारांमुळे पारंपारिक अल्गोरिदमद्वारे या समस्या सोडविल्या जाऊ शकत नाहीत. तथापि, मशीन लर्निंगच्या सहाय्याने कंपन्या सहजपणे त्यांचे निराकरण करू शकतात. मशीन लर्निंग हे एक विशेष प्रकारचे तंत्रज्ञान आहे ज्याद्वारे संगणक प्रणाली दिलेल्या डेटामधून बर्‍याच उपयुक्त गोष्टी शिकू शकते. मशीन लर्निंगच्या मदतीने कंपन्या एक शक्तिशाली अल्गोरिदम मॉडेल करू शकतात जे मार्केटच्या प्रवाहासह जाईल. पारंपारिक अल्गोरिदम विपरीत, मशीन लर्निंग बाजाराच्या परिस्थितीतून शिकते आणि डायनॅमिक मॉडेल तयार करू शकते.
कोणतीही दोष नाही, तणाव नाही - आपले जीवन नष्ट न करता जीवन-बदलणारे सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी चरण चरण बाय चरण
जेव्हा कोणालाही सॉफ्टवेअर गुणवत्तेची काळजी नसते तेव्हा आपण आपली प्रोग्रामिंग कौशल्ये सुधारू शकत नाही.
मशीन लर्निंगद्वारे संगणक प्रणाली कोणत्याही मानवी संवादाच्या मदतीशिवाय मॉडेलला खरोखर परिष्कृत करू शकते. याचा अर्थ असा आहे की मशीन लर्निंग सिस्टमच्या जलाशयात अधिक डेटा प्रवेश करताच, तो अधिक हुशार होईल आणि डेटा अधिक व्यवस्थापित आणि अर्थ लावणे सोपे होईल.
मशीन लर्निंग सोशल मीडिया, डिजिटल मार्केट आणि इतर इंटरनेट-आधारित साइट्स सारख्या मोठ्या डेटा स्रोतांमध्ये देखील समाकलित होऊ शकते. सध्याच्या नियोजन यंत्रणेद्वारे हे शक्य नाही. सोप्या भाषेत याचा अर्थ असा आहे की कंपन्या ग्राहकांकडून व्युत्पन्न केलेल्या इतर साइटवरील डेटा सिग्नल वापरू शकतात. या डेटामध्ये सोशल नेटवर्किंग साइट आणि ऑनलाइन मार्केटप्लेसमधील डेटा समाविष्ट आहे. हा डेटा कंपनीला जाहिरात आणि मीडियाचा वापर यासारख्या नवीन तंत्रामुळे विक्री सुधारू शकतो हे जाणून घेण्यास मदत करते.
कोणत्या क्षेत्रात सुधारणा करण्याची आवश्यकता आहे?
बर्‍याच जागा आहेत जिथे मशीन लर्निंगचा वापर सुधारण्यासाठी केला जाऊ शकतो. तथापि, अशी तीन मुख्य ठिकाणे आहेत जेथे पारंपारिक नियोजन प्रक्रियेमुळे समस्या निर्माण होतात. मशीन लर्निंगच्या माध्यमातून या समस्या व या पैलूंमधील सुधारणा खाली चर्चा केली आहे:
कार्यसंघाच्या समस्या नियोजन
बर्‍याचदा नियोजन कार्यसंघ जुने अंदाज तंत्र वापरतात ज्यात सर्व डेटाचे व्यक्तिचलितपणे मूल्यांकन केले जाते. ही प्रक्रिया अत्यंत वेळ घेणारी आहे आणि परिणाम बर्‍याच वेळेस पुरेसे अचूक नसतात. या प्रकारच्या परिस्थितीमुळे केवळ कर्मचार्‍यांचे मनोबल कमी होत नाही तर कंपनीच्या वाढीस अडथळा देखील निर्माण होतो. तथापि, मशीन लर्निंगद्वारे, सिस्टम डेटाच्या आधारे त्यांच्या प्राथमिकतेनुसार बरेच व्हेरिएबल्स घेऊ शकते आणि अत्यंत अचूक मॉडेल बनवू शकते. या मॉडेल्सचा वापर अधिक प्रभावी नियोजनासाठी नियोजकांद्वारे केला जाऊ शकतो आणि एकतर त्यांना बराच वेळ लागणार नाही. नियोजकदेखील त्यांच्या अनुभवांच्या माध्यमातून मॉडेलला आणखीन वाढवू शकतात. (पुढील आराखड्यासाठी डेटा वापरण्याबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी, आनुवंशिक एकत्रीकरण कसे अनुमानित विश्लेषणास सामर्थ्यवान बनवू शकते ते पहा.)
सुरक्षा स्टॉक पातळी
पारंपारिक नियोजन पद्धतींनी, एखाद्या कंपनीला आपला सुरक्षितता स्टॉक पातळी जवळजवळ प्रत्येक वेळी उच्च ठेवता येतो. तथापि, इष्टतम सुरक्षा स्टॉक पातळी निश्चित करण्यासाठी मशीन लर्निंग आणखी बरेच व्हेरिएबल्सचे मूल्यांकन करून मदत करू शकते.
विक्री आणि ऑपरेशन्सचे नियोजन
आपल्या विक्री आणि ऑपरेशन्स नियोजन (एस OPन्डओपी) कार्यसंघाकडून वर्तवले गेलेले अंदाज असमाधानकारक व चुकीचे असल्यास किंवा बाजारातील वागणुकीनुसार परिस्थितीशी जुळवून घेण्यास पुरेसे लवचिक नसल्यास कदाचित ही प्रणाली सुधारण्याची वेळ आली आहे. मशीन लर्निंगला येथे एक अचूक वापर सापडतो, कारण ते सध्याच्या बाजाराच्या ट्रेंडला वेगवेगळ्या प्रकारच्या डेटामधून शिकून अंदाजाची गुणवत्ता सुधारू शकते. अशाप्रकारे, मशीन लर्निंग एस एंड ओपीचे कार्य अधिक सुलभ करते.
या सर्व क्षेत्रामध्ये सुधारण्याची संधी आहे आणि मशीन रिक्तिंगच्या तंत्राद्वारे या अंतर भरल्या जाऊ शकतात. मशीन लर्निंग एखाद्या कंपनीच्या सप्लाय चेन मॅनेजमेंटच्या आर्किटेक्चरची पूर्णपणे तपासणी करू शकते. बर्‍याच कंपन्यांनी आधीच ते वापरणे सुरू केले आहे आणि त्यांना असे आढळले आहे की त्यांचे नियोजन विभाग बरेच सुधारले आहे.
व्यावहारिक वापराची प्रकरणे
डिमांड फोरकॉस्टिंगमध्ये मशीन लर्निंगच्या बर्‍याच फायद्यांमुळे याचा वापर विविध क्षेत्रात केला जात आहे. तथापि, या संस्थांनी त्यांची प्रणाली पूर्णपणे शिकलेल्यांमध्ये बदलली नाही - ते पारंपारिक लोकांसह मशीन शिक्षण प्रणाली वापरत आहेत. मशीन लर्निंग सिस्टम लेगसी सिस्टममधील अंतर कव्हर करते आणि त्यांची कार्यक्षमता वाढवते. अशा वापर प्रकरणांची काही उदाहरणे खाली दिली आहेत.
ग्रॅनारोलो
ही एक इटालियन डेअरी कंपनी आहे, ज्याने अंदाजाची अचूकता पाच टक्क्यांनी वाढविण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर केला आहे. वितरणाची वेळ देखील मूळ वेळेच्या अर्ध्या भागाने कमी केली आहे, ज्यामुळे ग्राहकांचे समाधानही चांगले झाले आहे.
ग्रुप डॅनोन
ही कंपनी फ्रान्समध्ये आहे आणि बर्‍याच प्रकारची उत्पादने विकते. यापूर्वी, कंपनीने केलेल्या प्रमोशनल ऑफरला प्रतिसाद देण्याची भविष्यवाणी 70 टक्के चुकीची ठरली, ज्यामुळे मोठ्या प्रमाणात नुकसान झाले. तथापि, त्याच्या नियोजन आर्किटेक्चरमध्ये मशीन लर्निंगच्या अंमलबजावणीसह, विक्री आणि अंदाज या दोन्हीमध्ये बरीच सुधारणा झाली आहे.
लेनोक्स आंतरराष्ट्रीय
लेनोक्स ही एक अमेरिकन कंपनी आहे जी कूलिंग आणि हीटिंग डिव्हाइसची निर्मिती करते. संपूर्ण उत्तर अमेरिकेत त्याचा विस्तार झाला आहे. तर, संपूर्ण ग्राहकांच्या समाधानासाठी, विस्तार प्रक्रियेचा सामना करताना, लेनोनेक्स मशीन पूर्वानुमान त्याच्या आर्किटेक्चरसह समाकलित केले. मशीन लर्निंगच्या मदतीने, लेनोक्स आपल्या ग्राहकांच्या गरजा अचूकपणे सांगू शकले, ज्यामुळे कंपनीला सामान्य ग्राहकांच्या मागण्या चांगल्या प्रकारे समजण्यास मदत झाली. मशीन लर्निंगमुळे कंपनीला त्याच्या नियोजनाची प्रक्रिया पूर्णपणे स्वयंचलितपणे करण्यास मदत झाली.
निष्कर्ष
मशीन शिक्षण, योग्य ठिकाणी आणि योग्य वेळी लागू केल्यास एखाद्या कंपनीच्या पुरवठा साखळीसाठी खूप फायदेशीर ठरू शकते. मागणीच्या अंदाजासाठी अचूक मॉडेल्स बनविण्यास ते मदत करू शकतात आणि नियोजन विभागाचे कार्य सुलभ करू शकतात. आता संपूर्ण सिस्टम पूर्णपणे बदलणे आवश्यक नाही, परंतु अगदी नजीकच्या भविष्यात, प्रत्येक पुरवठा साखळी मशीन शिक्षण प्रणालीद्वारे नियमितपणे अद्ययावत केल्या जाणार्‍या डायनॅमिक मॉडेल्सच्या निर्मितीद्वारे अंदाजे क्षमता सुधारण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर करेल. तर, हे नवीन तंत्रज्ञान व्यवसायांसाठी एक अपरिहार्य साधन म्हणून सिद्ध होईल.