كيف يمكن لتعلم الآلة تحسين كفاءة سلسلة التوريد
كيف يمكن لتعلم الآلة تحسين كفاءة سلسلة التوريد
في الاقتصاد العالمي الحالي ، المنافسة شرسة عبر مجالات الأعمال المختلفة. تسعى كل مؤسسة جاهدة لتحسين كفاءة الأعمال وتقليل النفقات. تعد إدارة سلسلة التوريد إحدى المهام الحاسمة لأصحاب الأعمال. إن معرفة كيفية تنفيذ نظام إدارة سلسلة التوريد الفعال أمر أساسي. يمكن أن تقدم التقنيات المبتكرة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) بعض الحلول الممتازة. يمكن أن تساعد حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الأعمال على التنبؤ بنموذج موثوق للتنبؤ بالطلب (يُسمى أيضًا استشعار الطلب). أصبحت تقنيات التنبؤ القديمة قديمة لأن هذه النماذج لم تُبنى للتعلم باستمرار واتخاذ القرارات بالطريقة التي يتسم بها الطلب الجديد المدفوع بالذكاء الاصطناعي نماذج الاستشعار.
ما هو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
الذكاء الاصطناعي هو مزيج من العمليات والخوارزميات المختلفة. يمكن للذكاء الاصطناعي محاكاة بعض جوانب الذكاء البشري مثل التعلم الذاتي وحل المشكلات والاستجابة لمدخلات معينة. التعلم الآلي والتعلم العميق (DL) هما مجموعتان فرعيتان من حلول الذكاء الاصطناعي.
يندرج التعلم الآلي ضمن فئة “الذاكرة المحدودة” للذكاء الاصطناعي ، حيث يمكن أن يتعلم حل الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت ويطور نفسه. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي ML المختلفة في حلول الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة.
تُستخدم حلول AI / ML القوية ، مثل تلك التي أنشأتها AltaML لحل بعض التحديات التي تواجه صناعة سلسلة التوريد.
سلسلة التوريد وإدارة سلسلة التوريد
سلسلة التوريد هي مزيج من جميع الأنشطة المطلوبة لنقل منتج / خدمة من البداية إلى المستخدمين النهائيين. تشمل سلسلة التوريد الأشخاص والموارد والمعلومات والقنوات ووسائل النقل. كل هذه الكيانات مرتبطة معًا لإكمال الدورة من الشراء إلى التنفيذ. تلعب اللوجيستيات العكسية دورًا أيضًا ؛ النظر في إدارة النفايات بطريقة سريعة ، أو إعادة التدوير. في هذا الصدد ، فهي ليست مجرد سلسلة توريد ، ولكنها عملية تدوير.
يمكن تعريف إدارة سلسلة التوريد على أنها عملية لدمج جميع الأنشطة المطلوبة للوفاء بدورة حياة العرض والطلب. كان لوباء Covid-19 تأثير سلبي للغاية على سلسلة التوريد العالمية. المؤسسات التي كانت تركز دائمًا على إدارة سلسلة التوريد الرشيقة لتحسين التكلفة وتلبية طلب المستخدم النهائي تحتاج الآن إلى التفكير في إدارة المخاطر والتخفيف من حدتها. بمساعدة تقنيات مثل AI / ML ، يمكن تحقيق مستوى عالٍ من الكفاءة والرؤية في إدارة سلسلة التوريد.
نقاط مهمة في اللوجستيات وإدارة سلسلة التوريد
إدارة سلسلة التوريد هي عملية معقدة للغاية. لقد خلق الوباء الكثير من النقاط المهمة في سلسلة التوريد العالمية. تشمل مجموعة التحديات القضايا اللوجستية والنقل ، وزيادة توقعات العملاء ، والطلب غير المتوقع ، ونقص الرؤية ، والتعقيدات التشغيلية.
دعونا نحاول تلخيص هذه النقاط كما يلي:
تخطيط العرض والطلب: تؤدي الزيادة والنقصان غير المتوقعين في الطلب إلى وضع أوامر مضاربة وما ينتج عن ذلك من تخزين فائض في المخزون. يساعد نظام إدارة المخزون المناسب المنظمة على الحفاظ على التوازن بين الطلب والعرض.
الإدارة التفاعلية: الأحداث غير المخطط لها والإخطارات غير المؤكدة تعني أن الإدارة تتفاعل باستمرار ، بدلاً من التخطيط المسبق بشكل استباقي. ظهرت الآثار الضارة لنقص تخطيط السيناريو بشكل صارخ أثناء الجائحة.
تخطيط شبكة التوريد: يؤدي الافتقار إلى التخطيط في المصدر والمورد في الشبكة إلى نقص أو زيادة المخزون. يمكن أن يتسبب أيضًا في حدوث مشكلات في النشر عبر الشبكة. يؤدي المخزون غير الكافي إلى أوقات انتظار طويلة وخسارة محتملة للعملاء.
الأمان والجودة لسلسلة التوريد غير الفعالة تجعل من الصعب تقديم المنتجات / الخدمات في الوقت المحدد. نتيجة لذلك ، أصبح الحفاظ على عملية الجودة والسلامة المناسبة تحديًا.
نقص إدارة المعلومات: المعلومات الهامة والضرورية ليست متاحة دائمًا عند الحاجة. يؤدي إلى خسارة في المبيعات وهامش الربح.
ندرة الموارد: هذه مشكلة معروفة في سلسلة التوريد. بسبب نقص الموارد ، لا يمكن للوجستيات وسلسلة التوريد العمل بكفاءة.
عدم كفاءة التكلفة: التخطيط المالي مهم جدًا لأي سلسلة توريد. يجب أن يكون لدى المؤسسات خطة للمرونة المالية والنسخ الاحتياطي للحفاظ على التعطيل وزيادة التكلفة.
التعطل الفني: أي توقف فني يمكن أن يسبب مشكلة في عملية سلسلة التوريد. لذلك ، يجب وضع إستراتيجية مناسبة للنسخ الاحتياطي وتجاوز الفشل لدعم وقت التوقف عن العمل.
دور تعلم الآلة في سلسلة التوريد
السؤال المفتوح هو – كيف تجعل سلسلة التوريد الخاصة بك أقل عرضة للتحديات؟ لقد تغيرت ديناميكيات السوق لإدارة سلسلة التوريد كثيرًا بناءً على عوامل مثل تغيير عمليات العمل والطلب المتقلب. لم تعد سلسلة التوريد عملية حتمية خطية ، حيث يكون تدفق العمل عبارة عن تسلسل محدد مسبقًا خطوة بخطوة. بدلاً من ذلك ، أصبحت سلسلة التوريد الآن تدفق عمل غير محدد ، حيث يمكن تبديل التسلسل عشوائيًا لتحسين العملية. الأتمتة مطلوبة لإنشاء إدارة أفضل لسلسلة التوريد.
بادئ ذي بدء ، يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في عملية سلسلة التوريد إلى أتمتة العديد من المهام الشائعة والمتكررة. يمكن أن يساعد تطبيق نموذج ML الذكي المؤسسات على تحديد أفضل الخيارات وإدارة أعمالها بكفاءة. يمكن تحليل الحجم الكبير من البيانات التي تم جمعها من المستودعات واللوجستيات والموردين وأنظمة النقل بواسطة حلول الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمتطلبات العرض والطلب وتحقيق التوازن في النظام البيئي بأكمله. يمكن العثور على مزايا النظام الذي يحركه الذكاء الاصطناعي في كل خطوة من خطوات السلسلة ، من البداية ، والمشتريات ، ومعالجة الطلبات ، والمخزون وحتى اللوجستيات وتسليم المستخدم النهائي.
حالات استخدام التعلم الآلي في إدارة سلسلة التوريد
تعد إدارة سلسلة التوريد عملية معقدة للغاية ، وهي تعتمد بشكل كبير على أنواع متعددة من البيانات. في كل مرحلة من مراحل سلسلة التوريد ، يتم جمع البيانات واستخدامها للمعالجة. الآن ، تلعب تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، مثل تلك التي أنشأتها AltaML ، دورًا مهمًا في صناعة سلسلة التوريد.
يستخدم التعلم الآلي لمعالجة الحجم الكبير من بيانات الإدخال وتدريب نموذج ML. نتيجة لذلك ، يمكن لنموذج ML التنبؤ بنتيجة أكثر دقة وتدريب نفسه خلال الفترة الزمنية.
كيف يمكن لتعلم الآلة تحسين كفاءة سلسلة التوريد
فيما يلي بعض حالات استخدام ML المثيرة للاهتمام في سلسلة التوريد.
إدارة المخزون والمخازن: إدارة المخزون والمخازن هي حالات الاستخدام الرئيسية لتطبيق ML. يجب أن يكون تخطيط المخزون فعالاً للغاية لتحقيق التوازن بين دورة العرض والطلب. يمكن تطبيق خوارزميات ML على البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة مثل البيانات التاريخية والطلبات الموسمية وحركة السوق (لأعلى ولأسفل) والعروض الترويجية. ويمكن استخدام النتيجة لتحسين كفاءة تخزين المخزون. وبالمثل ، تُستخدم نماذج ML المختلفة أيضًا لأتمتة عمليات المستودعات.
إدارة الخدمات اللوجستية: يتم استخدام التعلم الآلي لتتبع موقع البضائع بدءًا من الاستلام وحتى التسليم. يستخدم ML أيضًا للتنبؤ بالمسار الأمثل للنقل ، فضلاً عن الوضع الأكثر كفاءة وأفضل مهلة وانبعاثات غازات الاحتباس الحراري (GHG) لكل وضع محدد.
إدارة الإنتاج والجودة: بمساعدة ML ، يمكن إجراء فحوصات على جودة المنتج ومطابقته مع المواصفات المطلوبة. لذلك ، يتم دائمًا التحكم في خط الإنتاج وصيانته جيدًا. يمكن استخدام رؤية الكمبيوتر لتسهيل ممارسات إدارة مراقبة الجودة للمنتجات القادمة من خط المصنع ، وهو أمر مهم لكل شيء ، من الطعام إلى قطع غيار السيارات.
التحليلات التنبؤية: التحليلات التنبؤية مهمة جدًا لإدارة العرض والطلب ، يمكن أن يساعد ML في التنبؤ بالطلب مقدمًا. لذلك ، يكون المخزون دائمًا متوازنًا ومحسّنًا. يمكن إعادة توزيع الاستثمار بشكل استباقي داخل الشبكة بناءً على إشارات استشعار الطلب.
الأمان ومنع الاحتيال: يمكن لنماذج التعلم الآلي تحليل الحجم الكبير من البيانات وإصدار تنبيه بشأن الأنشطة الاحتيالية. على سبيل المثال ، يمكن تمييز المدفوعات المكررة للبائعين وتخفيف الرسوم الاحتيالية المحتملة. يمكن استخدام ML لتنفيذ عملية مكافحة الاحتيال وتشديد الأمن.
تتبع التسليم وخدمة العملاء: يستخدم ML أيضًا لتتبع تسليم البضائع في كل مرحلة. يمكن استخدام مصادر البيانات الخارجية لتقليل معدل أخطاء التنبؤ بالمهلة الزمنية. وقد أثبت ذلك من خلال تحسين الدقة بنسبة تصل إلى 85٪ عندما يتم تسليم الطرد من الخارج. لذلك ، يتم تحديث العميل دائمًا بآخر حالة. إنه يعزز رضا العملاء ويتحكم في التسليم الشامل.
الخلاصة
وفقًا لتوقعات Gartner ، ستستخدم 50٪ من الشركات العالمية الذكاء الاصطناعي / ML بحلول عام 2023 ، مما يعني أنه يجب زيادة كفاءة سلسلة التوريد في الأيام المقبلة. إدارة سلسلة التوريد القائمة على الذكاء الاصطناعي هي الإجابة التي يجب أن تتبناها الصناعة.
في عالم اليوم التنافسي ، تعتبر سلسلة التوريد الفعالة أمرًا بالغ الأهمية لنجاح الأعمال. تلعب التقنيات الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي دورًا مهمًا في تحسينها كل يوم.
