Techniken des maschinellen Lernens im Supply Chain Management

Sep 07, 2023

Unternehmen können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und ihre Gewinne maximieren, indem sie die Leistungsfähigkeit der Technologie nutzen, um die Effizienz in ihrer Lieferkette zu steigern. Sie müssen jedoch verstehen, was maschinelles Lernen ist und was nicht, wenn sie Kosten senken, Gewinne steigern und das Kundenerlebnis verbessern wollen. (Foto: Getty Images)

Unternehmen können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und ihre Gewinne maximieren, indem sie die Leistungsfähigkeit der Technologie nutzen, um die Effizienz in ihrer Lieferkette zu steigern. Sie müssen jedoch verstehen, was maschinelles Lernen ist und was nicht, wenn sie Kosten senken, Gewinne steigern und das Kundenerlebnis verbessern wollen. (Foto: Getty Images)

Der Markt für maschinelles Lernen wächst rasant und Experten prognostizieren weiteres Wachstum. Ein Bericht von McKinsey weist darauf hin, dass KI ein großes Potenzial hat, ein wesentlicher Treiber des Wirtschaftswachstums zu sein. Inmitten des unerbittlichen Wettbewerbs greifen Unternehmen auf maschinelles Lernen zurück, um die Geschäftseffizienz zu verbessern und Kosten zu senken.

Das Supply Chain Management ist einer der Schlüsselbereiche, die sich auf das Geschäftsergebnis von Unternehmen auswirken. Unternehmen können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und ihre Gewinne maximieren, indem sie die Leistungsfähigkeit der Technologie nutzen, um die Effizienz ihrer Lieferkettenabläufe zu steigern. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von ML können Unternehmen Kosten senken und Gewinne steigern und gleichzeitig ein besseres Kundenerlebnis bieten.

Dieser Artikel befasst sich mit den gängigen Anwendungen des maschinellen Lernens, die hervorragende Lösungen im Supply Chain Management bieten.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computersystemen ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie programmiert werden müssen. Durch die Analyse großer Mengen historischer Daten können maschinelle Lernalgorithmen Muster und Trends erkennen, die für Menschen sonst schwer oder gar nicht zu erkennen wären. Ihr Unternehmen kann diese Erkenntnisse nutzen, um schnell und präzise fundiertere Entscheidungen über Ihre Lieferkettenmanagementprozesse zu treffen.

Lieferkettenmanagement

Zu den Kernkompetenzen der meisten Unternehmen gehören ihre Lieferketten. Die Lieferkette besteht aus allen Schritten, die erforderlich sind, um eine Ware oder Dienstleistung von ihren Anfängen bis zu ihren Endverbrauchern zu bringen. Menschen, Informationen, Kanäle, Ressourcen und Transportmittel sind als separate Gruppen Teil der Lieferkette und miteinander verbunden. Supply Chain Management integriert alle Supply-Chain-Aktivitäten; vom Originallieferanten in der Beschaffung über die Auftragsabwicklung bis hin zum Endverbraucher.

Schwachstellen im Supply Chain Management

Es gibt einige Probleme in Lieferketten, die maschinelle Lernalgorithmen lösen können. Zu den besonderen Herausforderungen gehören:

• Schlechtes Management der Lieferkettenbeziehungen

• Minderwertige Ressourcenplanung

• Geringe Wartungsqualität und Sicherheitsstandards

• Hohe Transportkosten

• Unerfüllte Kundenbedürfnisse

• Kostenineffizienzen

Wie Techniken des maschinellen Lernens helfen können

Viele Studien haben die verschiedenen Anwendungen des maschinellen Lernens in Teilen der Lieferketten untersucht. Einige dieser Anwendungen umfassen die Lieferantenauswahl, die Vorhersage von Finanz- und Lieferkettenrisiken sowie die Automatisierung von SCM-Frameworks. ML-Anwendungen tragen dazu bei, die Effizienz von Lieferkettenabläufen zu verbessern, wodurch Kosten gesenkt, Verzögerungen minimiert und die Kundenzufriedenheit verbessert werden.

Lassen Sie uns einige Standardanwendungen von Anwendungen für maschinelles Lernen im Lieferkettenmanagement untersuchen.

1. Automatisierung des SCM-Frameworks. ML kann bestimmte Supply-Chain-Aufgaben wie Bestandsverwaltung, Bedarfsprognose und Auftragsabwicklung automatisieren. Die Automatisierung von Aufgaben kann dazu beitragen, Kosten zu senken und die Effizienz zu verbessern, indem Prozesse rationalisiert und manuelle Arbeit eliminiert werden. ML-Algorithmen können dazu beitragen, Kundendienstaufgaben wie die Auftragsverfolgung und die Lösung von Anfragen zu automatisieren und so Personalressourcen für wertschöpfendere Aufgaben wie Marketing oder Produktentwicklung freizusetzen.

2. Prädiktive Analysen. Eine Möglichkeit, wie das Supply Chain Management maschinelles Lernen anwenden kann, ist die prädiktive Analyse. ML-Algorithmen können die Kundennachfrage vorhersagen und prognostizieren und die Produktionsplanung optimieren, indem sie historische Daten und Kundentrends analysieren. Unternehmen können künftige Bestellungen besser vorhersagen und ihre Lagerbestände besser planen. Sobald Ihr Unternehmen ein intelligentes Prognosesystem einführt, können Sie eine optimierte Leistung, geringere Kosten sowie höhere Umsätze und Gewinne erwarten.

3. Risikomanagement. ML-Algorithmen können historische Daten analysieren, um potenzielle Risiken in der Lieferkette, wie z. B. Lieferverzögerungen oder Produktmängel, lange bevor sie auftreten, zu erkennen. Unternehmen können proaktive Maßnahmen ergreifen, um diese Risiken zu mindern, bevor sie zu Störungen im Lieferkettenprozess führen.

Algorithmen des maschinellen Lernens können auch finanzielle Risiken vorhersagen, indem sie bei betrügerischen Aktivitäten Alarm schlagen. Unternehmensmanager können die Sicherheit erhöhen, indem sie Warnungen einrichten, einschließlich doppelter Zahlungen an Lieferanten. Auf diese Weise können sie die Wahrscheinlichkeit potenzieller Betrugsvorwürfe verringern.

4. Optimierung des Supply-Chain-Prozesses. Unternehmen können den gesamten Lieferkettenprozess vom Anfang bis zur Auslieferung an den Endbenutzer optimieren. ML-Algorithmen können dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen Verbesserungen für mehr Effizienz und Kosteneinsparungen vorgenommen werden sollten. Unternehmen, die ihre Lieferketten optimieren, können ihre besten Optionen auswählen und dadurch die Effizienz steigern.

5. Transport- und Logistikoptimierung. Durch maschinelle Lernalgorithmen können Transportrouten und -pläne optimiert werden. Sie können beispielsweise Verkehrsdaten in Echtzeit analysieren, um die effizientesten Lieferrouten zu ermitteln. Unternehmen können die Kraftstoffkosten senken und sicherstellen, dass Lieferungen pünktlich erfolgen. ML-Algorithmen können auch Waren während des Transports verfolgen. Historische Daten können die Durchlaufzeiten präzise vorhersagen und etwaige Fehler reduzieren.

Supply-Chain-Manager können Abläufe kontrollieren und verbessern und die Kundenzufriedenheit erhöhen, indem sie eine genaue Lieferzeitvorhersage haben

6. Bestandsverwaltung. Die Bestandsverwaltung ist einer der kritischen Bereiche von ML-Anwendungen in Lieferketten. Maschinelles Lernen verbessert die Bestandsverwaltung, indem es die Nachfrage nach bestimmten Produkten vorhersagt und vorhersagt, wann Artikel wieder aufgefüllt werden müssen. Die Bestandsplanung ist unerlässlich, um den Bedarfs- und Angebotsplan zu verfolgen und zu optimieren. Durch die Planung können Sie verhindern, dass nicht benötigte Produkte überbevorratt werden oder der Lagerbestand zu schnell ausgeht. Durch die Bestandsplanung wird sichergestellt, dass Kunden jederzeit Zugriff auf die benötigten Produkte haben, wenn sie diese benötigen.

7. Lieferantenauswahl. Eine der Hauptfunktionen von Lieferketten besteht darin, die idealen Lieferanten für Ihr Unternehmen auszuwählen. Die Suche nach den richtigen Anbietern kostet viel Zeit und ist auch kostspielig. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens können Sie die richtigen Faktoren bei der Auswahl und Bewertung Ihrer Anbieter ermitteln. Unternehmen können historische Daten, Marktleistung und saisonale Schwankungen nutzen, um die richtigen Faktoren bei der Auswahl und Bewertung von Anbietern zu finden.

Wir nutzen KI und maschinelles Lernen

Techniken des maschinellen Lernens werden branchenübergreifend in verschiedenen Bereichen der Lieferkette eingesetzt. Es ist wichtig zu beachten, dass es je nach Art der Branche, der Art und der Datenmenge des Unternehmens mehrere Anwendungen von ML gibt. All diese Faktoren haben einen erheblichen Einfluss auf die Auswahl eines geeigneten Algorithmus. Techniken des maschinellen Lernens werden in Zukunft definitiv häufiger zum Einsatz kommen. Da immer mehr Unternehmen KI und ML nutzen, um ihre Lieferketten zu verbessern, werden sie wahrscheinlich ihre Kapazitäten, ihr Wissen und ihre Geschäftseinblicke erweitern.

Über den Autor:

Arindam Mukherjee ist IT-Supply-Chain-Architekt und veröffentlichter Autor in führenden Supply-Chain-Publikationen. Er ist erreichbar unter .(JavaScript muss aktiviert sein, um diese E-Mail-Adresse anzuzeigen).