Tedarik Zinciri Yönetiminde Makine öğrenimi

Tedarik Zincirinde makine öğrenimi, algoritmalardan yardım alarak hızlı ve dakik bir şekilde sürekli öğrenerek yeni modeller keşfetmektedir. Makine öğrenimi algoritmaları, tedarik zincirindeki bu yeni modelleri, manuel müdahale veya analize rehberlik etmek için taksonominin tanımına gerek kalmaksızın, günlük olarak bulmaktadır ve bu yeni modelleri keşfetmeye yol açmaktadır.

Envanter seviyesini etkileyen en önemli faktörlerden , tedarik kalitesi, talep tahmini, ödeme-ödeme, sipariş-nakit, üretim planlaması, ulaşım yönetimi sayılabilir. Makine öğrenmesi tarafından yeni bilgi ve anlayışlar tedarik zinciri yönetiminde devrim yaratmaktadır.bu konulara aşağıdaki şekilde değinebiliriz.

1. Makine öğrenimi algoritmaları ve bunları çalıştıran uygulamalar, büyük, çeşitli veri kümelerini hızlı bir şekilde analiz edebilir ve talep tahmini doğruluğunu artırabilir.Bir tedarik zincirini
yönetmenin en zorlu yönlerinden biri, gelecekteki üretim taleplerini tahmin etmektir. Mevcut teknikler, hareketli ortalamaları gelişmiş simülasyon modellemesine hesaba katmaktadır. Makine
öğrenimi, mevcut yöntemlerin zaman içinde izlenmesi ya da nicelleştirilmesinin bir yolu olmadığını hesaba katarak çok etkili olduğunu kanıtlamaktadır.
2. Yük maliyetlerinin azaltılması, tedarikçi teslimat performansının iyileştirilmesi ve tedarikçi riskinin en aza indirilmesi, makine öğrenimin sağladığı faydalardan sayılmaktadır.
3. Makine öğrenimi görsel kalıp tanımada mükemmeldir, tüm tedarik zinciri ağındaki fiziksel varlıkların fiziksel denetim ve bakımında birçok potansiyel uygulamayı yol açmaktadır.
4. Makine Öğrenimi ve temel yapıları, önceki teknolojilerden temin edilemeyen tedarik zinciri yönetimi performansını iyileştirilmesine sağlamak için uygun olmaktadır.
5. Tedarik zinciri operasyonları boyunca ilgili teknolojilerle kombine edilmiş makine öğrenimini kullanarak daha fazla bağlamsal bilgi birikimi elde etmektedir. daha düşük envanter ve işletme maliyetlerine ve müşterilere daha hızlı yanıt verme sürelerine dönüşmektedir.
6. Yeni ürünlere nedensel faktörleri göz önüne bulundurarak makine öğrenimi bu alanda güçlü sonuçlar vermekte ve ürünleri satışa sürüklemektedir.
7. Şirketler, IoT sensörleri ile toplanan kullanım verilerinde yeni modeller bularak makine, motor, nakliye ve depo ekipmanlarını da içeren temel tedarik zinciri varlıklarının ömrünü uzatmaktadır.
8. Tedarikçilerin kalite düzeylerinde kalıplar bularak ve her bir tedarikçi için desteksiz veri hiyerarşileri oluşturarak tedarikçi kalite yönetimi ve uyumluluğunu müdahalesiz bir şekilde artırmaktadır.
9. Makine öğrenimi, çoklu kısıtlamaları dikkate alarak ve her biri için optimize ederek, üretim planlamasını ve fabrika zamanlaması doğruluğunu gelişmektedir.
10. Gelişmiş analitik, IoT sensörleri ve gerçek zamanlı izleme ile makine öğrenimini birleştirmek, birçok tedarik zincirinde ilk kez uçtan uca görünürlük sağlamaktadır.