شعار زيفيرنت

9 طرق للتعلم الآلي يمكنها تحويل إدارة سلسلة التوريد

التاريخ:

في سوق تنافسية بشدة حيث تسعى الشركات باستمرار لتعزيز هوامش الربح ، وخفض التكاليف ، وتقديم تجربة استثنائية للعملاء ، توفر التقنيات المدمرة مثل التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) بعض الفرص الممتازة.

تعمل تقنيات التعلم الآلي على معالجة كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي لإدخال الأتمتة في العملية وتحسين عملية صنع القرار - في مختلف الصناعات.

التعلم الآلي في سلسلة التوريد 

أصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مؤخرًا عبارة عن طنين عبر قطاعات مختلفة ، ولكن ما الذي تعنيه بالفعل لإدارة سلسلة التوريد الحديثة؟

بادئ ذي بدء ، يمكن أن يساعد دمج التعلم الآلي في إدارة سلسلة التوريد في أتمتة عدد من المهام الدنيوية والسماح للشركات بالتركيز على أنشطة تجارية أكثر استراتيجية وتأثيرًا. 

باستخدام برامج التعلم الآلي الذكية ، يمكن لمديري سلسلة التوريد تحسين المخزون والعثور على الموردين الأكثر ملاءمة للحفاظ على عملهم بكفاءة. يُظهر عدد متزايد من الأنشطة التجارية اليوم اهتمامًا بتطبيقات التعلم الآلي ، من مزاياها المتنوعة إلى الاستفادة الكاملة من الكميات الضخمة من البيانات التي يتم جمعها عن طريق التخزين وأنظمة النقل واللوجستيات الصناعية.

يمكن أن يساعد أيضًا المؤسسات على إنشاء نموذج سلسلة إمداد مدعوم بالذكاء الآلي بالكامل لتخفيف المخاطر وتحسين الأفكار وتحسين الأداء ، وكلها أمور بالغة الأهمية لبناء نموذج سلسلة إمداد تنافسي عالميًا.

A دراسة حديثة من قبل جارتنر يقترح أيضًا أن التقنيات المبتكرة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) ستعطل نماذج تشغيل سلسلة التوريد الحالية بشكل كبير في المستقبل. تعتبر تقنيات ML ، التي تعتبر واحدة من التقنيات ذات الفائدة العالية ، عمليات فعالة تؤدي إلى توفير التكاليف وزيادة الأرباح.

قبل الدخول في تفاصيل كيف يمكن للتعلم الآلي أن يحدث ثورة في سلسلة التوريد ومناقشة أمثلة على الشركات التي تستخدم بنجاح ML في توصيل سلسلة التوريد ، فلنتحدث أولاً قليلاً عن التعلم الآلي نفسه.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي التي تسمح للخوارزمية أو البرنامج أو النظام بالتعلم والتكيف دون أن تتم برمجتها خصيصًا للقيام بذلك. 

تستخدم ML عادةً البيانات أو الملاحظات لتدريب نموذج الكمبيوتر حيث يتم تحليل أنماط مختلفة في البيانات (جنبًا إلى جنب مع النتائج الفعلية والمتوقعة) واستخدامها لتحسين كيفية عمل التكنولوجيا.

تعد نماذج التعلم الآلي (ML) ، المستندة إلى الخوارزميات ، رائعة في تحليل الاتجاهات وتحديد الحالات الشاذة واستنباط رؤى تنبؤية ضمن مجموعات بيانات ضخمة.

هذه الوظائف القوية تجعله حلاً مثاليًا لمعالجة بعض التحديات الرئيسية لصناعة سلسلة التوريد.

 التحديات في مجال اللوجستيات وسلسلة التوريد

في ما يلي بعض التحديات التي تواجهها سلاسل اللوجستيات والإمداد التي يمكن للحلول التي تعتمد على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي حلها: 

يستطيع التعلم الآلي حل تحديات سلسلة التوريد

  • ادارة المخزون

إدارة المخزون أمر بالغ الأهمية لإدارة سلسلة التوريد لأنها تسمح للشركات بالتعامل والتكيف مع أي نقص غير متوقع. لن ترغب أي شركة من سلاسل التوريد في إيقاف إنتاج شركتها أثناء إطلاقها للبحث عن مورد آخر. وبالمثل ، لن يرغبوا في التكديس لأن ذلك يبدأ في التأثير على الأرباح.

تتعلق إدارة المخزون في سلسلة التوريد إلى حد كبير بإقامة توازن بين توقيت أوامر الشراء للحفاظ على سير العمليات بسلاسة مع عدم تكديس العناصر التي لن يحتاجوا إليها أو استخدامها.

  • الجودة والسلامة

مع ضغوط متزايدة لتقديم المنتجات في الوقت المحدد للحفاظ على خط تجميع سلسلة التوريد يتحرك ، فإن الحفاظ على فحص مزدوج للجودة وكذلك السلامة يصبح تحديًا كبيرًا لشركات سلسلة التوريد. يمكن أن ينتج عنه خطر كبير على السلامة لقبول الأجزاء دون المستوى الذي لا يفي بمعايير الجودة أو السلامة.

علاوة على ذلك ، يمكن أن تتحول التغييرات البيئية والنزاعات التجارية والضغوط الاقتصادية على سلسلة التوريد بسهولة إلى قضايا ومخاطر تتحول بسرعة إلى كرة ثلجية طوال سلسلة التوريد بأكملها مما يتسبب في مشاكل كبيرة.

  • مشاكل بسبب شح الموارد

إن المشكلات التي تواجهها في اللوجستيات وسلسلة التوريد بسبب ندرة الموارد معروفة جيدًا. لكن تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية جعل فهم الجوانب المختلفة أسهل بكثير. تتيح الخوارزميات التي تتنبأ بالطلب والعرض بعد دراسة العوامل المختلفة التخطيط المبكر والتخزين وفقًا لذلك. من خلال تقديم رؤى جديدة في جوانب مختلفة من سلسلة التوريد ، جعلت ML أيضًا إدارة المخزون وأعضاء الفريق في غاية البساطة.

  • إدارة علاقات الموردين غير الفعالة

تعد الندرة الحادة في المتخصصين في سلسلة التوريد تحديًا آخر تواجهه شركات الخدمات اللوجستية التي يمكن أن تجعل إدارة علاقات الموردين مرهقة وغير فعالة.

يمكن أن يقدم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي رؤى مفيدة حول بيانات الموردين ويمكن أن يساعد شركات سلسلة التوريد على اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي.

لماذا يعد تعلُم الآلة مهمًا لإدارة سلسلة التوريد؟

مع بدء بعض الشركات الكبرى والشهيرة في الانتباه إلى ما يمكن أن يفعله التعلم الآلي لتحسين كفاءة سلاسل التوريد الخاصة بها ، دعنا نفهم كيف يعالج التعلم الآلي في إدارة سلسلة التوريد المشاكل وما هي التطبيقات الحالية لهذه التكنولوجيا القوية في ادارة سلسلة الامدادات.

هناك العديد من الفوائد التي يوفرها تعلُم الآلة لإدارة سلسلة التوريد ، بما في ذلك -

  • كفاءة التكلفة بسبب التعلم الآلي ، الذي يدفع بشكل منهجي إلى الحد من النفايات وتحسين الجودة
  • تحسين تدفق المنتج في سلسلة التوريد دون أن تحتاج شركات سلسلة التوريد إلى الكثير من المخزون
  • إدارة سلسة لعلاقات الموردين بفضل الممارسات الإدارية الأبسط والأسرع والمثبتة
  • يساعد التعلم الآلي في استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ ، مما يسمح بالحل السريع للمشكلات والتحسين المستمر.

 أعلى 9 حالات استخدام التعلم الآلي في سلسلة التوريد

يعد التعلم الآلي موضوعًا معقدًا ولكنه مثير للاهتمام ويمكنه حل عدد من المشكلات عبر الصناعات. 

سلسلة التوريد ، كونها صناعة تعتمد على البيانات بشكل كبير ، لديها العديد من التطبيقات لتعلم الآلة. يوضح أدناه أهم 9 حالات استخدام للتعلم الآلي في إدارة سلسلة التوريد والتي يمكن أن تساعد في دفع الصناعة نحو الكفاءة والتحسين. 

التعلم الآلي في سلسلة التوريد

  1. التحليلات التنبؤية

هناك العديد من الفوائد للتنبؤ الدقيق بالطلب في إدارة سلسلة التوريد ، مثل انخفاض تكاليف الاحتفاظ ومستويات المخزون المثلى.

باستخدام آلة التعلم النماذج ، يمكن للشركات التمتع بفوائد التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب. تتميز نماذج التعلم الآلي هذه ببراعة في تحديد الأنماط المخفية في بيانات الطلب التاريخية. يمكن أيضًا استخدام التعلم الآلي في سلسلة التوريد للكشف عن المشكلات في سلسلة التوريد حتى قبل أن تعطل الأعمال.

إن وجود نظام قوي للتنبؤ بسلسلة التوريد يعني أن الشركة مجهزة بالموارد والاستخبارات للاستجابة للقضايا والتهديدات الناشئة. وتزداد فعالية الاستجابة بشكل متناسب مع سرعة استجابة الشركة للمشكلات.

  1. فحوصات الجودة الآلية للإدارة القوية

تقوم مراكز اللوجستيات عادةً بإجراء عمليات فحص يدوي للجودة لفحص الحاويات أو العبوات بحثًا عن أي نوع من الضرر أثناء النقل. أدى نمو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى زيادة نطاق عمليات الفحص الآلي للجودة في دورة حياة سلسلة التوريد.

تسمح تقنيات تمكين التعلم الآلي بإجراء تحليل تلقائي للعيوب في المعدات الصناعية والتحقق من الأضرار من خلال التعرف على الصور. تترجم فائدة عمليات فحص الجودة الآلية للطاقة هذه إلى انخفاض فرص تسليم البضائع المعيبة أو المعيبة للعملاء. 

  1. الرؤية في الوقت الحقيقي لتحسين تجربة العملاء

ستاتيستا مسح حددت الرؤية باعتبارها تحديا مستمرا يصارع شركات سلسلة التوريد. يعتمد نشاط سلسلة التوريد المزدهر بشكل كبير على الرؤية والتتبع ، ويبحث باستمرار عن التكنولوجيا التي يمكن أن تعد بتحسين الرؤية.

يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي ، بما في ذلك مجموعة من التحليلات العميقة وإنترنت الأشياء والمراقبة في الوقت الفعلي ، لتحسين رؤية سلسلة التوريد بشكل كبير ، وبالتالي مساعدة الشركات على تحويل تجربة العملاء وتحقيق التزامات التسليم بشكل أسرع. تقوم نماذج التعلم الآلي وسير العمل بذلك عن طريق تحليل البيانات التاريخية من مصادر متنوعة متبوعة باكتشاف الروابط بين العمليات على طول سلسلة قيمة التوريد.

ومن الأمثلة الممتازة على ذلك استخدام أمازون لتقنيات التعلم الآلي لتقديم تجربة عملاء استثنائية لمستخدميها. تقوم ML بذلك عن طريق تمكين الشركة من الحصول على رؤى حول العلاقة بين توصيات المنتج وزيارات العملاء اللاحقة للموقع.

  1. تبسيط تخطيط الإنتاج

يمكن أن يلعب التعلم الآلي دورًا أساسيًا في تحسين تعقيد خطط الإنتاج. يمكن استخدام نماذج وتقنيات التعلم الآلي لتدريب الخوارزميات المتطورة على بيانات الإنتاج المتاحة بالفعل بطريقة تساعد في تحديد المجالات المحتملة لعدم الكفاءة والنفايات.

علاوة على ذلك ، من الجدير بالذكر استخدام التعلم الآلي في سلسلة التوريد في خلق بيئة أكثر قابلية للتكيف للتعامل بشكل فعال مع أي نوع من الاضطراب.

  1. يقلل التكلفة وأوقات الاستجابة

يستفيد عدد متزايد من شركات B2C من تقنيات التعلم الآلي لبدء الاستجابات التلقائية ومعالجة اختلالات التوازن بين العرض والطلب ، وبالتالي تقليل التكاليف وتحسين تجربة العملاء.

تساعد قدرة خوارزميات تعلُّم الآلة على التحليل والتعلم من البيانات في الوقت الفعلي وسجلات التسليم التاريخية مديري سلسلة الإمداد على تحسين المسار لأسطول مركباتهم مما يؤدي إلى تقليل وقت القيادة وتوفير التكاليف وتحسين الإنتاجية. 

علاوة على ذلك ، من خلال تحسين الاتصال مع مختلف مقدمي الخدمات اللوجستية ودمج عمليات الشحن والتخزين ، يمكن تقليل التكاليف الإدارية والتشغيلية في سلسلة التوريد.

  1. إدارة المستودعات

عادة ما يكون التخطيط الفعال لسلسلة التوريد مرادفًا لإدارة المستودعات والمخزون. من خلال أحدث معلومات العرض والطلب ، يمكن للتعلم الآلي تمكين التحسين المستمر في جهود الشركة نحو تلبية المستوى المطلوب من مستوى خدمة العملاء بأقل تكلفة.

يمكن للتعلم الآلي في سلسلة التوريد مع نماذجها وتقنياتها وميزات التنبؤ أن يحل أيضًا مشكلة كل من المخزون الزائد أو الفائض ويحول إدارة المستودعات بالكامل إلى الأفضل. 

باستخدام AI و ML ، يمكنك أيضًا تحليل مجموعات البيانات الضخمة بشكل أسرع بكثير وتجنب الأخطاء التي يرتكبها البشر في سيناريو نموذجي.

  1. الحد من أخطاء التوقعات

يعمل التعلم الآلي كأداة تحليلية قوية لمساعدة شركات سلسلة التوريد على معالجة مجموعات كبيرة من البيانات.

بصرف النظر عن معالجة هذه الكميات الهائلة من البيانات ، يضمن التعلم الآلي في سلسلة التوريد أيضًا أن يتم ذلك بأكبر قدر من التنوع والتنوع ، كل ذلك بفضل تقنيات المعلومات وأجهزة إنترنت الأشياء وأنظمة النقل الذكية وغيرها من التقنيات القوية المماثلة. وهذا يمكن شركات سلسلة التوريد من الحصول على رؤى أفضل بكثير ومساعدتهم على تحقيق توقعات دقيقة. أ تقرير يشير McKinsey أيضًا إلى أن التطبيقات المستندة إلى AI و ML في سلسلة التوريد يمكن أن تقلل من الأخطاء المتوقعة بنسبة تصل إلى 50٪.

  1. تتبع الميل الأخير المتقدم

يعتبر التسليم في الميل الأخير جانبًا مهمًا من سلسلة التوريد بأكملها حيث يمكن أن يكون لفعاليتها تأثير مباشر على قطاعات متعددة ، بما في ذلك تجربة العملاء وجودة المنتج. تشير البيانات أيضًا إلى أن تسليم الميل الأخير في سلسلة التوريد يشكل  28٪ من تكاليف التوصيل.

يمكن أن يوفر التعلم الآلي في سلسلة التوريد فرصًا رائعة من خلال مراعاة نقاط البيانات المختلفة حول الطرق التي يستخدمها الأشخاص لإدخال عناوينهم وإجمالي الوقت المستغرق لتسليم البضائع إلى مواقع محددة. يمكن أن تقدم ML أيضًا مساعدة قيمة في تحسين العملية وتزويد العملاء بمعلومات أكثر دقة عن حالة الشحن.

  1. منع الاحتيال والغش

خوارزميات التعلم الآلي قادرة على تحسين جودة المنتج وتقليل مخاطر الاحتيال عن طريق أتمتة عمليات التفتيش وعمليات المراجعة متبوعة بإجراء تحليل للنتائج في الوقت الحقيقي للكشف عن الشذوذ أو الانحراف عن الأنماط العادية.

بالإضافة إلى ذلك ، أدوات التعلم الآلي قادرة أيضًا على منع إساءة استخدام بيانات الاعتماد المتميزة التي تعد أحد الأسباب الرئيسية للانتهاكات عبر سلسلة التوريد العالمية.

الشركات التي تستخدم التعلم الآلي لتحسين إدارة سلسلة التوريد الخاصة بها

إليك بعض أفضل الشركات التي تستخدم التعلم الآلي لتحسين إنتاجية إدارة سلسلة التوريد الخاصة بها:

a) كوم - التجارة الإلكترونية

واحدة من الشركات الرائدة في سلسلة التوريد في صناعة التجارة الإلكترونية ، أمازون ، تستفيد من الأنظمة المتقدمة والمبتكرة تقنيًا القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل التخزين الآلي وتسليم الطائرات بدون طيار.

تتمتع سلسلة التوريد القوية في أمازون بالسيطرة المباشرة على المجالات الرئيسية مثل التعبئة والتغليف ومعالجة الطلبات والتسليم ودعم العملاء والخدمات اللوجستية العكسية بسبب الاستثمارات الضخمة في أنظمة البرامج الذكية والنقل والتخزين.

b) شركة مايكروسوفت - التكنولوجيا

يعتمد نظام سلسلة التوريد لشركة مايكروسوفت العملاقة في مجال التكنولوجيا بشكل كبير على الأفكار التنبؤية التي يقودها التعلم الآلي وذكاء الأعمال.

تمتلك الشركة محفظة منتجات ضخمة تولد كمية هائلة من البيانات التي تحتاج إلى دمجها على المستوى المركزي للتحليل التنبئي ودفع الكفاءات التشغيلية.

سمحت تقنيات التعلم الآلي للشركة ببناء نظام سلسلة إمداد متكامل بسلاسة لتمكينها من التقاط البيانات في الوقت الحقيقي وتحليلها. علاوة على ذلك ، تستخدم سلسلة التوريد القوية في الشركة أنظمة استباقية وإنذار مبكر لمساعدتها في التخفيف من المخاطر وحل الاستفسارات السريعة.

c) شركة ألفابت - مجموعة الإنترنت

تعتمد شركة Alphabet ، وهي عملاق تكنولوجي معروف وشركة تكنولوجية مبتكرة للغاية ، على سلسلة توريد مرنة وسريعة الاستجابة يمكنها التعاون عبر المناطق بطريقة سلسة. 

تستفيد سلسلة توريد Alphabet من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والروبوتات لتصبح مؤتمتة بالكامل.

d) شركة بروكتر آند جامبل - السلع الاستهلاكية

تمتلك شركة P&G الرائدة في مجال السلع الاستهلاكية واحدة من أكثر سلاسل التوريد تعقيدًا مع مجموعة منتجات ضخمة. تستفيد الشركة بشكل ممتاز من التعلم الآلي تقنيات مثل التحليلات المتقدمة وتطبيق البيانات لإدارة تدفق المنتج من النهاية إلى النهاية.

e) رولز رويس - السيارات

تقوم Rolls Royce ، بالشراكة مع Google ، بإنشاء سفن مستقلة حيث بدلاً من مجرد استبدال سائق واحد في سيارة ذاتية القيادة ، يحل التعلم الآلي وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي محل وظائف أفراد الطاقم بالكامل. 

تستخدم السفن الحالية للشركة الخوارزميات لاستشعار ما حولها بدقة في الماء ، وبالتالي تصنيف العناصر بناءً على الخطر الذي تشكله على السفينة. يمكن أيضًا استخدام خوارزميات ML و AI لتتبع أداء محرك السفينة ومراقبة الأمن وتحميل وتفريغ البضائع.

الحد الأدنى

يلعب تحسين كفاءة سلسلة التوريد دورًا حاسمًا في أي مؤسسة. من خلال إدارة أعمالهم ضمن هوامش ربح صعبة ، يمكن لأي نوع من تحسينات العمليات أن يكون لها تأثير كبير على أرباح الأرباح النهائية.

تسهل التقنيات المبتكرة مثل التعلم الآلي التعامل مع تحديات التقلب والتنبؤ بالطلب بدقة في سلاسل التوريد العالمية. تتوقع جارتنر أن ما لا يقل عن 50٪ من الشركات العالمية في عمليات سلسلة التوريد ستستخدم تقنيات التحويل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي و ML بحلول عام 2023. وهذا دليل على تزايد شعبية التعلم الآلي في صناعة سلسلة التوريد.

ولكن ، حتى تتمكن من جني الفوائد الكاملة للتعلم الآلي ، تحتاج الشركات إلى التخطيط للمستقبل والبدء في الاستثمار فيها آلة التعلم والتقنيات ذات الصلة اليوم للتمتع بزيادة الربحية والكفاءة وتوافر الموارد بشكل أفضل في صناعة سلسلة التوريد.

المصدر: https://marutitech.com/machine-learning-in-supply-chain/

بقعة_صورة

أحدث المعلومات الاستخباراتية

بقعة_صورة