在供应链管理中使用机器学习可以帮助自动化日常任务，使公司能够专注于更具战略性和价值的业务活动。供应链经理可以使用复杂的机器学习工具来优化库存并找到合适的供应商以保持业务平稳运行。机器学习以其优势引起了企业的关注。机器学习不仅可以充分利用仓储、运输系统和工业物流产生的海量数据，还可以开发出由机器智能驱动的完整供应链模型，以降低风险、增加洞察力和提高绩效。所有这些都是具有全球竞争力的供应链的关键组成部分。机器学习在供应链中有很多应用，因为它是一项数据驱动的业务。以下概述了供应链管理中的机器学习可以帮助各个行业部门优化运营和提高效率的10种方式。1.预测分析企业可以通过使用机器学习模型从需求预测分析中获利。机器学习算法擅长检测过去需求数据中隐藏的趋势。供应链中的机器学习也可用于在供应链问题导致业务中断之前检测它们。强大的供应链预测系统可确保企业拥有应对新出现的挑战和新风险所需的资源和知识。2.稳健管理需要自动化质检人工质检通常在物流中心进行，以检查集装箱或货物在运输过程中可能发生的任何损坏。人工智能和机器学习的兴起拓宽了供应链质量检测自动化的范围。支持机器学习的方法可以自动检查工业设备中的故障以及基于图像识别的损坏检测。这些强大的自动化质量检查的优势在于，它降低了将有缺陷的商品交付给消费者的风险。3.实时可见性可以改善客户体验深度分析、物联网和实时监控等机器学习相结合的方法可以帮助公司显着提高供应链可见性，使他们能够转变客户体验并更快地兑现交付承诺。这是通过机器学习模型和工作流程实现的，这些模型和工作流程在识别供应商价值链中活动之间的联系之前，分析来自许多来源的历史数据。亚马逊就是一个很好的例子，因为它使用机器学习为消费者提供卓越的客户服务。这是使用机器学习完成的，它使企业能够深入了解产品推荐与未来消费者访问企业网站之间的关系。4.使生产计划更高效机器学习有可能帮助降低生产计划的复杂性。机器学习模型和技术可用于在现有生产数据上训练复杂算法，帮助检测潜在的低效率和浪费。此外，机器学习在供应链中的应用在构建更灵活的生态系统以有效处理任何类型的中断方面值得关注。5.降低成本和响应时间越来越多的B2C公司正在使用机器学习技术来触发自动响应并控制供需不匹配，从而降低成本并增强客户体验。凭借分析实时数据和历史交付记录并从中学习的能力，机器学习算法可以帮助供应链经理优化卡车车队的路线，缩短运输时间，节省成本并提高生产率。此外，通过增加与多个物流服务提供商的联系并统一货运和仓储程序，可以减少供应链中的行政和运营费用。6.仓库管理仓库和基于库存的管理通常与有效的供应链计划相关联。机器学习可以不断改进企业的尝试，通过使用最新的需求和供应信息，以最低的成本提供所需质量的客户服务。凭借其模型、方法和预测能力，供应链中的机器学习还可以解决缺货和库存过剩问题，并显着改善仓库管理。7.减少预测错误机器学习是一种强大的分析技术，可以帮助供应链公司处理大量数据。得益于远程信息处理、物联网设备、智能交通系统和其他强大的技术，供应链中的机器学习有望以最大的多样性和不可预测性处理大量数据。这使供应链公司能够获得更多知识并做出更准确的预测。8.最后一英里跟踪最后一英里交付的有效性可以直接影响多个领域，包括客户体验和产品质量，使其成为整个供应链的重要组成部分。调查数据显示，供应链最后一公里配送成本占配送总成本的28%。供应链中的机器学习可以通过整合各种数据点（例如客户如何输入他们的地址以及将物品运送到特定位置所需的总时间）来提供显着的好处。机器学习还可以帮助简化流程，并为客户提供有关其货运状态的更多最新信息。9.防止欺诈通过自动化检查和审计程序并实时分析结果以发现异常或偏离常规模式，机器学习算法可以提高产品质量并降低欺诈风险。此外，机器学习工具可以防止滥用特权凭证，这是全球供应链中最常见的违规原因之一。10.视觉模式识别机器学习擅长视觉模式识别，这为整个供应链网络的实物资产检查和维护开辟了许多新的可能性。机器学习已被证明可以有效地跨运营中心自动进行入站质量评估，使用可以在众多数据集中快速搜索相关模式的算法来识别在运输过程中损坏和磨损的产品。
