近年來，人工智能和機器學習（AI-ML）幾乎徹底改變了不同行業的運作方式。其中一個部分是供應鏈管理。機器學習有助于優化整個供應鏈管理流程的一些關鍵因素包括供需預測、安全性、庫存和倉庫管理、資源規劃、最佳交付時間、成本優化、運行時交付跟蹤等。根據“歐米茄 - 國際管理科學雜志”的一項研究，適應優化供應鏈管理的公司在現金到現金循環中擁有45%-65%的優勢，并且庫存至少減少50%。

讓我們看看供應鏈管理過程中面臨的一些常見挑戰

庫存計劃不足，造成產品短缺或過度倉儲造成的浪費

需求波動

運輸和物流的不確定性

生產車間機器的不可預測的磨損

繁瑣的人工質量檢查

利用機器學習優化供應鏈管理

現代供應鏈管理在整個流程周期中生成大量復雜的數據。機器學習算法分析這些龐大的歷史數據集并找到可識別的模式，在當前數據上使用它來做出各種預測。機器學習服務和算法可以進一步分為各種類別，例如深度學習、預測分析、異常檢測等。這有助于更好地管理跨工業領域的供應鏈，即零售、快速消費品、消費電子產品等。

以下是一些反映機器學習如何優化供應鏈管理的用例：

使用預測分析進行準確的需求預測和庫存管理：-任何消費行業對商品的需求都在不斷變化，這取決于環境、最新趨勢、銷售、質量等多種因素。各種機器學習模型，如支持向量機（SVM）和邏輯回歸，可以根據這些歷史數據提取隱藏模式，幫助企業預測給定時間點的消費者需求。這反過來又增強了庫存管理并降低了存儲和庫存成本。像IBM這樣的公司已經廣泛使用預測分析和圖像分析來管理他們的庫存管理（如果產品有標簽，任何包裝都損壞等）。另一方面，亞馬遜通過部署機器人技術而不是人工工作，徹底改變了倉庫庫存管理。

自動化質量檢測：-物流中心使用人工干預手動對產品進行質量檢查。這具有挑戰性，消耗大量時間，并且容易出現人為錯誤。作為解決方案，機器學習使用可視化分析和深度學習。基于卷積神經網絡的算法，如圖像分割——包括掩碼 RCNN 或 YOLACT，可以在產品中的多個組件之間創建分界線。它可以更快地掃描產品中的缺陷，并且可以準確地檢測故障，從而減少數千小時的手動工作，并消除人為錯誤

運輸與物流：-機器學習有助于檢測包裹在整個物流周期中的實時位置。它提供了對包裹運輸溫度、濕度、交通等條件的可見性。因此，可以根據歷史數據預測這些參數對運輸的影響。統計數據顯示，最后一英里交付涉及總交付成本的30%左右。機器學習通過考慮給定區域內要進行的交付數量和交通狀況來幫助創建實時路線優化。這有效地優化了最后一英里的交付成本

機械計劃維護：-在制造業中，用于批量生產的機器通常最不受關注。這會導致機器的不合時宜的磨損，從而對產品供應產生巨大影響。機器學習使用算法，根據從連接到設備的加速度計和陀螺儀等設備收集的數據執行所謂的異常檢測。根據機器的振動運動，可以檢測到某些異常，表明早期的磨損跡象。及時發現這些跡象有助于安排機器維護，防止嚴重故障和停機

安全：-供應鏈網絡通常非常復雜。大多數情況下，供應鏈管理周期中的一個或多個流程需要外包給第三方提供商。通常，與此類提供商的信息交換是通過數字數據進行的。這需要具有更高級別的安全性。此類第三方提供商在試圖滲透公司時會產生重大風險——通過嘗試訪問比授予的訪問權限更多的信息、泄露憑據等。機器學習算法可以根據環境的當前狀態、歷史記錄、請求的內容等來識別與授予此類第三方提供商訪問權限相關的風險，并防止憑據濫用

機器學習在供應鏈管理中的優勢

優化庫存管理，防止產品短缺或庫存過剩

通過自動化檢測流程、優化運輸路線等縮短上市時間。

準時交貨保證

通過識別消費者模式并相應地提供供應，改善制造商和消費者之間的關系

使用預測分析為問題做好準備，并在問題實際阻礙生產或交付階段之前采取必要措施

審核編輯：郭婷