机器学习和供应链:关键应用

在不断变化、日益复杂的物流环境中，机器学习在供应链中的应用被证明是一种改进流程、提高生产率和竞争力的创新方式。机器学习是一门学科人工智能(AI)计算机科学的分支。

开发使用机器学习的系统正在迅速扩张。在2019年,公司在机器学习软件上投资了375亿美元在全球范围内。国际数据公司(IDC)预测到2023年，这一数字将增加2.5倍，达到979亿美元。但是这项技术到底是关于什么的呢?这一趋势在物流领域有何体现?让我们来详细了解一下。

什么是机器学习?

机器学习是一种新型的计算系统。与传统计算不同，传统计算涉及到静态算法的编程，机器学习使处理大量数据和识别模式成为可能。通过不断地重复这种分析，可以得到算法本身完善了它的实现持续不断地获得更精确的结果。

机器学习是一门需要一段时间的科学实验才能被实际应用和利用。为此，有必要选择正确的机器学习算法对于每种情况，都有一个大量的高质量数据，以供养和训练系统．

如今，大多数机器学习软件正在开发中Python编程语言．事实上，Python在流行编程语言的TIOBE索引中并没有停止上升;目前，英语是全球使用最广泛的第三种语言。

机器学习的目的是什么?

机器学习使机器正确地解释外部数据，向他们学习，并利用这些知识自己做出具体的决定并采取具体的行动，而不需要人为干预．

该技术可以在非常多样化的行业比如金融、医疗保健、数字营销，当然还有工业和供应链管理。事实上，这项技术正在引领由4.0行业而且4.0物流．

机器学习算法的类型

根据所做的计算和必须执行的任务的性质，有各种类型的学习算法:

• 监督式学习:这是最普遍的机器学习类型．这些算法对输入和输出数据进行提前排序。例如，如果目标是区分苹果和橘子的图像，开发人员将指示哪些照片包含苹果，哪些包含橘子。在分析了数千张图片后，该算法将学会区分它们。
• 无监督学习:这种类型的机器学习算法不涉及以前标记的输入或输出数据。相反，系统本身必须分析整个数据集，并根据相似性检测模式，以便在没有人帮助的情况下标记这些信息。
• 强化学习:这介于上述两种类型之间。在这种情况下，算法通过试错来学习，并根据反馈动态调整其动作它接收外界的信息。

在这种情况下，还经常会发现的概念深度学习这是机器学习的一个子领域．深度学习的主要优势是为算法提供用更少的数据解决更复杂函数的能力。这个模型使用神经网络处理具有数百万个参数的结构化数据。

机器学习在供应链中的应用和例子

根据2018年麦肯锡人工智能调查,物流领域采用人工智能技术与去年相比增长了64%，排在电子、汽车和电信之后。机器学习应用的使用然而，由于该技术仍处于发展阶段，在管理供应链过程中受到一定的限制。

然而，在某些物流领域，机器学习在实现更高的盈利能力和效率方面发挥作用:

-更准确的需求预测计算

需求预测是一个机器学习越来越多的领域。机器学习算法使用统计模型来分析和检测公司销售历史中的模式。因此，他们可以识别需求下降或反弹的迹象，从而有可能调整库存购买。

机器学习的巨大机遇这方面的工作是创建动态模型，不仅可以从企业自身的历史中推断模式，还可以随着来自其他数据源的新变量的加入而发展。

-设备的先进预防性维护

机器学习取得进展这与硬件领域正在进行的改进密不可分。一方面，这意味着可以捕获更大量的数据与物联网传感器和设备集成到机器中。另一方面，这个信息可以用日益强大的计算机来处理．

由于有了更大的数据可用于分析，机器学习非常有用的工业设备的预防性维护．从这个意义上说，机器学习软件可以识别故障或故障的迹象，并提前发出警告，防止设备发生故障。

——智能优化运输路线

新客户的需求，如不同时间间隔的送货，个性化的包裹提货(一般作为逆向物流)，而在24小时内或当天内发货则比较复杂最后一英里的交通．通常情况下，安排路线的时间更少，但需要考虑的因素却更多。

机器学习软件在这方面提供了各种优势。例如，它方便埃塔的计算提高包装的可追溯性。它还可以帮助处理更多的第三方数据流实时找到最快的路线或防止延误和中断．

-仓库的空间和语音识别

人工智能软件使用不同类型的机器学习来开发复制人类感官的模型。人工视觉，智能导航，语音识别系统使用机器学习来完善他们的精确度。

机器学习在很大程度上构成系统的一部分vwin.com德赢 ．例如移动机器人能够自动发现障碍并做出反应。机器学习的另一个应用是在声音挑选当操作员与系统交互时，该系统使用它来识别操作员的命令。

-利用机器学习改进库存管理

重排点的计算是优化的基础库存管理:太多安全库存推高了成本，而太少会增加风险缺货．怎样才能找到平衡呢?到目前为止，所使用的方程假设某些变量的行为将保持稳定，这并不能反映现实。

因此,机器学习的作用是分析数据，而不取任何给定的东西．通过不断改变计算参数(需求，交货时间，可用库存，成本等)，算法自动调整他们的行为。在一遍又一遍地重复计算之后，他们显示有助于优化库存的新模式．

物流中的机器学习:决策的又一个工具

直到最近，要在供应链上实现更大的盈利能力，意味着增加产量，并利用规模经济来削减成本。如今，这已经不够了:现在有必要这样做做出更好更快的决定．

自动化系统和物流软件的实施正在为机器学习算法的训练生成大量高价值的数据。这种情况是乐观的开发机器学习应用程序在供应链中，随着数据的收集，其操作将变得更加准确。

虽然这项技术尚未完全开发出来，但由于安装了仓库管理系统，如Easy WMS以及数据处理等模块供应链分析软件．为了更多地了解这些系统，我们鼓励你与我们联系．我们的一位专家将解释使用它们来管理您的安装的优点。