機(jī)器學(xué)習(xí)可以提供顯著的好處，包括實(shí)時(shí)需求預(yù)測(cè)、可持續(xù)物流和高級(jí)預(yù)測(cè)分析。

物流和供應(yīng)鏈行業(yè)是一個(gè)由各種相互關(guān)聯(lián)的組件組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，需要精心規(guī)劃、執(zhí)行和優(yōu)化，以確保平穩(wěn)高效地運(yùn)行。這個(gè)行業(yè)在不斷發(fā)展，隨著技術(shù)的出現(xiàn)，正在開(kāi)發(fā)新的解決方案來(lái)解決傳統(tǒng)問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)就是這樣一種技術(shù)，有可能徹底改變物流和供應(yīng)鏈管理。

機(jī)器學(xué)習(xí)能夠分析大量數(shù)據(jù)、識(shí)別模式，并做出人類可能無(wú)法感知的預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)的這種功能引起了物流和供應(yīng)鏈管理人員的注意，他們正在尋找提高運(yùn)營(yíng)效率、降低成本和提高客戶滿意度的方法。本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)在物流和供應(yīng)鏈管理中的好處，及其改變行業(yè)的潛力。

1、加強(qiáng)預(yù)測(cè)性維護(hù)

預(yù)測(cè)性維護(hù)是一種主動(dòng)維護(hù)策略，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)機(jī)器何時(shí)可能發(fā)生故障。通過(guò)分析來(lái)自傳感器和其他來(lái)源的數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以檢測(cè)表明即將發(fā)生故障的模式。這使得物流和供應(yīng)鏈經(jīng)理能夠在機(jī)器故障之前安排維護(hù)，從而最大限度地減少停機(jī)時(shí)間并降低維修成本。

例如，DHL使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)運(yùn)輸貨車的維護(hù)需求。通過(guò)分析貨車上安裝的傳感器的數(shù)據(jù)，算法可以識(shí)別潛在問(wèn)題，并向維護(hù)團(tuán)隊(duì)發(fā)出警報(bào)。這使得維護(hù)成本降低了10%，貨車停機(jī)時(shí)間減少了25%。

2、提供準(zhǔn)確的需求預(yù)測(cè)

需求預(yù)測(cè)對(duì)于物流和供應(yīng)鏈管理人員至關(guān)重要，因?yàn)槠涫顾麄兡軌蛴?jì)劃生產(chǎn)、庫(kù)存和運(yùn)輸。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析歷史數(shù)據(jù)和天氣、節(jié)假日、經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)等外部因素，從而準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)需求。這有助于管理人員優(yōu)化庫(kù)存水平、減少缺貨，并最大限度地減少浪費(fèi)。

例如，Walmart依靠機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)其產(chǎn)品的需求。通過(guò)分析銷售數(shù)據(jù)和其他因素，算法可以高度準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)需求。這使得Walmart能夠優(yōu)化庫(kù)存水平、減少浪費(fèi)，并提高客戶滿意度。

3、改進(jìn)路線優(yōu)化

路線優(yōu)化是物流和供應(yīng)鏈管理中的一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助解決這個(gè)問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，如交通模式、天氣狀況和交付時(shí)間，以確定最有效的運(yùn)輸路線。這有助于降低運(yùn)輸成本、縮短交貨時(shí)間，并提高客戶滿意度。

例如，UPS利用名為ORION的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)化引擎來(lái)確定其駕駛員最有效的運(yùn)輸路線。通過(guò)分析各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，ORION可以實(shí)時(shí)優(yōu)化路線，從而每年減少1億英里的行駛距離，并節(jié)省1000萬(wàn)加侖的燃料。

4、最大化倉(cāng)庫(kù)優(yōu)化

倉(cāng)庫(kù)優(yōu)化對(duì)于物流和供應(yīng)鏈管理人員至關(guān)重要，因?yàn)槠涫顾麄兡軌蜃畲笙薅鹊乩每捎每臻g、降低庫(kù)存成本，并提高訂單履行。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析來(lái)自傳感器、攝像頭和其他來(lái)源的數(shù)據(jù)，以優(yōu)化倉(cāng)庫(kù)布局、庫(kù)存放置和訂單揀選流程。

例如，Amazon利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)優(yōu)化其倉(cāng)庫(kù)運(yùn)營(yíng)。通過(guò)分析來(lái)自傳感器和攝像頭的數(shù)據(jù)，算法可以優(yōu)化庫(kù)存放置和訂單揀選流程。這使得運(yùn)營(yíng)成本降低了50%，倉(cāng)庫(kù)容量增加了60%。

機(jī)器學(xué)習(xí)在物流和供應(yīng)鏈中的下一步是什么?

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，物流和供應(yīng)鏈行業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)重大變革。

機(jī)器學(xué)習(xí)可以對(duì)未來(lái)的物流和供應(yīng)鏈管理產(chǎn)生重大影響。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析大量數(shù)據(jù)、識(shí)別模式，并做出預(yù)測(cè)，從而幫助物流和供應(yīng)鏈管理人員優(yōu)化運(yùn)營(yíng)、降低成本，并提高客戶滿意度。機(jī)器學(xué)習(xí)在物流和供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用仍處于早期階段，進(jìn)一步創(chuàng)新和改進(jìn)的潛力巨大。