智能学习机器人改善供应链的5个方法

发布时间: 2019-05-13 15:03:35

机器学习算法以及基于这种算法的模型,非常擅长在大型数据集中发现异常、模式和得出预测性见解,如此一来,当供应链遇到时间、成本和资源约束等多方面的挑战,智能学习机器人成为解决这些问题的理想选择。

 

比如,创科艺的梵果机器人正是依靠机器学习技术来提高语音识别精度、速度和效率;而DHL则是利用人工智能和机器学习来支持他们的Predictive Network Management系统由此可见,智能学习机器人正在重新定义下一代供应链管理。

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下面就让我们来看看智能学习机器人改变供应链管理的这5种方式:

 

1、基于机器学习的算法是下一代物流技术的基础,先进的资源调度系统可以带来最显著的效果。据预测,机器学习最重要的贡献将是为供应链运营方提供更深入的见解,了解如何改善供应链,预测物流成本和物流效率,机器学习还提供了关于自动化技术如何带来最大规模优势的洞察。

 

2、物联网传感器、远程信息处理、智能交通系统产生的数据集千变万化,智能学习机器人运用算法和技术来改善供应链,要从最具多样性和可变性的数据集开始着手。而供应链最具挑战性的问题通常出现在优化物流方面,因此完成生产所需的材料必须要准时运送到达。

 

3、机器学习具有通过使用物联网传感器发现追踪数据模式的潜力,每年可节省资金600万美元当使用区块链在供应商网络中实时共享数据的时候,一个30节点的配置结合更好的分析洞察力,每年可节省成本600万美元。

 

4、使用基于人工智能学习的技术可以将预测误差降低50%,使用基于机器学习的规划和优化技术,让由于产品未供货导致的销售损失减少了65%,使用基于机器学习的供应链管理系统,让库存减少20%-50%。

 

5、很多制造企业都投入资金把基于机器学习的应用用于检测和处理供应商质量水平和交付不一致的问题。微软通过对于北美中型制造企业的调查发现,这些企业当前面临的第二大增长阻碍,就是供应商在质量和交付上存在不一致的问题,第一个障碍则是缺乏熟练的劳动力。

 

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