İçerik
- Tedarik Zinciri Nasıl Çalışır?
- Tedarik Zinciri Yönetimi Ağrı Noktaları Nedir?
- Makine Öğrenmesi Nasıl Yardımcı Olabilir?
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- Hangi Alanların İyileştirilmesine İhtiyacı Var?
- Pratik Kullanım Durumları
- Sonuç
Kaynak: Trueffelpix / Dreamstime.com
Paket servisi:
Bir işletmenin başarılı olması için, uygun şekilde yönetilen bir tedarik zincirine sahip olması gerekir. Makine öğrenmesi, tedarik zinciri yönetiminin doğruluğunu ve verimliliğini arttırmaya yardımcı olmaktadır.
Günümüzün değişken ve karmaşık iş dünyasında, tedarik zincirleri için güvenilir bir talep tahmin modeli oluşturmak çok zordur. Çoğu tahmin tekniği hayal kırıklığı yaratan sonuçlar verir. Bu hataların arkasındaki kök nedenlerin, eski modellerde kullanılan tekniklerde yattığı görülüyor. Bu modeller veriden sürekli öğrenmek ve karar almak için tasarlanmamıştır. Bu nedenle, yeni veriler geldiğinde ve öngörme yapıldığında eskimiş hale gelirler. Bu sorunun cevabı, tedarik zincirinin verimli bir şekilde tahmin edilmesine ve uygun şekilde yönetilmesine yardımcı olabilecek makine öğrenmesidir. (Makineler ve zeka hakkında daha fazla bilgi için, bkz. Düşünme Makineleri: Yapay Zeka Tartışması.)
Tedarik Zinciri Nasıl Çalışır?
Bir şirketin tedarik zinciri, tedarik zinciri yönetim sistemi tarafından yönetilir. Bir tedarik zinciri, bir işletmede farklı türdeki malların hareketini kontrol etmek için çalışır. Aynı zamanda malzemelerin stokta depolanmasını da içerir. Bu nedenle tedarik zinciri yönetimi, bir işin tüm düğümlerinde mal israfını olumsuz yönde etkileyerek iş kalitesini ve müşteri memnuniyetini artırmak amacıyla günlük tedarik zinciri faaliyetlerinin planlanması, kontrolü ve yürütülmesidir.
Tedarik Zinciri Yönetimi Ağrı Noktaları Nedir?
Talep tahmini, tedarik zinciri yönetiminin en zor kısımlarından biridir. Tahmin için mevcut teknoloji, kullanıcıya ciddi ekonomik hatalar yapmalarına neden olacak şekilde yanlış sonuçlar verir. Değişen pazar düzenlerini ve piyasadaki dalgalanmaları doğru anlayamıyorlar ve bu durum piyasa trendlerini uygun bir şekilde hesaplama yeteneğini ve buna bağlı olarak sonuçları ortaya koyuyor.
Genellikle, talep tahmininin sınırlamaları nedeniyle, planlama ekibi cesaretini kırma eğilimindedir. Planlama sürecini iyileştirmedeki ilgisizlikleri nedeniyle liderleri suçluyorlar. Bu zorluk, müşteri taleplerinden toplanan verilerin giderek daha karmaşık hale gelmesi nedeniyle ortaya çıkmaktadır. Önceden, çok kolay bir şekilde yorumlanabiliyordu. Bununla birlikte, yeni veri üretme teknolojilerinin devreye girmesiyle, veriler mevcut teknoloji ile yönetimi çok imkansız hale geldi ve yönetimi neredeyse imkansız hale geldi.
Daha önce, basit bir tarihsel talep modeli kullanılarak talepler kolayca hesaplanabiliyordu. Ancak şimdi, talebin çok kısa sürede dalgalandığı bilinmektedir ve bu nedenle, geçmiş veriler işe yaramaz.
Makine Öğrenmesi Nasıl Yardımcı Olabilir?
Bu problemler dalgalanmalarından dolayı geleneksel algoritmalar ile çözülemez. Bununla birlikte, makine öğrenmesi sayesinde şirketler bunları kolayca çözebilir. Makine öğrenmesi, bilgisayar sisteminin verilen verilerden çok yararlı şeyler öğrenebileceği özel bir teknoloji türüdür. Makine öğrenmesi sayesinde, şirketler pazarın akışını sağlayacak güçlü bir algoritmayı modelleyebilir. Geleneksel algoritmaların aksine, makine öğrenmesi piyasa senaryosundan öğrenir ve dinamik bir model oluşturabilir.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesini önemsemediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Makine öğrenmesi sayesinde, bilgisayar sistemi aslında herhangi bir insan etkileşiminin yardımı olmadan modeli geliştirebilir. Bu, makine öğrenim sisteminin rezervuarına daha fazla veri girdikçe daha akıllı hale geleceği ve verilerin daha kolay yönetilebilir ve yorumlanması daha kolay hale geleceği anlamına gelir.
Makine öğrenmesi ayrıca sosyal medya, dijital pazarlar ve diğer internet tabanlı siteler gibi büyük veri kaynaklarıyla da bütünleşebilir. Bu, şu andaki planlama sistemlerinde mümkün değildir. Basit bir ifadeyle, bu, şirketlerin tüketiciler tarafından üretilen diğer sitelerden gelen veri sinyallerini kullanabilecekleri anlamına gelir. Bu veri, sosyal ağ sitelerinden ve çevrimiçi pazarlardan gelen verileri içerir. Bu veriler, şirketin reklamcılık ve medya kullanımı gibi yeni tekniklerin satışları nasıl artırabileceğini bilmesine yardımcı olur.
Hangi Alanların İyileştirilmesine İhtiyacı Var?
Makine öğreniminin iyileştirme için kullanılabileceği pek çok yer var. Ancak, geleneksel planlama prosedürlerinin problem yarattığı üç ana yer vardır. Bu problemler ve bu yönlerin makine öğrenmesi ile iyileştirilmesi aşağıda tartışılmaktadır:
Planlama Ekibinin Sorunları
Genellikle, planlama ekipleri tüm verilerin manuel olarak değerlendirilmesini içeren eski tahmin tekniklerini kullanır. Bu işlem son derece zaman alıcıdır ve sonuçlar genellikle yeterince doğru değildir. Bu tür bir durum sadece çalışanların moralini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda şirketin büyümesini de engeller. Bununla birlikte, makine öğrenmesiyle, sistem verilere dayanarak önceliklerine göre birçok değişken alabilir ve oldukça doğru bir model yapabilir. Bu modeller planlamacılar tarafından çok daha etkili planlama için kullanılabilir ve çok fazla zaman harcamazlar. Planlayıcılar, modellerini deneyimleriyle daha da geliştirebilirler. (Önceden planlamak için verileri kullanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Conual Integration, Tahmini Analitiği Nasıl Sağlayabilir?)
Güvenlik Stok Seviyeleri
Geleneksel planlama yöntemleriyle bir şirketin emniyet stoğu seviyelerini neredeyse her zaman yüksek tutması gerekir. Bununla birlikte, makine öğrenmesi, optimum güvenlik stoğu seviyesi ayarlamak için daha birçok değişkeni değerlendirerek yardımcı olabilir.
Satış ve Operasyon Planlama
Satış ve operasyon planlama (S&OP) ekibinizden gelen tahminler yetersiz ve hatalıysa veya piyasa davranışına göre uyum sağlayacak kadar esnek değilse, o zaman sistemi yükseltmenin zamanı gelmiştir. Makine öğrenmesi burada mükemmel bir kullanım alanı bulmaktadır, zira mevcut piyasa eğilimlerini farklı türdeki verilerle öğrenerek tahminin kalitesini artırabilir. Böylece, makine öğrenmesi S&OP çalışmalarını çok daha kolaylaştırabilir.
Tüm bu alanların iyileştirilmesi için bir kapsamı var ve bu boşluklar makine öğrenme tekniği ile doldurulabilir. Makine öğrenmesi, bir şirketin tedarik zinciri yönetimi mimarisini tamamen yenileyebilir. Birçok şirket zaten kullanmaya başladı ve planlama bölümlerinin daha da geliştiğini görüyorlar.
Pratik Kullanım Durumları
Makine öğrenmesinin talep tahminindeki birçok avantajı nedeniyle çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Bununla birlikte, bu organizasyonlar sistemlerini öğrenenlerle tamamen değiştirmediler - geleneksel olanlarla birlikte makine öğrenme sistemlerini kullanıyorlar. Makine öğrenim sistemleri, eski sistemlerin boşluklarını kapsıyor ve performanslarını arttırıyor. Bu tür kullanım durumlarından bazı örnekler aşağıda verilmiştir.
Granarolo
Bu makine tahminlerini yüzde 5 oranında arttırmak için makine öğrenmesini kullanan bir İtalyan süt şirketi. Teslimat süreleri de orijinal zamanın yaklaşık yarısı kadar düşürüldü ve bu da daha iyi müşteri memnuniyeti sağladı.
Groupe Danone
Bu şirket Fransa merkezlidir ve birçok farklı türde ürün satmaktadır. Daha önce, şirket tarafından yapılan promosyon tekliflerine cevap tahminleri yüzde 70 oranında yanlış çıktı ve bu da büyük kayıplarla sonuçlandı. Bununla birlikte, makine öğreniminin planlama mimarisinde uygulanmasıyla, hem satışta hem de tahminde bir çok gelişme görmüştür.
Lennox Uluslararası
Lennox, soğutma ve ısıtma cihazları üreten bir ABD şirketidir. Kuzey Amerika'da genişledi. Bu nedenle, tam müşteri memnuniyeti sağlamak için, genişleme süreciyle başa çıkarken Lennox, makine öğrenimini öngörme mimarisiyle bütünleştirdi. Makine öğrenmesi sayesinde Lennox, müşterilerin ihtiyaçlarını doğru bir şekilde tahmin edebilir ve bu da şirketin ortak müşteri taleplerini daha iyi anlamalarına yardımcı olur. Makine öğrenmesi, şirketin planlama prosedürünü tamamen otomatikleştirmesine de büyük ölçüde yardımcı oldu.
Sonuç
Makine öğrenimi, doğru yerde ve doğru zamanda uygulanırsa, bir şirketin tedarik zinciri için çok faydalı olduğunu kanıtlayabilir. Talep tahmini için doğru modellerin yapılmasına yardımcı olabilir ve planlama departmanının çalışmalarını da kolaylaştırabilir. Şimdi bütün bir sistemi tamamen değiştirmek gerekli değildir, ancak çok yakın bir gelecekte, her tedarik zinciri kesinlikle makine öğrenim sistemi tarafından düzenli olarak güncellenecek olan dinamik modellerin oluşturulmasıyla tahmin yeteneğini geliştirmek için makine öğrenmesini kullanacaktır. Dolayısıyla, bu yeni teknoloji işletmeler için vazgeçilmez bir araç olacak.