Ładowanie...

Jak uczenie maszynowe może wspomóc zarządzanie zamówieniami oraz planowanie zapasów magazynowych?

System uczenia maszynowego dokonuje analizy dotychczasowych danych sprzedażowych, po czym na ich podstawie prognozuje przyszłą sprzedaż w wyznaczonym przedziale czasowym. Odpowiedni dobór zbiorów: uczącego oraz testowego zapewnia niezwykle wysoką skuteczność generowanych prognoz. Umożliwiają one precyzyjne prognozowanie sprzedaży, optymalną rotację produktów oraz obniżenie kosztów magazynowania, przy jednoczesnej realizacji maksymalnego obrotu. Wszystko to przekłada się wprost na wzrost osiąganych zysków.

Brzmi świetnie, prawda? Ale jak to działa? Czym opisywane metody różnią się od standardowych prognoz opartych na doświadczeniu i intuicji działu handlowego czy chociażby od prostych statystyk, takich jak średnie wartości sprzedaży z minionych okresów? W największym uproszczeniu różnica tkwi w tym, że metody automatyczne są w stanie wziąć pod uwagę olbrzymie zbiory różnorodnych danych i wykryć w ich obrębie wzajemne zależności. Metody uczenia maszynowego pozwalają na zdecydowanie bardziej wnikliwe analizy, a w ich rezultacie umożliwiają identyfikację nieznanych dotąd uwarunkowań. Algorytmy komputerowe wykrywają relacje przyczynowo-skutkowe, biorąc pod uwagę znacznie szerszy kontekst niż ten, który jest w stanie uwzględnić człowiek.

W przypadku planowania zapasów i przewidywania wolumenu zamówień dąży się do maksymalizacji sprzedaży przy możliwie jak największych oszczędnościach po stronie zapasów. Są to dwa przeciwne wektory tego samego procesu, a metody uczenia maszynowego umożliwiają ich właściwe wyważenie.

Czy opisane powyżej możliwości zachęciły Was do wprowadzenia tego typu rozwiązań? Chętnie poznamy Wasze opinie. Zapraszamy - skontaktujcie się z nami.

Translator<br/><small>zbudowany na sieciach neuronowych</small> Nasz translator