విషయము
- సరఫరా గొలుసు ఎలా పనిచేస్తుంది
- సరఫరా గొలుసు నిర్వహణ నొప్పి పాయింట్లు ఏమిటి?
- యంత్ర అభ్యాసం ఎలా సహాయపడుతుంది
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
- ఏ ప్రాంతాలు అభివృద్ధి అవసరం?
- ప్రాక్టికల్ యూజ్ కేసులు
- ముగింపు
మూలం: ట్రూఫెల్పిక్స్ / డ్రీమ్‌స్టైమ్.కామ్
Takeaway:
వ్యాపారం విజయవంతం కావాలంటే, అది సరిగ్గా నిర్వహించబడే సరఫరా గొలుసును కలిగి ఉండాలి. సరఫరా గొలుసు నిర్వహణ యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి యంత్ర అభ్యాసం సహాయపడుతుంది.
నేటి అస్థిర మరియు సంక్లిష్టమైన వ్యాపార ప్రపంచంలో, సరఫరా గొలుసుల కోసం నమ్మకమైన డిమాండ్ అంచనా నమూనాను రూపొందించడం చాలా కష్టం. చాలా అంచనా పద్ధతులు నిరాశపరిచే ఫలితాలను ఇస్తాయి. ఈ లోపాల వెనుక మూల కారణాలు తరచుగా పాత మోడళ్లలో ఉపయోగించే పద్ధతుల్లో పడి ఉన్నట్లు కనుగొనబడింది. ఈ నమూనాలు డేటా నుండి నిరంతరం నేర్చుకోవడానికి మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి రూపొందించబడలేదు. అందువల్ల, క్రొత్త డేటా వచ్చినప్పుడు మరియు అంచనా వేయబడినప్పుడు అవి వాడుకలో లేవు. ఈ సమస్యకు సమాధానం యంత్ర అభ్యాసం, ఇది సరఫరా గొలుసును సమర్థవంతంగా అంచనా వేయడానికి మరియు దానిని సరిగ్గా నిర్వహించడానికి సహాయపడుతుంది. (యంత్రాలు మరియు తెలివితేటల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, థింకింగ్ మెషీన్స్: ది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ డిబేట్ చూడండి.)
సరఫరా గొలుసు ఎలా పనిచేస్తుంది
ఒక సంస్థ యొక్క సరఫరా గొలుసు దాని సరఫరా గొలుసు నిర్వహణ వ్యవస్థచే నిర్వహించబడుతుంది. వ్యాపారంలో వివిధ రకాల వస్తువుల కదలికలను నియంత్రించడానికి సరఫరా గొలుసు పనిచేస్తుంది. ఇది జాబితాలో పదార్థాల నిల్వను కలిగి ఉంటుంది. కాబట్టి సరఫరా గొలుసు నిర్వహణ అనేది రోజువారీ సరఫరా గొలుసు కార్యకలాపాల ప్రణాళిక, నియంత్రణ మరియు అమలు, వ్యాపార నాణ్యత మరియు కస్టమర్ సంతృప్తిని మెరుగుపరిచే లక్ష్యంతో, వ్యాపారం యొక్క అన్ని నోడ్లలో వస్తువులను వృథా చేయడాన్ని నిరాకరిస్తుంది.
సరఫరా గొలుసు నిర్వహణ నొప్పి పాయింట్లు ఏమిటి?
డిమాండ్ గొలుసు సరఫరా సరఫరా గొలుసు నిర్వహణలో చాలా కష్టమైన భాగాలలో ఒకటి. అంచనా వేయడానికి ప్రస్తుత సాంకేతికత తరచుగా వినియోగదారుని సరికాని ఫలితాలను అందిస్తుంది, దీనివల్ల వారు తీవ్రమైన ఆర్థిక తప్పిదాలు చేస్తారు. మారుతున్న మార్కెట్ నమూనాలను మరియు మార్కెట్ హెచ్చుతగ్గులను వారు సరిగ్గా అర్థం చేసుకోలేరు మరియు ఇది మార్కెట్ పోకడలను సరిగ్గా లెక్కించడానికి మరియు తదనుగుణంగా ఫలితాలను అందించే సామర్థ్యాన్ని దెబ్బతీస్తుంది.
తరచుగా, డిమాండ్ అంచనా పరిమితుల కారణంగా, ప్రణాళిక బృందం నిరుత్సాహపరుస్తుంది. ప్రణాళికా విధానాన్ని మెరుగుపరచడంలో నాయకులు ఆసక్తి చూపకపోవడాన్ని వారు నిందించారు. కస్టమర్ డిమాండ్ల నుండి సేకరించిన డేటా మరింత క్లిష్టంగా మారుతున్నందున ఈ సవాలు తలెత్తుతుంది. ఇంతకుముందు, దీనిని చాలా తేలికగా అర్థం చేసుకోవచ్చు. ఏదేమైనా, కొత్త డేటా జనరేషన్ టెక్నాలజీలు అమలులోకి రావడంతో, డేటా చాలా క్లిష్టంగా మారింది మరియు ఇప్పటికే ఉన్న టెక్నాలజీతో నిర్వహించడం దాదాపు అసాధ్యం.
గతంలో, సాధారణ చారిత్రక డిమాండ్ నమూనాను ఉపయోగించడం ద్వారా డిమాండ్లను సులభంగా లెక్కించవచ్చు. కానీ ఇప్పుడు, డిమాండ్ చాలా తక్కువ నోటీసుపై హెచ్చుతగ్గులకు లోనవుతుంది మరియు అందువల్ల, చారిత్రక డేటా పనికిరానిది.
యంత్ర అభ్యాసం ఎలా సహాయపడుతుంది
సాంప్రదాయ అల్గోరిథంల హెచ్చుతగ్గుల కారణంగా ఈ సమస్యలను పరిష్కరించలేరు. అయితే, యంత్ర అభ్యాస సహాయంతో కంపెనీలు వాటిని సులభంగా పరిష్కరించగలవు. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక ప్రత్యేకమైన సాంకేతిక పరిజ్ఞానం, దీని ద్వారా కంప్యూటర్ సిస్టమ్ ఇచ్చిన డేటా నుండి చాలా ఉపయోగకరమైన విషయాలను నేర్చుకోవచ్చు. యంత్ర అభ్యాస సహాయంతో, కంపెనీలు శక్తివంతమైన అల్గారిథమ్‌ను మోడల్ చేయగలవు, ఇవి మార్కెట్ ప్రవాహంతో వెళ్తాయి. సాంప్రదాయ అల్గోరిథంల మాదిరిగా కాకుండా, యంత్ర అభ్యాసం మార్కెట్ దృష్టాంతం నుండి నేర్చుకుంటుంది మరియు డైనమిక్ నమూనాను సృష్టించగలదు.
బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.
యంత్ర అభ్యాసం ద్వారా, కంప్యూటర్ వ్యవస్థ వాస్తవానికి మానవ పరస్పర చర్యల సహాయం లేకుండా నమూనాను మెరుగుపరచగలదు. దీని అర్థం మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్ యొక్క రిజర్వాయర్‌లోకి ఎక్కువ డేటా ప్రవేశించినప్పుడు, అది మరింత తెలివిగా మారుతుంది మరియు డేటా మరింత నిర్వహించదగినదిగా మారుతుంది మరియు అర్థం చేసుకోవడం సులభం అవుతుంది.
యంత్ర అభ్యాసం సోషల్ మీడియా, డిజిటల్ మార్కెట్లు మరియు ఇతర ఇంటర్నెట్ ఆధారిత సైట్ల వంటి పెద్ద డేటా వనరులతో కూడా కలిసిపోతుంది. ప్రస్తుత ప్రణాళిక వ్యవస్థలతో ఇది ఇప్పటివరకు సాధ్యం కాదు. సరళంగా చెప్పాలంటే, కంపెనీలు వినియోగదారులచే ఉత్పత్తి చేయబడిన ఇతర సైట్ల నుండి డేటా సిగ్నల్స్ ఉపయోగించవచ్చని దీని అర్థం. ఈ డేటా సోషల్ నెట్‌వర్కింగ్ సైట్‌లు మరియు ఆన్‌లైన్ మార్కెట్‌ల నుండి డేటాను కలిగి ఉంటుంది. ప్రకటన మరియు మీడియా వాడకం వంటి కొత్త పద్ధతులు అమ్మకాలను ఎలా మెరుగుపరుస్తాయో తెలుసుకోవడానికి ఈ డేటా కంపెనీకి సహాయపడుతుంది.
ఏ ప్రాంతాలు అభివృద్ధి అవసరం?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మెరుగుదల కోసం ఉపయోగించే అనేక ప్రదేశాలు ఉన్నాయి. ఏదేమైనా, సాంప్రదాయ ప్రణాళిక విధానాలు సమస్యలను సృష్టించే మూడు ప్రధాన ప్రదేశాలు ఉన్నాయి. యంత్ర అభ్యాసం ద్వారా ఈ సమస్యలు మరియు ఈ అంశాల మెరుగుదల క్రింద చర్చించబడ్డాయి:
ప్రణాళిక బృందం సమస్యలు
తరచుగా, ప్రణాళిక బృందాలు పాత అంచనా పద్ధతులను ఉపయోగిస్తాయి, ఇందులో మొత్తం డేటాను మానవీయంగా అంచనా వేస్తారు. ఈ ప్రక్రియ చాలా సమయం తీసుకుంటుంది, మరియు ఫలితాలు తరచుగా తగినంత ఖచ్చితమైనవి కావు. ఈ రకమైన పరిస్థితి ఉద్యోగుల మనోధైర్యాన్ని తగ్గించడమే కాక, సంస్థ వృద్ధికి ఆటంకం కలిగిస్తుంది. అయినప్పటికీ, యంత్ర అభ్యాసంతో, డేటా ఆధారంగా వారి ప్రాధాన్యతలకు అనుగుణంగా సిస్టమ్ చాలా వేరియబుల్స్ తీసుకోవచ్చు మరియు అత్యంత ఖచ్చితమైన నమూనాను తయారు చేస్తుంది. ఈ నమూనాలను మరింత ప్రభావవంతమైన ప్రణాళిక కోసం ప్లానర్లు ఉపయోగించవచ్చు మరియు వారు ఎక్కువ సమయం తీసుకోరు. ప్లానర్లు తమ అనుభవాల ద్వారా మోడల్‌ను మరింత పెంచుకోవచ్చు. (ముందస్తు ప్రణాళిక కోసం డేటాను ఉపయోగించడం గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, సంభావ్యత అనుసంధానం ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ను ఎలా శక్తివంతం చేస్తుందో చూడండి.)
భద్రతా స్టాక్ స్థాయిలు
సాంప్రదాయ ప్రణాళిక పద్ధతులతో, ఒక సంస్థ తన భద్రతా స్టాక్ స్థాయిలను దాదాపు అన్ని సమయాలలో ఎక్కువగా ఉంచాలి. ఏదేమైనా, వాంఛనీయ భద్రతా స్టాక్ స్థాయిని సెట్ చేయడానికి మరెన్నో వేరియబుల్స్ను అంచనా వేయడం ద్వారా యంత్ర అభ్యాసం సహాయపడుతుంది.
అమ్మకాలు మరియు కార్యకలాపాల ప్రణాళిక
మీ అమ్మకాలు మరియు కార్యకలాపాల ప్రణాళిక (ఎస్ & ఓపి) బృందం నుండి సూచన సంతృప్తికరంగా మరియు సరికానిది లేదా మార్కెట్ ప్రవర్తనకు అనుగుణంగా సరిపోయేంత సరళంగా లేకపోతే, అప్పుడు వ్యవస్థను అప్‌గ్రేడ్ చేయడానికి సమయం ఆసన్నమైంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇక్కడ ఖచ్చితమైన ఉపయోగాన్ని కనుగొంటుంది, ఎందుకంటే ఇది ప్రస్తుత మార్కెట్ పోకడలను వివిధ రకాల డేటా ద్వారా నేర్చుకోవడం ద్వారా అంచనా యొక్క నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుంది. అందువల్ల, యంత్ర అభ్యాసం S & OP యొక్క పనిని చాలా సులభం చేస్తుంది.
ఈ ప్రాంతాలన్నింటికీ అభివృద్ధికి అవకాశం ఉంది మరియు యంత్ర అభ్యాస సాంకేతికత ద్వారా ఈ అంతరాలను పూరించవచ్చు. యంత్ర అభ్యాసం ఒక సంస్థ యొక్క సరఫరా గొలుసు నిర్వహణ యొక్క నిర్మాణాన్ని పూర్తిగా మార్చగలదు. చాలా కంపెనీలు ఇప్పటికే దీనిని ఉపయోగించడం ప్రారంభించాయి మరియు వారి ప్రణాళిక విభాగం చాలా మెరుగుపడిందని వారు కనుగొన్నారు.
ప్రాక్టికల్ యూజ్ కేసులు
డిమాండ్ అంచనాలో యంత్ర అభ్యాసం యొక్క అనేక ప్రయోజనాల కారణంగా, ఇది వివిధ రంగాలలో ఉపయోగించబడుతోంది. అయినప్పటికీ, ఈ సంస్థలు తమ వ్యవస్థలను నేర్చుకునే వాటికి పూర్తిగా మార్చలేదు - వారు సాంప్రదాయక వాటితో పాటు యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థలను ఉపయోగిస్తున్నారు. యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థలు వారసత్వ వ్యవస్థల అంతరాలను కవర్ చేస్తాయి మరియు వాటి పనితీరును పెంచుతాయి. అటువంటి వినియోగ కేసులకు కొన్ని ఉదాహరణలు క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి.
Granarolo
ఇది ఇటాలియన్ పాల సంస్థ, దాని అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని ఐదు శాతం పెంచడానికి యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించింది. డెలివరీ సమయాలు అసలు సమయం సగం వరకు తగ్గాయి, దీనివల్ల మంచి కస్టమర్ సంతృప్తి కూడా వచ్చింది.
గ్రూప్ డానోన్
ఈ సంస్థ ఫ్రాన్స్‌లో ఉంది మరియు అనేక రకాల ఉత్పత్తులను విక్రయిస్తుంది. ఇంతకుముందు, సంస్థ చేసిన ప్రమోషనల్ ఆఫర్‌లకు ప్రతిస్పందన కోసం అంచనాలు 70 శాతం సరికానివిగా మారాయి, దీనివల్ల చాలా నష్టాలు సంభవించాయి. ఏదేమైనా, దాని ప్రణాళిక నిర్మాణంలో యంత్ర అభ్యాసం అమలుతో, అమ్మకాలు మరియు అంచనా రెండింటిలోనూ ఇది చాలా మెరుగుపడింది.
లెన్నాక్స్ ఇంటర్నేషనల్
లెన్నాక్స్ అనేది యు.ఎస్. సంస్థ, ఇది శీతలీకరణ మరియు తాపన పరికరాలను తయారు చేస్తుంది. ఇది ఉత్తర అమెరికా అంతటా విస్తరించింది. కాబట్టి, పూర్తి కస్టమర్ సంతృప్తిని అందించడానికి, విస్తరణ ప్రక్రియను ఎదుర్కునేటప్పుడు, లెన్నాక్స్ యంత్ర అభ్యాసాన్ని దాని అంచనా నిర్మాణంతో సమగ్రపరిచింది. యంత్ర అభ్యాసం సహాయంతో, లెన్నాక్స్ తన వినియోగదారుల అవసరాలను ఖచ్చితంగా could హించగలదు, ఇది సాధారణ కస్టమర్ డిమాండ్లను బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి కంపెనీకి మరింత సహాయపడింది. యంత్ర అభ్యాసం కూడా సంస్థ తన ప్రణాళిక విధానాన్ని పూర్తిగా ఆటోమేట్ చేయడానికి సహాయపడింది.
ముగింపు
యంత్ర అభ్యాసం, సరైన స్థలంలో మరియు సరైన సమయంలో అమలు చేయబడితే, సంస్థ యొక్క సరఫరా గొలుసుకు చాలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుందని నిరూపించవచ్చు. ఇది డిమాండ్ అంచనా కోసం ఖచ్చితమైన నమూనాలను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు ప్రణాళిక విభాగం యొక్క పనిని కూడా సులభతరం చేస్తుంది. ఇప్పుడు మొత్తం వ్యవస్థను పూర్తిగా మార్చడం అవసరం లేదు, కానీ చాలా సమీప భవిష్యత్తులో, ప్రతి సరఫరా గొలుసు ఖచ్చితంగా యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థను క్రమం తప్పకుండా యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థ ద్వారా నవీకరించబడే డైనమిక్ మోడళ్ల సృష్టి ద్వారా అంచనా సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. కాబట్టి, ఈ కొత్త సాంకేతికత వ్యాపారాలకు అనివార్యమైన సాధనంగా రుజువు అవుతుంది.