मशीन लर्निंग कैसे आपूर्ति श्रृंखला क्षमता में सुधार कर सकता है

विषय

• कैसे एक आपूर्ति श्रृंखला काम करता है
• आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन दर्द अंक क्या हैं?
• मशीन लर्निंग कैसे मदद कर सकता है
• नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
• किन क्षेत्रों में सुधार की आवश्यकता है?
• व्यावहारिक उपयोग के मामले
• निष्कर्ष

स्रोत: Trueffelpix / Dreamstime.com

ले जाओ:

किसी व्यवसाय के सफल होने के लिए, उसके पास उचित आपूर्ति श्रृंखला होनी चाहिए। मशीन लर्निंग आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन की सटीकता और दक्षता में सुधार करने में मदद कर रहा है।

आज की अस्थिर और जटिल व्यावसायिक दुनिया में, आपूर्ति श्रृंखलाओं के लिए एक विश्वसनीय मांग पूर्वानुमान मॉडल बनाना बहुत मुश्किल है। अधिकांश पूर्वानुमान तकनीक निराशाजनक परिणाम देती हैं। इन त्रुटियों के पीछे मूल कारण अक्सर उन तकनीकों में झूठ बोलना पाया जाता है जो पुराने मॉडलों में उपयोग की जाती हैं। इन मॉडलों को डेटा से लगातार सीखने और निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। इसलिए, जब नया डेटा आता है और पूर्वानुमान लगाया जाता है, तो वे अप्रचलित हो जाते हैं। इस समस्या का जवाब मशीन सीखना है, जो आपूर्ति श्रृंखला को कुशलता से पूर्वानुमान करने और इसे ठीक से प्रबंधित करने में मदद कर सकता है। (मशीनों और बुद्धिमत्ता के बारे में अधिक जानने के लिए, थिंकिंग मशीन: द आर्टिफिशल इंटेलिजेंस डिबेट देखें।)

कैसे एक आपूर्ति श्रृंखला काम करता है

एक कंपनी की आपूर्ति श्रृंखला को इसकी आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणाली द्वारा प्रबंधित किया जाता है। एक आपूर्ति श्रृंखला एक व्यवसाय में विभिन्न प्रकार के सामानों की आवाजाही को नियंत्रित करने के लिए काम करती है। इसमें इन्वेंट्री में सामग्रियों का भंडारण भी शामिल है। इसलिए आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन व्यवसाय की गुणवत्ता और ग्राहकों की संतुष्टि को बेहतर बनाने के उद्देश्य से दैनिक आपूर्ति श्रृंखला गतिविधियों की योजना, नियंत्रण और निष्पादन है, जबकि किसी व्यवसाय के सभी नोड्स में माल की बर्बादी को नकारना।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन दर्द अंक क्या हैं?

मांगों का पूर्वानुमान आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के सबसे कठिन हिस्सों में से एक है। पूर्वानुमान के लिए वर्तमान तकनीक अक्सर उपयोगकर्ता को गलत परिणामों के साथ प्रस्तुत करती है, जिससे वे गंभीर आर्थिक गलतियां करते हैं। वे बदलते बाजार पैटर्न और बाजार में उतार-चढ़ाव को ठीक से नहीं समझ सकते हैं, और यह बाजार के रुझानों को ठीक से गणना करने और तदनुसार परिणाम प्रदान करने की अपनी क्षमता को बाधित करता है।

अक्सर, पूर्वानुमान की सीमाओं की मांग के कारण, नियोजन टीम हतोत्साहित हो जाती है। वे नियोजन प्रक्रिया में सुधार के लिए उनकी कमी के लिए नेताओं को दोषी मानते हैं। यह चुनौती इस तथ्य के कारण उत्पन्न होती है कि ग्राहकों की मांगों से एकत्र किया गया डेटा अधिक से अधिक जटिल होता जा रहा है। पहले, इसकी व्याख्या बहुत आसानी से की जा सकती थी। हालाँकि, नई डेटा जनरेशन तकनीकों के चलन में आने के बाद, डेटा बहुत जटिल हो गया है और मौजूदा तकनीक के साथ प्रबंधन करना लगभग असंभव है।

पूर्व में, मांगों को सरल ऐतिहासिक मांग पैटर्न का उपयोग करके आसानी से गणना की जा सकती थी। लेकिन अब, मांग बहुत ही कम सूचना पर उतार-चढ़ाव के लिए जानी जाती है और इस प्रकार, ऐतिहासिक डेटा बेकार है।

मशीन लर्निंग कैसे मदद कर सकता है

इन समस्याओं को उनके उतार-चढ़ाव के कारण पारंपरिक एल्गोरिदम द्वारा हल नहीं किया जा सकता है। हालांकि, मशीन लर्निंग की मदद से कंपनियां इन्हें आसानी से हल कर सकती हैं। मशीन लर्निंग एक विशेष प्रकार की तकनीक है जिसके माध्यम से कंप्यूटर सिस्टम दिए गए डेटा से कई उपयोगी चीजें सीख सकता है। मशीन लर्निंग की मदद से, कंपनियां एक शक्तिशाली एल्गोरिथ्म मॉडल कर सकती हैं जो बाजार के प्रवाह के साथ जाएगी। पारंपरिक एल्गोरिदम के विपरीत, मशीन लर्निंग बाजार के परिदृश्य से सीखता है और एक गतिशील मॉडल बना सकता है।

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जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार नहीं कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग के माध्यम से, कंप्यूटर सिस्टम वास्तव में किसी भी मानव बातचीत की मदद के बिना मॉडल को परिष्कृत कर सकता है। इसका मतलब है कि जैसे-जैसे अधिक डेटा मशीन लर्निंग सिस्टम के जलाशय में प्रवेश करेगा, यह अधिक बुद्धिमान हो जाएगा और डेटा अधिक प्रबंधनीय और व्याख्या करने में आसान हो जाएगा।

मशीन लर्निंग सोशल मीडिया, डिजिटल मार्केट और अन्य इंटरनेट-आधारित साइटों जैसे बड़े डेटा स्रोतों के साथ भी एकीकरण कर सकती है। यह वर्तमान नियोजन प्रणालियों के साथ अब तक संभव नहीं है। सरल शब्दों में, इसका मतलब है कि कंपनियां अन्य साइटों से डेटा सिग्नल का उपयोग कर सकती हैं जो उपभोक्ताओं द्वारा उत्पन्न की जाती हैं। इस डेटा में सोशल नेटवर्किंग साइट्स और ऑनलाइन मार्केटप्लेस के डेटा शामिल हैं। यह डेटा कंपनी को यह जानने में मदद करता है कि विज्ञापन जैसी नई तकनीकों और मीडिया के उपयोग से बिक्री में सुधार कैसे हो सकता है।

किन क्षेत्रों में सुधार की आवश्यकता है?

ऐसे कई स्थान हैं जहां मशीन लर्निंग का उपयोग सुधार के लिए किया जा सकता है। हालांकि, तीन मुख्य स्थान हैं जहां पारंपरिक नियोजन प्रक्रियाएं समस्याएं पैदा करती हैं। मशीन लर्निंग के माध्यम से इन समस्याओं और इन पहलुओं के सुधार पर नीचे चर्चा की गई है:

योजना टीम की समस्याएं

अक्सर, योजना बनाने वाली टीम पुरानी पूर्वानुमान तकनीकों का उपयोग करती है, जिसमें सभी डेटा का मैन्युअल रूप से मूल्यांकन शामिल होता है। यह प्रक्रिया अत्यंत समय लेने वाली है, और परिणाम अक्सर पर्याप्त सटीक नहीं होते हैं। इस तरह की स्थिति न केवल कर्मचारी के मनोबल को कम करती है, बल्कि कंपनी के विकास को भी बाधित करती है। हालांकि, मशीन सीखने के साथ, सिस्टम डेटा के आधार पर अपनी प्राथमिकताओं के अनुसार कई चर ले सकता है, और एक अत्यधिक सटीक मॉडल बना सकता है। इन मॉडलों का उपयोग योजनाकारों द्वारा बहुत अधिक प्रभावी योजना के लिए किया जा सकता है, और वे बहुत अधिक समय नहीं लेते हैं। नियोजक अपने अनुभवों के माध्यम से मॉडल को और भी अधिक बढ़ा सकते हैं। (आगे की योजना बनाने के लिए डेटा का उपयोग करने के बारे में अधिक जानने के लिए, देखें कि कैसे शंक्वाकार एकीकरण भविष्य कहनेवाला सशक्त बना सकता है।)

सुरक्षा स्टॉक स्तर

पारंपरिक योजना विधियों के साथ, एक कंपनी को हर समय अपने सुरक्षा स्टॉक का स्तर उच्च रखना होता है। हालाँकि, मशीन लर्निंग इष्टतम सुरक्षा स्टॉक स्तर सेट करने के लिए कई और चर का मूल्यांकन करके मदद कर सकता है।

बिक्री और संचालन योजना

यदि आपकी बिक्री और संचालन योजना (S & OP) टीम से पूर्वानुमान असंतोषजनक और गलत है, या बाजार के व्यवहार के अनुसार अनुकूलित करने के लिए पर्याप्त लचीला नहीं है, तो शायद यह सिस्टम को अपग्रेड करने का समय है। मशीन लर्निंग को यहां एक सही उपयोग मिलता है, क्योंकि यह विभिन्न प्रकार के डेटा के माध्यम से वर्तमान बाजार के रुझानों को सीखकर पूर्वानुमान की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है। इस प्रकार, मशीन सीखना S & OP के काम को बहुत आसान बना सकता है।

इन सभी क्षेत्रों में सुधार की गुंजाइश है और ये अंतराल मशीन लर्निंग की तकनीक से भरे जा सकते हैं। मशीन लर्निंग पूरी तरह से एक कंपनी की आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन की वास्तुकला को ओवरहाल कर सकता है। कई कंपनियों ने पहले ही इसका उपयोग करना शुरू कर दिया है, और वे पाते हैं कि उनकी योजना विभाजन में बहुत सुधार हुआ है।

व्यावहारिक उपयोग के मामले

मांग पूर्वानुमान में मशीन सीखने के कई लाभों के कारण, इसका उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जा रहा है। हालाँकि, इन संगठनों ने लोगों को सीखने के लिए अपने सिस्टम को पूरी तरह से बदल नहीं दिया है - वे पारंपरिक लोगों के साथ-साथ मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग कर रहे हैं। मशीन लर्निंग सिस्टम विरासत प्रणालियों के अंतराल को कवर करते हैं और उनके प्रदर्शन को बढ़ाते हैं। ऐसे उपयोग मामलों के कुछ उदाहरण नीचे दिए गए हैं।

Granarolo

यह एक इतालवी डेयरी कंपनी है, जिसने अपने पूर्वानुमान की सटीकता को पांच प्रतिशत तक बढ़ाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया है। डिलीवरी का समय भी मूल समय के लगभग आधे से कम हो गया है, जिसके परिणामस्वरूप ग्राहकों की बेहतर संतुष्टि भी हुई है।

ग्रुप डैने

यह कंपनी फ्रांस में स्थित है और कई तरह के उत्पाद बेचती है। इससे पहले, कंपनी द्वारा किए गए प्रचार प्रस्तावों की प्रतिक्रिया के लिए पूर्वानुमान 70 प्रतिशत गलत हो गए थे, जिसके परिणामस्वरूप बहुत नुकसान हुआ था। हालांकि, इसकी योजना वास्तुकला में मशीन सीखने के कार्यान्वयन के साथ, बिक्री और पूर्वानुमान दोनों में बहुत सुधार हुआ है।

लेनोक्स इंटरनेशनल

लेनोक्स एक अमेरिकी कंपनी है जो कूलिंग और हीटिंग डिवाइस बनाती है। पूरे उत्तरी अमेरिका में इसका विस्तार हुआ है। इसलिए, विस्तार की प्रक्रिया का सामना करते हुए, पूर्ण ग्राहक संतुष्टि प्रदान करने के लिए, लेनोक्स ने अपने पूर्वानुमानित वास्तुकला के साथ मशीन सीखने को एकीकृत किया। मशीन लर्निंग की मदद से लेनोक्स अपने ग्राहकों की जरूरतों का सटीक अनुमान लगा सकता है, जिससे कंपनी को आम ग्राहक की माँगों को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिली। मशीन सीखने ने भी काफी हद तक कंपनी को अपनी योजना प्रक्रिया को पूरी तरह से स्वचालित करने में मदद की।

निष्कर्ष

मशीन लर्निंग, अगर सही जगह और सही समय पर कार्यान्वित की जाती है, तो किसी कंपनी की आपूर्ति श्रृंखला के लिए बहुत फायदेमंद साबित हो सकती है। यह मांग पूर्वानुमान के लिए सटीक मॉडल बनाने में मदद कर सकता है और योजना विभाग के काम को भी आसान बना सकता है। अब पूरी तरह से एक पूरी प्रणाली को बदलने के लिए आवश्यक नहीं है, लेकिन बहुत निकट भविष्य में, प्रत्येक आपूर्ति श्रृंखला निश्चित रूप से गतिशील मॉडल के निर्माण से पूर्वानुमान क्षमता में सुधार करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करेगी जो नियमित रूप से मशीन लर्निंग सिस्टम द्वारा अपडेट की जाएगी। तो, यह नई तकनीक व्यवसायों के लिए एक अनिवार्य उपकरण साबित होगी।