هوشمندسازی زنجیره تامین

زنجیره تامین یکی از حوزه‌های متاثر از انقلاب صنعتی چهارم و فناوری‌های دیجیتال نظیر اینترنت اشیا، رباتیک پیشرفته، تحلیل‌های کلان داده در آینده نزدیک خواهد بود. مفهوم کارخانه هوشمند را می‌توان در هوشمندسازی زنجیره تامین جستجو کرد. در برخی کشورهای پیشرو این موضوع تا حد بسیار قابل توجهی جنبه‌های عملیاتی آن نیز به خوبی پیاده گردیده است. جایگذاری سنسورها در هر چیزی، ایجاد شبکه‌ها در هر کجا که لازم است، خودکاری سازی هر چیزی که نیاز باشد، و تحلیل هر چیزی که به بهبود عملکرد و رضایت مشتری بیانجامد از دستاوردهای این انقلاب در زنجیره تامین است.

ادغام یادگیری ماشین در مدیریت زنجیره تامین می‌تواند به خودکارسازی تعداد زیادی از فرایندهای روزمره کمک کند. این ویژگی به شرکت‌ها و سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا بتوانند بیشتر روی فعالیت‌های تجاری استراتژیک و تاثیرگذارتر خود تمرکز داشته باشند و درگیر اجرای فعالیت‌های تکراری نشوند. هوشمندسازی زنجیره تامین و استفاده از نرم‌افزار هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین در زنجیره تامین می‌تواند باعث بهبود موجود بودن کالاها شده و مناسب‌ترین تامین‌کنندگان را بیابد. به ‌این ‌ترتیب، به طور مستقیم روی کارآمدی یک سازمان یا کسب‌وکار اثرگذار خواهد بود. با استفاده از یک زنجیره تامین هوشمند شما می‌توانید .

از حجم بالای داده‌های جمع‌آوری شده توسط سیستم‌های انبارداری، حمل‌ونقل و لجستیک صنعتی به طور کامل استفاده کنید. از دیگر مزایای مهم استفاده از چنین زنجیره تامینی می‌توان به کاهش خطرات و ریسک کسب‌وکار، بهبود بینش عمیق‌تر درباره سازمان و مشتریان آن، بهبود عملکرد سازمان و ایجاد یک مدل کاملا کاربردی در این بخش (Supply Chain) اشاره کرد.

 چالش‌های موجود در زنجیره تامین

در خصوص زنجیره تامین  و به ‌طور کلی در حوزه مدیریت لجستیک چالش‌های مختلفی وجود دارد که از جمله آنها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• مدیریت موجودی: مدیریت موجودی برای زنجیره تامین بسیار حیاتی است و به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا با کمبودهای غیر منتظره مقابله کنند. یادگیری ماشین می‌تواند به میزان زیادی در مدیریت موجودی‌های یک سازمان موثر واقع شود.
• کیفیت و ایمنی: با افزایش فشارها در راستای تحویل به‌ موقع محصولات برای حفظ حرکت خط مونتاژ در زنجیره تامین حفظ کیفیت ممکن است به یک چالش بسیار جدی تبدیل شود. پذیرش قطعات نامرغوبی که مطابق با استانداردهای کیفی نیستند می‌تواند خطرات بزرگی را برای سازمان به همراه داشته باشد
•  مشکلات ناشی از کمبود منابع: مسائل مربوط به کمبود منابع در مدیریت لجستیک و زنجیره تامین بسیار رایج هستند که برای سازمان‌ها به همراه داشته باشد. با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین سازمان‌ها می‌توانند از مزایای این سبک تجزیه ‌و تحلیل استفاده کرده و الگوهای پنهان در  داده‌های عرضه و تقاضای تاریخی را شناسایی کنند.

• بررسی کیفیت به‌صورت خودکار: مراکز لجستیک معمولا بازرسی‌های کیفی را به‌صورت دستی انجام می‌دادند. بااین‌حال امروزه رشد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دامنه خودکارسازی فرایندهای بازرسی کیفیت را در چرخه حیات زنجیره تامین افزایش داده است. این تکنیک‌ها امکان تجزیه‌وتحلیل و بررسی معیوب‌بودن تجهیزات صنعتی را نیز در زنجیره تامین دیجیتال فراهم کرده است
•   بهبود تجربه مشتریان: امروزه داشتن بینش عمیق در حوزه زنجیره تامین از اهمیت بالایی برخوردار است و به یک چالش در این حوزه تبدیل شده است. تکنیک‌های مبتنی بر یادگیری ماشین از جمله ترکیبی از تجزیه‌ و تحلیل عمیق، اینترنت اشیا و نظارت بلادرنگ (Real time) می‌تواند به    بهبود چشمگیر دید و بینش عمیق در این حوزه (Supply chain) کمک کند و به کسب‌وکارها کمک خواهد کرد تا بتوانند تجربه مشتریان خود را بهبود دهند.

• مدیریت انبار: با هوشمندسازی زنجیره تامین شما می‌توانید یک برنامه‌ریزی کارآمد برای انبار خود داشته باشید. به‌این‌ترتیب جدیدترین اطلاعات عرضه و تقاضا به یک سیستم مبتنی بر یادگیری ماشین ارائه می‌شود و این سیستم تلاش می‌کند تا سطح کیفیت خدمات را با کمترین هزینه ممکن بهبود دهد. یادگیری ماشین با مدل‌ها و تکنیک‌های پیش‌بینی می‌تواند مشکل کمبود یا موجودی بیش از حد در انبار را حل کند.