机器学习和AI在供应链管理中的6大优势

机器学习和AI在供应链管理中的6大优势

人工智能（AI）有可能成为21世纪最具破坏性的技术之一。它正在推动医疗保健和农业等各个部门的创新。供应链管理是AI具有许多应用程序和优势的领域之一。

在继续之前，这里有一些快速定义：

AI是计算机科学的一个分支，涉及模拟机器中类似人的智能行为。机器学习是AI的一个分支，它涉及使用统计技术和算法来促进计算机系统仅使用数据就可以提高其在特定任务上的性能，而无需对其进行明确的编程。

机器学习和AI在供应链管理中的优势

1.预测分析

需求预测分析客户需求以优化供应链流程。最佳库存水平和降低的持有成本是准确预测需求的主要好处。

机器学习模型擅长于预测需求的预测分析。这些模型可以识别历史需求数据中的隐藏模式。例如，模型可以将客户的购买行为与天气模式相关联。

我们为对这种功能感兴趣的组织开发了制造ERP系统列表：

2.库存管理

人工智能的一个重要用例是增强ERP系统和机器的计算机视觉功能。计算机视觉是计算机科学领域，致力于使计算机能够查看，识别和处理图像。

得益于机器学习和深度学习，  图像分类  现在变得更加可行，这意味着计算机系统现在可以高度准确地识别和分类图像中的对象，在某些情况下甚至可以胜过人类。

在供应链管理方面，计算机视觉可以实现更准确的库存管理。

3.优化的采购管理

近年来，聊天机器人取得了巨大的进步，尽管它们通常用于  客户服务中，但它们在采购管理中也有好处。

通过实施由AI驱动的采购机器人并将其与各种ERP系统集成以访问实时信息，可以显着减少效率低下的情况。

聊天机器人提供有关装运状态，库存可用性，库存价格和其他采购查询的即时信息。这是一个明显的AI案例，它有利于供应链管理，同时扩大了员工的角色，使他们专注于增值任务，而不会因回答简单的查询而感到沮丧。

4.自动化质量检查

在物流中心进行的手动质量检查通常用于检查包装或集装箱在运输过程中是否有损坏。随着AI的增长，出现了使质量检查自动化的可能性。

IBM Watson是一个人工智能系统，可用于自动分析工业设备中的缺陷。该系统使用机器学习技术通过图像识别来检查损坏。

使用AI推动自动化质量检查的可能性降低了将有缺陷的货物交付给客户的机会。

5.改善合规性

某些行业的制造商需要遵守一系列管理产品质量的行业特定法规。在航空航天和医疗保健等行业中，供应商的质量至关重要。例如，不符合航空航天工业法规的组件可能导致人员死亡。

供应商质量管理既昂贵又费时，因为在受到严格监管的行业中，制造商需要跟踪和监视来自不同供应商的成千上万个零部件，以确保它们符合合规标准。机器学习模型可以简化组件的审核和合规性监视。

6.更快，更高产量的运输

自动驾驶汽车行业仍处于起步阶段。但是，随着它开始成熟，有缩短缩短运输时间的巨大潜力。在一定时间内，人力卡车驾驶员只能在有限的时间内上路。由AI和机器学习提供动力的无人驾驶汽车不受行驶时间的限制。

总结思想

人工智能和机器学习在供应链管理中的优势显而易见。这些技术增强了技术工人的作用，使他们能够为其组织提供更多价值。

如果您正在追求数字化转型，的ERP顾问可以帮助您确定AI如何提高组织的运营效率和竞争优势。

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