随着技术的快速发展,机器学习正在引领一场供应链管理的变革。根据Gartner的预测,未来五年内,供应链中的机器自动化水平预计将翻番,揭示了一个前所未有的机遇窗口。本文深入探讨了机器学习如何通过预测需求、优化物流管理、减少文书工作和推进流程自动化,提高供应链效率。从亚马逊到微软,顶尖企业如何利用这一技术保持领先地位,以及机器学习在应对充满不确定性的挑战中所展现出的潜力和挑战。不论你是行业专家还是对未来科技充满好奇的读者,本文都将为你揭示机器学习如何定义供应链管理的未来。机器学习使用数据、概率模型和算法。机器学习过程需要问题识别、数据清洗、模型实施、训练和测试、评估、部署和更新数据文件。机器学习方法可以分为三种类型:有监督学习、无监督学习和强化学习方法。

未来供应链机器学习重塑全球物流体系
根据Gartner的数据,供应链组织预计未来五年内其供应链流程中的机器自动化水平将翻番。同时,根据最近的一项研究,成长型公司的年度工业物联网(IIOT)支出预计将在在2023年估计为85.54亿美元,并预计到2028年将达到169.59亿美元,年复合增长率(CAGR)为14.8%
机器学习是人工智能的一个子集,它允许算法、软件或系统学习和调整,而无需专门编程。它使用数据或观察结果来训练计算机,其中分析数据中的不同模式,并用于改善其功能。基于算法的机器学习(ML)模型非常擅长分析趋势、发现异常,并从大规模数据集中得出预测性见解。
要管理广泛的供应商、仓库、物流服务合作伙伴网络,供应链管理可能是一项艰巨的任务,而机器学习和人工智能可以在供应链管理的所有阶段帮助我们。机器学习算法将准确预测需求,改进物流管理,帮助我们减少文书工作,并自动化手动流程。
机器学习方法
有监督学习方法用于预测和分类
有监督学习方法使用带标签的训练数据来对未来数据进行预测,例如预测需求、分类图像、检测欺诈或进行医疗诊断。这是一种使用带标签的训练数据的算法,帮助您预测未来数据的结果。它可以与存在监督或教师的学习相比较。构建、扩展和成功部署准确的有监督机器学习模型需要来自高技能数据科学家团队的时间和技术专业知识。此外,数据科学家必须重建模型,以确保所给出的见解在数据发生变化之前保持正确。
假设标记数据中的输入是天气条件,输出是在特定日期回家所花费的时间。在此输入数据集中包含天气条件、当天的时间、假期、选择的路线等一组标记数据输入。你本能地知道,如果外面下雨,那么回家的时间会更长。但机器需要数据和统计数据。你需要做的第一件事是创建一个训练集。这个训练集将包含总通勤时间和相应的因素,如天气、时间等。基于这个训练集,你的机器可能会发现在下雨量与回家时间之间存在直接关系。因此,它断定下雨越多,你回家的时间就越长。它还可能看到你离开工作的时间与你在路上的时间之间的联系。你的机器可能会发现一些与你的标记数据相关的关系。

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无监督学习方法用于模式发现
无监督学习方法用于客户分割和产品推荐,适用于未标记和未分类的数据,模型本身发现给定数据的隐藏模式和见解。它可以与在人类大脑中学习新事物时无监督的学习相比较。例如:在一个输入数据集中包含不同类型猫和狗的图像的学习算法中,无监督算法从未被训练过。无监督学习算法的任务是自行识别图像特征。无监督学习算法将通过将图像数据集聚类到根据图像之间的相似性而使用的组中来执行此任务。
它可以进一步分类解决两种类型的问题:
1.聚类:聚类是将对象分组成簇的方法,其中相似的对象保留在一个组中,并且与另一个组的对象几乎没有相似性。它发现问题中数据对象之间的共性,并根据这些共性的存在和缺失对数据进行分类。
2.关联:在大型数据库中,关联规则用于查找变量之间的关系。它还确定数据集中一起出现的项目集。用于大型数据库的关联规则使营销策略更加有效。例如,购买X商品(比如面包)的人也倾向于购买Y商品(黄油/果酱)。关联规则的典型示例是市场篮子分析。
用于神经网络的强化学习方法
强化学习方法使用奖励来指导训练,也可用于技能获取。它是通过适当的机器学习模型做出适当决策的过程。这是一种基于反馈的机器学习技术,代理通过观察其错误并执行操作来学习在环境中行为。它涉及软件代理应该如何在环境中采取行动。强化学习应用于通过交互和反馈学习的方法。
例如:猫不理解任何形式的语言,因此必须采用不同的策略与猫沟通。创建了一个猫以各种方式行动的情况。如果猫按预期的方式行动,将奖励它以鱼。因此,每当猫面对这种情况时,它都会以相同的方式行事,期望得到更多食物作为奖励。这种情况定义了从积极经验中的“做”和从负面经验中的“不做”的过程。
这导致以下解释
猫充当代理,因为它暴露于一个环境中,即房子。代理通过从一个状态转换到另一个状态,如从坐着到行走的位置移动,执行动作。行动是代理的反应。政策包括在特定状态下选择行动的方法,同时期望在未来状态中获得更好的结果。状态的转换可能提供奖励或处罚。
在强化学习中,应提供输入的初始状态,从该状态开始模型将开始,并通过对特定问题的各种解决方案生成许多可能的输出。RL方法的训练基于输入。生成输出后,模型将决定是否奖励模型。因此,模型继续接受培训。该模型不断学习,并根据其接收到的最大奖励确定问题的最佳解决方案。
供应链中的机器学习
机器学习可以用于供应链的许多类别应用。可用于需求、供应、准时交付和风险的预测或预测。可以帮助自动化许多供应链运营的例行元素,并帮助检测或预测例行运营的异常。可用于规划和设计,例如网络、库存、计划和路线。最后,机器学习是自动化供应链车辆的关键组成部分,如卡车、海运货轮、送货无人机和铲车。

未来供应链机器学习重塑全球物流体系
供应链管理中的关键挑战
全球供应链市场充满了不确定性、脆弱性和缺乏透明度,企业可以通过使用机器学习来改进其供应链管理,使其更具韧性以应对任何中断。根据科尔伯最近的供应链复杂性调查,只有十分之一的企业能够应对他们的供应链挑战。公司现在面临着一系列独特的挑战,如客户期望、缺乏可见性和操作复杂性、运输问题、远程工作、因意外增加的需求导致的短缺等。根据麦肯锡的说法,由于当前全球的不确定性,供应链存在五个主要的脆弱源,供应链中的机器学习用例可作为活动的现成蓝图,供应链专业人员应该从哪些问题开始解决以解决主要的供应链问题。
这些是供应链和物流面临的一些挑战,可以通过机器学习和人工智能驱动的解决方案来解决:
库存管理
供应链中的库存管理允许企业应对任何意外短缺。没有供应链企业会希望在他们寻找另一供应商时停止公司的生产。同样,他们也不想过量采购,因为这会影响公司的利润。因此,供应链中的库存管理有助于在时间上购买订单以保持运营顺利进行,同时不会过量采购他们不需要或不使用的物品。
质量和安全
对质量和安全进行双重检查对于供应链公司来说是一个巨大的挑战,因为他们面临着按时交付产品以保持供应链装配线运转的巨大压力。接受不符合质量或安全标准的次品零件可能会产生严重的安全隐患。此外,导致供应链出现重大问题的问题和风险可能是环境变化、贸易争端和经济压力。
由于资源稀缺导致的问题
由于物流和供应链中资源稀缺而引发的问题包括算法预测需求和供应需求的提前规划和备货。机器学习也通过为供应链的各个方面提供新的见解,使库存和团队成员的管理变得非常简单。
供应商关系管理低效
物流公司面临的另一个挑战是供应链专业人员严重短缺,这可能导致供应商关系管理变得困难且低效。机器学习和人工智能可以为供应链公司提供对供应商数据的实际见解,并帮助他们做出实时决策。

未来供应链机器学习重塑全球物流体系
机器学习为供应链提供的好处包括:
机器学习为供应链管理带来了许多好处,包括:
- 由于机器学习的成本效益,系统地推动了废料减少和质量改进
- 在不需要大量库存的情况下,优化供应链中的产品流动
- 由于更简单、更快速和经过验证的行政实践,实现无缝供应商关系管理
- 机器学习帮助提取可操作的见解,促使快速问题解决和持续改进。
如何使机器学习在供应链管理中发挥作用?
在采用机器学习进行供应链管理的过程中,您应该采取三个重要步骤。它们是:
[1]了解您的供应链结构在将机器学习引入您的供应链之前,您应该评估整个供应链的结构:
- 第一步是确定公司运营中的关键组件。
- 接下来是对供应商网络进行详细分析,包括一级供应商和次级供应商。
- 接着是识别隐藏的关系和互连节点。
- 然后,定量诊断供应链的相对脆弱性。
- 下一步是识别供应链中的瓶颈和风险因素。
- 第六步是与同行和行业标杆进行有意义的比较。
- 第七步是评估供应链的安全性。
- 最后,评估您的功能成熟度与流程、人员和技术之间的关系。
[2]建立透明的业务关键绩效指标并计算投资回报率
公司需要进行发现阶段和计算投资回报率,以了解在什么情况下您供应链中的机器学习用例对您的业务有利。在计算ROI估计TCO和短期以及长期的盈利能力之后,还重要的是为确定公司目标和实现这些目标所需的要求制定详细计划。为了消除不一致性,有必要将机器学习的KPI与业务KPI保持一致。换句话说,您应该用机器学习术语定义业务问题。
[3]确保有效的机器学习工程流程
供应链中的机器学习用例取决于以下几个方面:
- 建立一个由具有数据科学、DevOps、Python、Java、QA、业务分析等专业知识的多功能团队组成的团队。
- 从业务问题陈述开始,确立正确的成功指标。
- 选择适当的技术堆栈,考虑您的数据准备情况,重点关注数据质量和数量。
- 开发、训练、测试和优化模型。
- 根据需要部署和重新训练模型。
- 监控机器学习中使用的模型的性能。
通过机器学习增强其供应链的头部公司
以下是一些利用机器学习增强其供应链管理生产力的顶级公司:
亚马逊 – 电子商务
亚马逊是电子商务行业中著名的供应链领导者之一,他们使用先进的技术和创新系统,如自动化仓储和基于人工智能和机器学习的无人机交付。亚马逊在智能软件系统、运输和仓储方面进行了大量投资,以直接控制主要领域,如包装、订单处理、交付、客户支持和逆向物流。
微软公司 – 技术
微软的供应链和物流严重依赖于机器学习和商业智能驱动的预测性见解。该公司的产品组合产生了大量数据,需要在中心层面进行集成,以进行预测性分析和推动运营效率。机器学习技术使公司能够构建一个无缝集成的供应链系统,使其能够实时捕获和分析数据。此外,该公司的供应链也是主动的,并且具有警告系统,可帮助其减轻风险并快速解决查询。
Alphabet Inc. – 互联网综合企业
作为一个著名的科技巨头和高度创新的科技公司,Alphabet依赖于一个灵活而响应迅速的供应链,可以在各个地区无缝合作。Alphabet的供应链完全是自动化的,利用了机器学习、人工智能和机器人技术。
宝洁公司 – 消费品
宝洁公司是消费品行业的领导者之一,其拥有庞大的产品组合,供应链也是最为复杂的之一。该公司利用各种机器学习技术,如高级分析和数据应用,进行端到端的产品流管理。
劳斯莱斯和谷歌 – 汽车
劳斯莱斯与谷歌合作创建了自主船舶,这里不仅仅是取代自动驾驶汽车中的一个驾驶员,而是机器学习和人工智能技术取代了整个船员的工作。机器学习和人工智能算法还可以用于跟踪船舶引擎性能、监测安全性、装卸货物,并准确感知周围水域的情况,并根据其对船舶造成的威胁进行分类。
结语
在面对全球不确定性日益加剧的背景下,企业乃至国家的供应链管理遇到了前所未有的挑战。不仅经济波动加大,政治冲突、环境变化以及突发公共卫生事件也给供应链带来了新的不稳定因素。在这种情况下,机器学习技术显得尤为重要,它通过先进的数据分析和预测模型为供应链管理提供了新的解决方案。
机器学习能够帮助企业更准确地预测需求,优化库存水平,降低运营成本,同时提高响应市场变化的能力。通过分析历史数据,机器学习可以识别供应链中的潜在瓶颈,预测未来可能的中断风险,并提前制定应对策略。此外,智能算法还能实现物流优化,减少运输时间和成本,提高整体效率。
在全球不确定性的大背景下,采用机器学习技术不仅能够增强企业的竞争力,还能够为整个社会带来更加稳定和高效的供应链体系。面对不断变化的市场和复杂的国际环境,利用机器学习的企业将能够更灵活地适应环境变化,保障供应链的连续性和稳定性,从而在未来的竞争中占据有利地位。
总之,虽然全球不确定性为供应链管理带来了诸多挑战,但机器学习提供了有效的解决方案。通过深入利用这一技术,企业不仅能够应对当前的挑战,还能够预见并准备未来的机遇,确保供应链在不稳定的环境中保持高效和稳健。