पुरवठा साखळीतील लवचिकता सुधारण्यासाठी ७ मशीन लर्निंग अॅप्लिकेशन्स

एआय - आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जग बदलत आहे. आज एआय वेगवेगळ्या क्षेत्रांमध्ये आणि उद्योगांमध्ये काय करत आहे हे खरोखरच अकल्पनीय आहे. एआय द्वारे, तुम्ही एका क्लिकने पेंटिंग डिझाइन करू शकता. तुम्ही एका क्लिकने इमेज एडिट करू शकता आणि एका क्लिकमध्ये हा ब्लॉग तुमच्या मूळ भाषेत रूपांतरित देखील करू शकता. शक्यता अनंत आहेत.

चॅटजीपीटीच्या (ChatGPT) लॉन्चपासून एआय (AI) चर्चेचा विषय बनले आहे, पण ते त्याही खूप आधीपासून अस्तित्वात होते. अनेक व्यवसाय त्यांच्या कामकाजाला सुव्यवस्थित करण्यासाठी मशीन लर्निंगचा (एआयचा एक उपप्रकार) वापर करतात. पुरवठा साखळी व्यवस्थापनाची गुंतागुंत सोडवण्यासाठी आणि लवचिकता आणण्यासाठी याचा उपयोग केला गेला आहे.

कसे? या ब्लॉगमध्ये, तुम्ही मशीन लर्निंग अॅप्लिकेशन्स पुरवठा साखळीतील लवचिकता कशी सुधारतात हे नक्की शिकाल.

चला, एमएल आणि पुरवठा साखळीतील लवचिकता यांच्यातील संबंध समजून घेऊन सुरुवात करूया.

मशीन लर्निंग आणि सप्लाय चेन रेझिलियन्स

पुरवठा साखळीतील लवचिकता म्हणजे पुरवठा साखळीची अनपेक्षित व्यत्ययांसाठी तयारी करण्याची, परिस्थितीशी जुळवून घेण्याची आणि ऑपरेशन्स त्यांच्या मूळ किंवा चांगल्या स्थितीत पुनर्संचयित करून जलद पुनर्प्राप्तीची क्षमता. लवचिक पुरवठा साखळी संभाव्य व्यत्ययांचा अंदाज घेऊ शकतात, कोणत्याही बदलांशी जुळवून घेऊ शकतात आणि जलदगतीने सामान्य स्थितीत परत येऊ शकतात, ज्यामुळे ग्राहकांना उत्पादने आणि सेवांचा सतत प्रवाह सुनिश्चित होतो.

तथापि, वाढत्या अनिश्चिततेच्या युगात, अशी लवचिकता मिळवणे हे एक कठीण काम असू शकते. येथेच मशीन लर्निंगचा उदय होतो, ज्यामुळे व्यवसायांना आधुनिक पुरवठा साखळी परिसंस्थेच्या अशांत पाण्यात प्रभावीपणे मार्गक्रमण करण्यासाठी आवश्यक असलेली लवचिकता मिळते.

पुरवठा साखळीतील लवचिकतेसाठी येथे ७ मशीन लर्निंग अनुप्रयोग आहेत.

मागणीचा अंदाज आणि ऑप्टिमायझेशन

ऐतिहासिक डेटाचा वापर करून आणि अत्याधुनिक एमएल अल्गोरिदम वापरून, संस्था त्यांच्या मागणीच्या गतिशीलतेची सखोल समज मिळवू शकतात, माहितीपूर्ण निर्णय घेऊ शकतात आणि त्यानुसार त्यांचे कामकाज ऑप्टिमाइझ करू शकतात.

उदाहरणार्थ, एखाद्या अल्गोरिदममुळे असे दिसून येते की उन्हाळ्याच्या महिन्यांत एखाद्या विशिष्ट उत्पादनाची मागणी वाढते किंवा जेव्हा जेव्हा संबंधित वस्तू विक्रीसाठी असते तेव्हा त्या विशिष्ट वस्तूची विक्री वाढते. मशीन लर्निंगच्या मदतीशिवाय या अंतर्दृष्टी दुर्लक्षित राहिल्या असत्या.

पुरवठा साखळी जोखीम व्यवस्थापन

पुरवठा साखळी जोखीम व्यवस्थापनाचे सार म्हणजे पुरवठा साखळीच्या सुरळीत कामकाजावर परिणाम करू शकणाऱ्या संभाव्य भेद्यता आणि व्यत्ययांना समजून घेणे. यामध्ये विक्रेत्यांमधील व्यत्यय आणि लॉजिस्टिक्समधील अपयशांपासून ते बाजारातील चढउतार आणि अनपेक्षित जागतिक घटनांपर्यंतचा समावेश असू शकतो.

पारंपारिक जोखीम व्यवस्थापन पद्धती त्यांच्या गतिमान आणि गुंतागुंतीच्या स्वरूपामुळे या जोखमींचा संपूर्ण स्पेक्ट्रम कॅप्चर करू शकत नाहीत. म्हणूनच व्यवसाय मशीन लर्निंगचा वापर करतात, ज्यामुळे पुरवठा साखळी जोखीम व्यवस्थापनात एक नवीन आयाम येतो.

मशीन लर्निंग अल्गोरिदम अनेक परिस्थितींचे मॉडेलिंग करू शकतात, संभाव्य परिणामांचे मूल्यांकन करू शकतात आणि विविध प्रकारच्या जोखमींच्या संभाव्यतेची गणना करू शकतात. मशीन लर्निंगची ही भाकित करण्याची क्षमता व्यवसायांना जोखीम प्रकट होण्यापूर्वीच अंदाज घेण्यास आणि त्यांच्यासाठी सक्रियपणे तयारी करण्यास अनुमती देते.

खर्चात कपात आणि सुधारित प्रतिसाद वेळ

वेळ हा पैशाइतकाच मौल्यवान आहे आणि पुरवठा साखळी व्यवस्थापनात, हे दोघे एकमेकांशी जोडलेले आहेत. खर्च कमी करण्याची आणि प्रतिसाद वेळ सुधारण्याची कोणतीही संधी व्यवसायांसाठी एक अमूल्य संपत्ती आहे. मशीन लर्निंगचा वापर करून, कंपन्या ही उद्दिष्टे साध्य करू शकतात आणि त्याद्वारे त्यांच्या पुरवठा साखळीतील लवचिकता लक्षणीयरीत्या वाढवू शकतात.

पारंपारिक पुरवठा साखळीत, मागणी-ते-पुरवठा असंतुलन व्यवस्थापित करण्यासाठी बराच वेळ आणि संसाधने खर्च केली जातात. मशीन लर्निंगच्या मदतीने, कंपन्या यापैकी अनेक प्रक्रिया स्वयंचलित करू शकतात तसेच डिलिव्हरी फ्लीटसाठी मार्ग ऑप्टिमाइझ करून त्यांना मदत करू शकतात.

कोठार व्यवस्थापन

पुरवठा साखळीच्या कामकाजात, गोदामे ही महत्त्वाची नोड म्हणून काम करतात, ज्यामुळे उत्पादकांकडून ग्राहकांपर्यंत वस्तूंचा सुरळीत प्रवाह सुलभ होतो. म्हणूनच, पुरवठा साखळीची लवचिकता राखण्यासाठी प्रभावी गोदाम व्यवस्थापन अत्यंत महत्त्वाचे आहे.

वेअरहाऊस व्यवस्थापनाच्या जुन्या पद्धतींमध्ये परिवर्तन घडवून आणण्यासाठी मशीन लर्निंगची भूमिका महत्त्वाची आहे. नमुन्यांचे विश्लेषण करून, एमएल अल्गोरिदम इन्व्हेंटरी व्यवस्थापन आणि वेअरहाऊस ऑपरेशन्ससाठी अमूल्य अंतर्दृष्टी निर्माण करू शकतात, ज्यामुळे पुरवठा साखळीची एकूण लवचिकता वाढते.

अंदाज चुकांमध्ये घट

परिणामांचा अंदाज लावणे नेहमीच आव्हानात्मक राहिले आहे कारण त्यात अनेक चल आणि त्यांचे अवलंबित्व समाविष्ट आहे. तथापि, मशीन लर्निंग (ML) मोठ्या डेटा सेटचे विश्लेषण करू शकते आणि या समस्येवर एक क्रांतिकारी उपाय प्रदान करू शकते. अंदाज चुका कमी करून, ML पुरवठा साखळींची लवचिकता सुधारण्यास मदत करू शकते.

पुरवठा साखळ्या अनेक स्रोतांमधून प्रचंड प्रमाणात डेटा तयार करतात, ज्यामध्ये इन्व्हेंटरी रेकॉर्ड, विक्री इतिहास, बाजारातील ट्रेंड, ग्राहकांचे वर्तन आणि हवामान किंवा आर्थिक निर्देशक यांसारखे बाह्य घटक देखील समाविष्ट आहेत. हा डेटा समृद्ध आणि अत्यंत गुंतागुंतीचा आहे, परंतु मशीन लर्निंग या गुंतागुंतीला नियंत्रित करण्यात उत्कृष्ट आहे. एमएल अत्याधुनिक अल्गोरिदम वापरून लपलेले नमुने आणि ट्रेंडचे विश्लेषण आणि ओळख करू शकते, ज्यामुळे अधिक अचूक अंदाज येतात.

प्रगत लास्ट-माईल ट्रॅकिंग

शेवटच्या टप्प्यातील डिलिव्हरी हा एक असा विभाग आहे जो आव्हान आणि संधी दोन्ही म्हणून उभा राहतो. हा एक महत्त्वाचा घटक आहे जो ग्राहकांच्या समाधानावर आणि कंपनीच्या प्रतिष्ठेवर थेट परिणाम करतो. मशीन लर्निंगच्या आगमनाने, आपण शेवटच्या टप्प्यातील ट्रॅकिंगमध्ये एक क्रांतिकारी परिवर्तन पाहत आहोत, ज्यामुळे ते पूर्वीपेक्षा अधिक कार्यक्षम, पारदर्शक आणि लवचिक बनते.

वाहतूक परिस्थिती, हवामानाचे नमुने आणि ऐतिहासिक वितरण डेटासह विस्तृत डेटा सेटसह, एमएल अल्गोरिदम सर्वात जलद आणि सर्वात कार्यक्षम वितरण मार्ग ओळखू शकतात. हे केवळ वेळेवर वितरण सुनिश्चित करत नाही तर इंधनाचा वापर आणि वाहनांची झीज देखील कमी करते, ज्यामुळे खर्चात बचत होते आणि शाश्वतता येते.

रिव्हर्स लॉजिस्टिक्स सुधारणे

परतावा आणि देवाणघेवाण व्यवस्थापित करण्याची प्रक्रिया ही कंपनीच्या पुरवठा साखळीतील एक महत्त्वाचा घटक बनली आहे. अनेक कंपन्या ते एक ओझे म्हणून पाहतात, मुख्यतः परताव्याच्या प्रक्रियेशी संबंधित खर्च आणि जटिलतेमुळे. तथापि, मशीन लर्निंगसह, व्यवसायांना आता या आव्हानाचे स्पर्धात्मक फायद्यात रूपांतर करण्याची एक अनोखी संधी आहे.

शिवाय, मशीन लर्निंग पुरवठा साखळीतील रिव्हर्स लॉजिस्टिक्सला मोठ्या प्रमाणात सुव्यवस्थित करू शकते , जी अनेकदा अकार्यक्षमतेने ग्रासलेली असते. प्रेडिक्टिव्ह ॲनालिटिक्सचा वापर करून, मशीन लर्निंगमध्ये परत येणाऱ्या मालाच्या प्रमाणाचा अचूक अंदाज लावण्याची आणि प्रक्रियेतील संभाव्य अडथळे अचूकपणे ओळखण्याची क्षमता आहे. थोडक्यात, ते परत येण्याच्या प्रक्रियेला एका सुव्यवस्थित यंत्रात रूपांतरित करते, जे आर्थिक आणि कार्यात्मक दोन्ही फायदे देते.

कंपन्यांनी त्यांच्या पुरवठा साखळी वाढविण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर केल्याची उदाहरणे

ऍमेझॉन

जागतिक रिटेल क्षेत्रातील दिग्गज कंपनी असलेल्या अमेझॉनने त्यांच्या पुरवठा साखळीच्या गाभ्यामध्ये मशीन लर्निंगचा समावेश केला आहे. कंपनी त्यांच्या कामकाजाच्या अनेक पैलूंमध्ये मशीन लर्निंगचा वापर करते, जसे की:

मागणीचा अंदाज : ॲमेझॉन उत्पादनाच्या मागणीचा अचूक अंदाज लावण्यासाठी मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचा वापर करते. हे अल्गोरिदम अचूक अंदाज लावण्यासाठी मागील विक्री डेटा, शोध क्वेरी आणि हंगामी ट्रेंडसारख्या इतर संबंधित घटकांचे विश्लेषण करतात.

वेअरहाऊस व्यवस्थापन : ॲमेझॉनच्या अत्याधुनिक वेअरहाऊस कामकाजात मशीन लर्निंग देखील एक महत्त्वाची भूमिका बजावते. ॲमेझॉन आपल्या वेअरहाऊस कामकाजाचे स्वयंचलीकरण करण्यासाठी, ज्यात वस्तूंची वर्गवारी करणे, पॅकिंग करणे आणि हलवणे यांचा समावेश आहे, मशीन लर्निंग अल्गोरिदमद्वारे नियंत्रित बुद्धिमान रोबोट्स तैनात करते.

डिलिव्हरी ऑप्टिमायझेशन: कंपनी मार्ग ऑप्टिमायझेशनसाठी जटिल मशीन-लर्निंग अल्गोरिदम वापरते. हे अल्गोरिदम सर्वात कार्यक्षम डिलिव्हरी मार्ग निश्चित करण्यासाठी रहदारीचे स्वरूप, हवामानाची परिस्थिती आणि डिलिव्हरीची ठिकाणे यांसारख्या घटकांचा विचार करतात. यामुळे ॲमेझॉनला वेळेवर लास्ट-माईल डिलिव्हरी सुनिश्चित करण्यास मदत होते.

मायक्रोसॉफ्ट

जगातील आघाडीच्या तंत्रज्ञान कंपन्यांपैकी एक असलेली मायक्रोसॉफ्ट, तिच्या पुरवठा साखळी ऑपरेशन्समध्ये सुधारणा करण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर करते:

मायक्रोसॉफ्टने त्यांच्या पुरवठा साखळीत 'डिजिटल जुळे' तयार करण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर केला. डिजिटल जुळे हे भौतिक प्रणालींचे आभासी प्रतिनिधित्व आहेत जे रिअल-टाइम मॉनिटरिंग आणि काय-जर विश्लेषण सक्षम करतात. हे मायक्रोसॉफ्टला त्यांच्या पुरवठा साखळी ऑपरेशन्स ऑप्टिमाइझ करण्यास, कार्यक्षमता सुधारण्यास आणि संभाव्य समस्या उद्भवण्यापूर्वीच कमी करण्यास अनुमती देते.

निष्कर्ष

जग अधिकाधिक एकमेकांशी जोडले जात असल्यामुळे, व्यवसायांसाठी जुळवून घेणे, नवनवीन कल्पना आणणे आणि त्यांच्या पुरवठा साखळ्या अधिक मजबूत करणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे. आपण पाहिल्याप्रमाणे, मशीन लर्निंग या प्रवासात पुढे जाण्यासाठी एक रोमांचक मार्ग उपलब्ध करून देते, जे लॉजिस्टिक्स आणि पुरवठा साखळी व्यवस्थापनामध्ये सुधारित लवचिकता, कार्यक्षमता आणि शाश्वततेचे आश्वासन देते. त्यामुळे, स्पर्धात्मक बाजारपेठेत केवळ टिकून राहणे महत्त्वाचे नाही; तर भरभराट करणे आणि इतरांपेक्षा पुढे राहणे महत्त्वाचे आहे, ज्यासाठी मशीन लर्निंग आवश्यक चालना देते. चला, आपण त्याचा स्वीकार करूया आणि विविध उद्योगांमधील पुरवठा साखळ्यांमध्ये ते घडवून आणत असलेले परिवर्तन पाहूया.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

पुरवठा साखळीत मशीन लर्निंग का महत्त्वाचे आहे?

पुरवठा साखळीत मशीन लर्निंग अनेक कारणांमुळे महत्त्वाचे आहे.

• ग्राहकांची मागणी, लीड टाइम, पुरवठादार कामगिरी आणि उत्पादन क्षमता यासारख्या विविध घटकांचे विश्लेषण करून मशीन लर्निंग इन्व्हेंटरी व्यवस्थापन ऑप्टिमाइझ करू शकते.
• पुरवठा साखळीतील उपकरणे आणि यंत्रसामग्रींमधील सेन्सर डेटाचे निरीक्षण आणि विश्लेषण करण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर केला जाऊ शकतो.
• मशीन लर्निंग पुरवठा साखळी नेटवर्कची रचना आणि कॉन्फिगरेशन ऑप्टिमाइझ करू शकते.
• मशीन लर्निंगमुळे लॉजिस्टिक्स आणि राउटिंग प्रक्रियेची कार्यक्षमता सुधारू शकते.

लॉजिस्टिक्समध्ये मशीन लर्निंगचा वापर कसा करता येईल?

लॉजिस्टिक्स ऑपरेशन्स वाढविण्यासाठी आणि ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर विविध प्रकारे केला जाऊ शकतो. लॉजिस्टिक्स उद्योगात मशीन लर्निंगचा कसा वापर केला जातो याचे काही उपयोग येथे आहेत:

• मशीन लर्निंग अल्गोरिदम लॉजिस्टिक्स ऑपरेशन्समध्ये अनधिकृत प्रवेश, छेडछाड किंवा चोरी यासारख्या फसव्या क्रियाकलापांचा शोध घेण्यासाठी डेटामधील नमुने आणि विसंगतींचे विश्लेषण करू शकतात.
• मशीन लर्निंग गुणवत्ता, वितरण वेळ आणि किंमत यासारख्या निकषांवरील डेटाचे विश्लेषण करून पुरवठादार आणि विक्रेत्याच्या कामगिरीचे मूल्यांकन आणि व्यवस्थापन करण्यात मदत करू शकते.
• मशीन लर्निंग इन्व्हेंटरी लेव्हल, ऑर्डर पॅटर्न आणि रिसोर्स अॅलोकेशन यासारख्या घटकांवरील डेटाचे विश्लेषण करून वेअरहाऊस ऑपरेशन्स ऑप्टिमाइझ करू शकते.
• मशीन लर्निंग मॉडेल्स किंमती धोरणे ऑप्टिमायझ करण्यासाठी आणि नफा मार्जिन सुधारण्यासाठी अंतर्दृष्टी प्रदान करण्यासाठी डेटाचे विश्लेषण करू शकतात.

खरेदीमध्ये मशीन लर्निंगचा वापर कसा केला जातो?

विविध प्रक्रियांना ऑप्टिमायझेशन आणि सुव्यवस्थित करण्यासाठी खरेदीमध्ये मशीन लर्निंगचा मोठ्या प्रमाणावर वापर केला जातो. खरेदीमध्ये मशीन लर्निंगचा वापर कसा केला जातो ते येथे आहे:

• मशीन लर्निंग अल्गोरिदम कामगिरी मेट्रिक्स, किंमती, वितरण वेळा आणि गुणवत्ता यासह मोठ्या प्रमाणात पुरवठादार डेटाचे विश्लेषण करू शकतात.
• मशीन लर्निंग खरेदीमध्ये किंमत अनुकूल करण्यासाठी बाजार डेटा, पुरवठादार कोट्स आणि ऐतिहासिक किंमत ट्रेंडचे विश्लेषण करू शकते.
• खरेदी प्रक्रियेतील जोखीमांचे मूल्यांकन करण्यासाठी आणि कमी करण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर केला जाऊ शकतो.
• मशीन लर्निंग करारांमधून अटी, शर्ती आणि किंमतींचे तपशील यासारखी महत्त्वाची माहिती काढून करार व्यवस्थापन प्रक्रिया स्वयंचलित करू शकते.