అద్భుతమైన ఆఫర్: ₹500 మొదటి రీఛార్జ్ పై ఉచిత షిప్పింగ్ క్రెడిట్స్ 1000 XNUMX. కోడ్: ఫస్ట్1000 *నిబంధనలు మరియు షరతులు వర్తిస్తాయిమరిన్ని ఆఫర్లను చూడండి
AI– ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ ప్రపంచాన్ని మారుస్తోంది. నేడు వివిధ రంగాలు మరియు పరిశ్రమలలో AI ఏమి చేస్తుందో నిజంగా ఊహించలేనిది. AI ద్వారా, మీరు ఒక క్లిక్‌తో పెయింటింగ్‌ను రూపొందించవచ్చు. మీరు ఒక క్లిక్‌తో ఒక చిత్రాన్ని సవరించవచ్చు మరియు ఈ బ్లాగును ఒక క్లిక్‌లోనే మీ మాతృభాషలోకి మార్చవచ్చు. అవకాశాలు అంతులేనివి.
ChatGPT ప్రారంభమైనప్పటి నుండి AI గురించే అందరూ మాట్లాడుకుంటున్నారు, కానీ అది అంతకంటే చాలా కాలం ముందు నుంచే ఉంది. అనేక వ్యాపారాలు తమ కార్యకలాపాలను క్రమబద్ధీకరించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను (AI యొక్క ఒక ఉపవిభాగం) ఉపయోగిస్తాయి. సరఫరా గొలుసు నిర్వహణలోని సంక్లిష్టతను పరిష్కరించడానికి మరియు స్థితిస్థాపకతను తీసుకురావడానికి దీనిని ఉపయోగించారు.
ఎలా? ఈ బ్లాగులో, మెషిన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్లు సరఫరా గొలుసు స్థితిస్థాపకతను ఎలా మెరుగుపరుస్తాయో మీరు నేర్చుకుంటారు.
ML మరియు సరఫరా గొలుసు స్థితిస్థాపకత మధ్య సంబంధాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా ప్రారంభిద్దాం.
సరఫరా గొలుసు స్థితిస్థాపకత అంటే ఊహించని అంతరాయాలకు సిద్ధం కావడానికి, పరిస్థితికి అనుగుణంగా మారడానికి మరియు కార్యకలాపాలను వాటి అసలు లేదా మెరుగైన స్థితికి పునరుద్ధరించడం ద్వారా త్వరగా కోలుకోవడానికి సరఫరా గొలుసు యొక్క సామర్థ్యం. స్థితిస్థాపక సరఫరా గొలుసులు సంభావ్య అంతరాయాలను అంచనా వేయగలవు, ఏవైనా మార్పులకు అనుగుణంగా ఉంటాయి మరియు త్వరగా సాధారణ స్థితికి చేరుకుంటాయి, వినియోగదారులకు ఉత్పత్తులు మరియు సేవల నిరంతర ప్రవాహాన్ని నిర్ధారిస్తాయి.
అయితే, పెరుగుతున్న అనిశ్చితుల యుగంలో, అటువంటి స్థితిస్థాపకతను సాధించడం చాలా కష్టమైన పని. ఇక్కడే మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలోకి ప్రవేశిస్తుంది, ఆధునిక సరఫరా గొలుసు పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క అల్లకల్లోల జలాల ద్వారా సమర్థవంతంగా నావిగేట్ చేయడానికి వ్యాపారాలకు అవసరమైన స్థితిస్థాపకతను అందిస్తుంది.
చారిత్రక డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా మరియు అధునాతన ML అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా, సంస్థలు తమ డిమాండ్ డైనమిక్స్‌పై లోతైన అవగాహనను పొందగలవు, సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోగలవు మరియు తదనుగుణంగా తమ కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయగలవు.
ఉదాహరణకు, వేసవి నెలల్లో ఒక నిర్దిష్ట ఉత్పత్తికి డిమాండ్ పెరుగుతుందని లేదా సంబంధిత వస్తువు అమ్మకానికి వచ్చినప్పుడల్లా ఒక నిర్దిష్ట వస్తువు అమ్మకాలు పెరుగుతాయని ఒక అల్గోరిథం గుర్తించవచ్చు. మెషిన్ లెర్నింగ్ సహాయం లేకుండా ఇవి గుర్తించబడకుండా పోయే అంతర్దృష్టులు.
సరఫరా గొలుసు ప్రమాద నిర్వహణ యొక్క సారాంశం సరఫరా గొలుసు సజావుగా పనిచేయడాన్ని ప్రభావితం చేసే సంభావ్య దుర్బలత్వాలు మరియు అంతరాయాలను అర్థం చేసుకోవడంలో ఉంది. ఇవి విక్రేత అంతరాయాలు మరియు లాజిస్టిక్స్ వైఫల్యాల నుండి మార్కెట్ హెచ్చుతగ్గులు మరియు ఊహించని ప్రపంచ సంఘటనల వరకు ఉండవచ్చు.
సాంప్రదాయ రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ విధానాలు ఈ రిస్క్‌ల యొక్క పూర్తి స్పెక్ట్రమ్‌ను సంగ్రహించలేకపోవచ్చు, ఎందుకంటే వాటి డైనమిక్ మరియు సంక్లిష్ట స్వభావం దీనికి కారణం. అందుకే వ్యాపారాలు మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగించుకుంటాయి, సరఫరా గొలుసు రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్‌కు కొత్త కోణాన్ని తీసుకువస్తాయి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు బహుళ దృశ్యాలను మోడల్ చేయగలవు, సంభావ్య ప్రభావాలను అంచనా వేయగలవు మరియు వివిధ రకాల ప్రమాదాల సంభావ్యతను లెక్కించగలవు. మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఈ అంచనా సామర్థ్యం వ్యాపారాలు నష్టాలను ముందుగానే ఊహించి, వాటికి ముందుగానే సిద్ధం కావడానికి అనుమతిస్తుంది.
సమయం డబ్బులాగే విలువైనది, మరియు సరఫరా గొలుసు నిర్వహణలో, రెండూ అంతర్గతంగా ముడిపడి ఉన్నాయి. ఖర్చులను తగ్గించడానికి మరియు ప్రతిస్పందన సమయాలను మెరుగుపరచడానికి ఏదైనా అవకాశం వ్యాపారాలకు అమూల్యమైన ఆస్తి. యంత్ర అభ్యాసాన్ని పెంచడం ద్వారా, కంపెనీలు ఈ లక్ష్యాలను సాధించగలవు మరియు తద్వారా వారి సరఫరా గొలుసు స్థితిస్థాపకతను గణనీయంగా పెంచుతాయి.
సాంప్రదాయ సరఫరా గొలుసులో, డిమాండ్-టు-సప్లై అసమతుల్యతలను నిర్వహించడానికి గణనీయమైన సమయం మరియు వనరులు వెచ్చించబడతాయి. యంత్ర అభ్యాసంతో, కంపెనీలు ఈ ప్రక్రియలలో చాలా వరకు ఆటోమేట్ చేయగలవు అలాగే డెలివరీ ఫ్లీట్ కోసం మార్గాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా వారికి సహాయపడతాయి.
సరఫరా గొలుసు కార్యకలాపాలలో, గిడ్డంగులు కీలకమైన నోడ్‌లుగా పనిచేస్తాయి, తయారీదారుల నుండి వినియోగదారులకు వస్తువులు సజావుగా ప్రవహించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. అందువల్ల, సరఫరా గొలుసు స్థితిస్థాపకతను నిర్వహించడానికి సమర్థవంతమైన గిడ్డంగి నిర్వహణ చాలా ముఖ్యమైనది.
గిడ్డంగి నిర్వహణ యొక్క పురాతన పద్ధతులను మార్చడంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. నమూనాలను విశ్లేషించడం ద్వారా, ML అల్గోరిథంలు ఇన్వెంటరీ నిర్వహణ మరియు గిడ్డంగి కార్యకలాపాల కోసం అమూల్యమైన అంతర్దృష్టులను ఉత్పత్తి చేయగలవు, సరఫరా గొలుసు యొక్క మొత్తం స్థితిస్థాపకతను పెంచుతాయి.
ఫలితాలను అంచనా వేయడం ఎల్లప్పుడూ సవాలుతో కూడుకున్నది ఎందుకంటే ఇందులో బహుళ వేరియబుల్స్ మరియు వాటి ఆధారపడటం ఉంటాయి. అయితే, మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) పెద్ద డేటా సెట్‌లను విశ్లేషించి ఈ సమస్యకు విప్లవాత్మక పరిష్కారాన్ని అందించగలదు. అంచనా లోపాలను తగ్గించడం ద్వారా, సరఫరా గొలుసుల స్థితిస్థాపకతను మెరుగుపరచడంలో ML సహాయపడుతుంది.
సరఫరా గొలుసులు బహుళ వనరుల నుండి భారీ మొత్తంలో డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి, వీటిలో జాబితా రికార్డులు, అమ్మకాల చరిత్ర, మార్కెట్ పోకడలు, కస్టమర్ ప్రవర్తన మరియు వాతావరణం లేదా ఆర్థిక సూచికలు వంటి బాహ్య కారకాలు కూడా ఉన్నాయి. ఈ డేటా గొప్పది మరియు చాలా సంక్లిష్టమైనది, కానీ యంత్ర అభ్యాసం ఈ సంక్లిష్టతను తగ్గించడంలో అద్భుతంగా ఉంటుంది. ML అధునాతన అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించి దాచిన నమూనాలు మరియు ధోరణులను విశ్లేషించి గుర్తించగలదు, ఇది మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాలకు దారితీస్తుంది.
చివరి మైలు డెలివరీ అనేది ఒక సవాలుగా మరియు అవకాశంగా నిలిచే ఒక విభాగం. ఇది కస్టమర్ సంతృప్తిని మరియు కంపెనీ ఖ్యాతిని ప్రత్యక్షంగా ప్రభావితం చేసే కీలకమైన భాగం. మెషిన్ లెర్నింగ్ రాకతో, చివరి మైలు ట్రాకింగ్‌లో విప్లవాత్మక పరివర్తనను మేము చూస్తున్నాము, ఇది గతంలో కంటే మరింత సమర్థవంతంగా, పారదర్శకంగా మరియు స్థితిస్థాపకంగా మారుతుంది.
ట్రాఫిక్ పరిస్థితులు, వాతావరణ నమూనాలు మరియు చారిత్రక డెలివరీ డేటాతో సహా విస్తారమైన డేటా సెట్‌లతో, ML అల్గోరిథంలు వేగవంతమైన మరియు అత్యంత సమర్థవంతమైన డెలివరీ మార్గాలను గుర్తించగలవు. ఇది సకాలంలో డెలివరీలను నిర్ధారించడమే కాకుండా ఇంధన వినియోగం మరియు వాహన అరిగిపోవడాన్ని తగ్గిస్తుంది, ఇది ఖర్చు ఆదా మరియు స్థిరత్వానికి దారితీస్తుంది.
కంపెనీ సరఫరా గొలుసులో రాబడి మరియు మార్పిడులను నిర్వహించే ప్రక్రియ కీలకమైన అంశంగా మారింది. చాలా సంస్థలు దీనిని ఒక భారంగా భావిస్తాయి, ప్రధానంగా ప్రాసెసింగ్ రిటర్న్‌లతో సంబంధం ఉన్న ఖర్చు మరియు సంక్లిష్టత కారణంగా. అయితే, యంత్ర అభ్యాసంతో, వ్యాపారాలు ఇప్పుడు ఈ సవాలును పోటీ ప్రయోజనంగా మార్చడానికి ఒక ప్రత్యేకమైన అవకాశాన్ని కలిగి ఉన్నాయి.
అంతేకాకుండా, మెషిన్ లెర్నింగ్ సరఫరా గొలుసులోనే రివర్స్ లాజిస్టిక్స్‌ను గణనీయంగా క్రమబద్ధీకరించగలదు , ఇది తరచుగా అసమర్థతలతో నిండి ఉంటుంది. ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా, మెషిన్ లెర్నింగ్ రిటర్న్ వాల్యూమ్‌లను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగలదు మరియు ఈ ప్రక్రియలోని ఏవైనా సంభావ్య అడ్డంకులను గుర్తించగలదు. సారాంశంలో, ఇది రిటర్న్ ప్రక్రియను ఆర్థిక మరియు కార్యాచరణ ప్రయోజనాలను అందించే ఒక సువ్యవస్థిత యంత్రంగా మారుస్తుంది.
ప్రపంచ రిటైల్ దిగ్గజం అయిన అమెజాన్, దాని సరఫరా గొలుసులో యంత్ర అభ్యాసాన్ని ప్రధాన భాగంగా కలిగి ఉంది. ఈ సంస్థ దాని కార్యకలాపాల యొక్క అనేక కోణాల్లో యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, అవి:
డిమాండ్ అంచనా : అమెజాన్ ఉత్పత్తి డిమాండ్‌ను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ అల్గారిథమ్‌లు కచ్చితమైన అంచనాలను చేయడానికి గత అమ్మకాల డేటా, శోధన ప్రశ్నలు మరియు కాలానుగుణ పోకడల వంటి ఇతర సంబంధిత అంశాలను విశ్లేషిస్తాయి.
గిడ్డంగి నిర్వహణ : అమెజాన్ యొక్క అత్యాధునిక గిడ్డంగి కార్యకలాపాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్ కూడా కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. వస్తువులను వేరు చేయడం, ప్యాక్ చేయడం మరియు తరలించడం వంటి తన గిడ్డంగి కార్యకలాపాలను స్వయంచాలకం చేయడానికి, అమెజాన్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ల ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడిన తెలివైన రోబోలను ఉపయోగిస్తుంది.
డెలివరీ ఆప్టిమైజేషన్: రూట్ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం కంపెనీ సంక్లిష్టమైన మెషిన్-లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. ఈ అల్గారిథమ్‌లు అత్యంత సమర్థవంతమైన డెలివరీ మార్గాలను నిర్ధారించడానికి ట్రాఫిక్ సరళి, వాతావరణ పరిస్థితులు మరియు డెలివరీ ప్రదేశాలు వంటి అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటాయి. ఇది అమెజాన్‌కు చివరి దశ డెలివరీని సకాలంలో అందించడానికి సహాయపడుతుంది.
ప్రపంచంలోని ప్రముఖ సాంకేతిక సంస్థలలో ఒకటైన మైక్రోసాఫ్ట్, దాని సరఫరా గొలుసు కార్యకలాపాలను మెరుగుపరచడానికి యంత్ర అభ్యాసాన్ని కూడా ప్రభావితం చేస్తుంది:
మైక్రోసాఫ్ట్ తన సరఫరా గొలుసులో 'డిజిటల్ కవలలను' సృష్టించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగించింది. డిజిటల్ కవలలు అనేవి రియల్-టైమ్ పర్యవేక్షణ మరియు వాట్-ఇఫ్ విశ్లేషణను ప్రారంభించే భౌతిక వ్యవస్థల యొక్క వర్చువల్ ప్రాతినిధ్యాలు. ఇది మైక్రోసాఫ్ట్ తన సరఫరా గొలుసు కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు సంభావ్య సమస్యలు తలెత్తే ముందు వాటిని తగ్గించడానికి అనుమతిస్తుంది.
ప్రపంచం అంతకంతకూ పరస్పరం అనుసంధానం అవుతున్నందున, వ్యాపారాలు తమను తాము మార్చుకోవడం, నూతన ఆవిష్కరణలు చేయడం, మరియు తమ సరఫరా గొలుసులను పటిష్టం చేసుకోవడం అత్యంత కీలకం. మనం చూసినట్లుగా, ఈ ప్రయాణంలో పయనించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ ఒక ఉత్తేజకరమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. ఇది లాజిస్టిక్స్ మరియు సరఫరా గొలుసు నిర్వహణలో మెరుగైన స్థితిస్థాపకత, సామర్థ్యం మరియు సుస్థిరతను వాగ్దానం చేస్తుంది . అందువల్ల, ఇది కేవలం పోటీ మార్కెట్‌లో మనుగడ సాగించడం గురించి మాత్రమే కాదు; ఇది అభివృద్ధి చెందడం మరియు ఇతరుల కంటే ముందుండటం గురించి. దీనికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అవసరమైన చోదక శక్తిని అందిస్తుంది. దీనిని మనం స్వీకరించి, వివిధ పరిశ్రమలలోని సరఫరా గొలుసులకు ఇది తీసుకువచ్చే పరివర్తనను చూద్దాం.
అనేక కారణాల వల్ల సరఫరా గొలుసులో యంత్ర అభ్యాసం ముఖ్యమైనది.
లాజిస్టిక్స్ కార్యకలాపాలను మెరుగుపరచడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను వివిధ మార్గాల్లో ఉపయోగించవచ్చు. లాజిస్టిక్స్ పరిశ్రమలో మెషిన్ లెర్నింగ్ ఎలా ఉపయోగించబడుతుందో ఇక్కడ కొన్ని ఉపయోగ సందర్భాలు ఉన్నాయి:
వివిధ ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు క్రమబద్ధీకరించడానికి సేకరణలో యంత్ర అభ్యాసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. సేకరణలో యంత్ర అభ్యాసం ఎలా ఉపయోగించబడుతుందో ఇక్కడ ఉంది:
