علم یادگیری ماشینی بخشی از هوش مصنوعی می باشد. که به ماشین‌ها توانایی یادگیری خودکار از داده‌ها و تجربیات گذشته برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی با حداقل مداخله انسانی را می‌دهد.
راهکار های سپاکو اسمارت که مبتنی بر یادگیری ماشینی (machine learning) می باشد به شما کمک می کند تا چالش هایی که در زنجیره تامین با آن سر و کار دارید را حل نمایید و بتوانید بیشتری بهروری را داشته باشید.
از جمله مزایای پیاده سازی راهکارها بر پایه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی سپاکو اسمارت را می توان در هر بخش از جمله تدارکات، ساخت، مدیریت موجودی، انبارداری، خدمات مشتری و... استفاده کرد.
مدیریت زنجیره تامین کسب وکارهای خود را می‌توانید را با استفاده از یادگیری ماشین بهبود ببخشید، طبق نظرسنجی که اخیرا از پیچیدگی های زنجیره تامین گرفته شده است، اعلام شده که از هر 10 کسب و کار تنها 1 کسب و کار می تواند از چالش های خود جلوتر بماند و مشکلات را راحت مدیریت کند.
علاوه بر رشد انتظارات مشتریان، پیچیدگی عملیات و فرایند ها و... شرکت‌ها با مجموعه‌ای از چالش‌های منحصربه‌فرد مواجه هستند:
مشکلات حمل‌ونقل، کار از راه دور، کمبود مواد به دلیل افزایش غیرمنتظره تقاضا و غیره.
زنجیره‌های تامین سنتی از گردش‌های کاری از پیش تعریف‌شده پیروی می‌کنند و این روشی است که اکثر سیستم‌های اجرایی در تولیدات استفاده می کنند .
علم یادگیری ماشین به خرده‌فروشان، تامین‌کنندگان و توزیع‌کنندگان کمک می‌کند تا تغییرات مثبتی را ایجاد کنند به عنوان مثال : صرفه‌جویی در هزینه ،کاهش ریسک ، تحویل سریع و بهبود خدمات به مشتری و... کلی موارد دیگر.
مهم‌ترین مزایای یادگیری ماشین، ارائه بینش‌های دقیق به متخصصان زنجیره تامین، در مورد چگونگی بهبود عملکرد ، پیش‌بینی در هزینه‌های لجستیک قبل از وقوع و... می باشد.
ذخیره و نگهداری موجودی در شرایط ایدآل هزینه بر است. بنابراین متخصصان زنجیره تامین باید به طور کامل به برنامه ریزی موجودی مسلط باشند، زیرا تأثیر مستقیمی برسود شرکت ها دارد. مدیریت موجودی یکی از معمول ترین موارد استفاده از یادگیری ماشین در زنجیره تامین است. یادگیری ماشینی می تواند به حل مشکل کمبود یا بیش از حد ذخایر کمک کند. براساس داده‌هایی که می‌توان از بسیاری قسمت ها مانند بازار، روندهای فصلی، تبلیغات، فروش و تجزیه و تحلیل دوره های قبلی تهیه کرد، می‌توانید رشد تقاضا را پیش‌بینی کنید و شما هم برای پر کردن فروشگاه های خود از قبل و همچنین جلوگیری از زیاده روی در اجناس یا قطعات مهم برای ساخت، آماده شوید. برای اینکه پیش بینی دقیق باشد، باید طیف وسیعی از داده ها را در اختیار داشته باشید.
در انبارها، یادگیری ماشینی برای خودکارسازی کارهای دستی، پیش بینی مسائل احتمالی و کاهش کاغذبازی کارکنان انبار استفاده می شود. به عنوان مثال، استفاده از هوش مصنوعی به متخصصان انبار اجازه می دهد تا به طور خودکار ورود بسته ها را تشخیص داده و شرایط تحویل را تعیین نمایند. بارکدها و برچسب های روی بسته اسکن می شود و تمام اطلاعات لازم مستقیماً وارد سیستم می شود. همچنین، یادگیری ماشینی به برنامه‌ریزی وسایل نقلیه خودران و روبات‌هایی که به طور گسترده در انبارها استفاده می‌شوند، کمک می‌کند. با کمک راهنماهایی که در سیستم ساخته شده اند، وسایل نقلیه و روبات های خودران به دریافت، بسته بندی/باز کردن بسته بندی، حمل و نقل و همچنین بارگذاری/تخلیه جعبه ها کمک می کنند. همچنین به یافتن مکانی آزاد برای جعبه، کنترل درست قرار گرفتن آن و جلوگیری از برخورد ربات ها و وسایل نقلیه در انبارها کمک می کند.
به متخصصان زنجیره تامین اجازه می دهد تا موقعیت کالاها را در طول حمل و نقل ردیابی کنند. همچنین، شرایطی را که کالا حمل می شود را فراهم می کند. با کمک سنسورها، می توانید پارامترهایی مانند رطوبت، لرزش، دما و غیره را کنترل کنند. علاوه بر این، ML به بهینه سازی مسیر در زمان درست کمک می کند. وضعیت آب و هوا و جاده را ردیابی می کند و توصیه هایی در مورد بهینه کردن مسیر و کاهش زمان رانندگی ارائه می دهد. به این ترتیب، کامیون‌ها می‌توانند در هر زمانی که مسیر مناسب تری وجود داشته باشد، تغییر مسیر دهند.
در خصوص مشاوره و پیاده سازی راهکارها می توانید با کارشناسان ما از طریق شماره 02142069 در ارتباط باشید.
