机器学习正在推动更智能的供应链

全球供应链变得如此复杂，以至于尖端计算正在该行业迅速找到家。 具体来说，机器学习正在为未来的供应链奠定必不可少的技术地位。 它已经用于预测，概率图，路线规划，质量控制等。

而且，随着越来越多的技术加入新时代的供应链，机器学习将成为适应和优化它们的全能工具。

简要了解基础机器学习

即使在实施的最早阶段，机器学习也在供应链中风起云涌。 我们在物流管理方面的进步已在各个层面上形成。 以下是一些简单的示例：

• 在仓储操作中，机器学习将库存的可预测性和自动化水平提升到新的水平。 软件不仅可以识别库存不足并完成重新订购动作，还可以学习趋势来促进围绕这些模式的仓储。
• 机器学习随着新信息的发展而发展。 这是加速物流和扩展供应链的解决方案。 使用预测分析，企业可以预测增长，发现弱点，削减成本并改善整个供应链之间的沟通。

这些一般示例之类的创新已为改变全球贸易的供应链做出了贡献。 随着消费者需求的增长，机器学习已成为明天供应链中必不可少的部分。 这是唯一跟上实时库存，数字支付和非常现实的物流逆风等趋势的趋势。

精密物流未来的关键

A 福布斯最近的文章 详细介绍了机器学习将如何塑造未来的供应链。 从分析庞大的数据集以节省几分钱，到在几分钟之内解决多方面的问题，机器可以做人类无法做到的事情。 决定全球供应链的变量越多，我们越依赖机器来理解它们。

即使是最熟练的物流经理也无法解释供应链中的每个变量。 将这些变量输入到机器学习算法中可获得前所未有的见解。 潜在的令人难以置信的例子包括：

• 有了货运数据，天气预报，货运规格等等，算法就可以实时预测到几千英里之外的目的地的货运时间。
• 在提供各种费率，费用，关税和其他成本数据的情况下，无论延迟，停工，仓储成本和其他变量如何，算法都可以计算出在世界各地运输货物的确切成本。
• 使用来自电子商务站点的实时数据，算法可以执行操作以调整库存水平，订购库存，合并装运以及调整物流计划。

机器学习对变量做出反应并自动执行智能响应的能力使人为（和错误）的努力变得不那么重要。 随着供应链变得越来越复杂并需要更多的参与，机器学习将继续做人类越来越无法做到的事情。

丰富的效率机会

机器学习涉及供应链的每个部分，但是供应链管理从中受益最大。 算法可能让步，但从智能编程渠道收集的数据会流回供应链管理者。 紧密的物流，较低的成本，增加的盈利能力，明智的采购，简化的分销和更少的错误将迅速巩固机器学习，这是第三方和其他物流提供商的必备技术。

每天都会出现更多有关机器学习能力的示例。 供应链不断向外延伸，变得越来越复杂。 现在是时候研究机器学习，为将来做准备。