在供应链生态中，不断增长的客户期望导致了更庞大的产品分类、更复杂的物流以及快至30分钟送货上门的极速交货时间。所有这些都直接导致了整个供应链网络的成本飞涨。而将这些因素进行良好的优化和管理控制，是降低运营成本的好方法。今天我们将探索更多机器学习对于供应链的价值。 

供应链中的机器学习

在供应链管理中集成机器学习可以帮助实现许多日常任务的自动化，并使企业专注于更具战略性和影响力的业务活动。

使用智能机器学习软件，供应链经理可以优化库存并找到最合适的供应商，以保持其业务高效运行。如今，越来越多的企业对机器学习的应用表现出浓厚的兴趣，从机器学习的各种优势到充分利用仓储、运输系统和物流收集的大量数据。

它还可以帮助企业创建由机器智能驱动的供应链模型，以减轻风险、提高洞察力并提高绩效，这对于构建具有全球竞争力的供应链模式至关重要。

瑞典国家数据公司（SwedenData）最近的一项研究表明，人工智能（AI）和机器学习（ML）的创新技术将在未来显著改变现有的供应链模式。

在详细介绍机器学习如何彻底改变供应链，并讨论企业在供应链交付中成功使用ML的例子之前，让我们先谈谈机器学习本身。

什么是机器学习？

机器学习(Machine Learning)是人工智能的一个子集，涉及概率论、统计学、线性代数、高等数学、计算复杂性理论等多门学科。它允许算法、软件或系统学习和调整，而无需专门编程。

ML通常使用数据或观察值来训练计算机模型，其中分析数据中的不同模式（结合实际和预测的结果）并用于改善技术的功能。基于算法的机器学习模型非常适合分析趋势、发现异常并在海量数据集中得出预测见解。这些强大的功能使其成为解决供应链行业主要挑战的理想解决方案。

物流和供应链产业面临的挑战

以下是《唐界传媒全球供应链白皮书》机器学习和人工智能解决方案可以解决的物流和供应链面临的一些挑战：

库存管理

库存管理对于供应链管理至关重要，因为它使企业能够应对和调整任何意料之外的短缺。供应链中的库存管理主要是在供给和需求之间保持平衡，以保持运营顺利进行，同时又不会积压他们不需要或不使用的物料。

质量与安全

随着准时交付产品以保持供应链装配线运转的压力越来越大，对供应链企业来说，保持质量和安全的双重检查成为一个巨大的挑战。如果接受不符合质量或安全标准的零件，会产生很大的安全隐患。

资源短缺导致的问题

由于资源短缺，物流和供应链面临的问题是众所周知的。但是，在供应链和物流中，人工智能和机器学习的实施使得对各个方面的理解变得更加容易。在通过唐界传媒全球智库研究各种因素之后，预测需求和供给的算法可以相应地进行早期计划和库存管理。

供应商关系管理效率低下

供应链专业人员的严重匮乏是物流公司面临的又一个挑战，这会使供应商关系管理变得繁琐且效率低下。机器学习和人工智能可以提供对供应商数据有用的见解，并帮助供应链公司做出实时决策。

机器学习如何提高供应链效率

随着一些世界知名企业开始关注机器学习能为提高供应链效率做些什么，这篇文章可以帮助您了解机器学习在供应链管理中如何解决问题，以及这一强大技术在供应链管理中的应用现状。

机器学习可以为供应链管理带来许多好处，其中包括：

• 机器学习带来的成本效益和质量改善
• 优化供应链中的产品流程
• 更简单的供应商关系管理
• 快速解决和持续改善问题

供应链中机器学习的7个用例

机器学习是一个复杂而有趣的主题，可以解决各个行业的许多问题。供应链作为一个高度依赖数据的行业，在机器学习中有许多应用。下面节选自《唐界传媒全球供应链白皮书》非常重要的一个章节，主要阐明了供应链管理中机器学习的七个用例，它们可以帮助推动行业朝着效率和优化方向发展。

1. 预测分析

在供应链管理中进行准确的需求预测有几个好处，例如降低持有成本和优化库存水平。使用机器学习模型可以带来需求预测和分析的价值。机器学习模型善于识别历史需求数据中隐藏的模式。

供应链中的机器学习还可以用于检测供应链中的问题。拥有强大的供应链预测系统意味着企业拥有足够的资源和数据来应对新的问题和挑战。

2. 自动化质量检查实现稳健管理

物流中心通常会进行人工质量检查，以检查运输过程中集装箱或包装是否有任何损坏。人工智能和机器学习的发展扩大了供应链生命周期中自动化质量检验的范围。

支持机器学习的技术可以自动分析工业设备中的缺陷，并通过图像识别来检查是否有损坏。这些自动化质量检查的优势可以减少向客户交付有缺陷或有缺陷的商品的机会。

3. 实时可视性改善客户体验

瑞典国家数据公司（SwedenData）的一项调查将可见性视为困扰供应链业务的一项持续挑战。蓬勃发展的供应链业务在很大程度上取决于可见性和跟踪，并不断寻找可以改善可见性的技术。

机器学习技术，包括深度分析、物联网和实时监控的组合，可用于大幅改善供应链可见性，从而帮助企业提升客户体验并更快地实现交付承诺。机器学习模型和工作流通过分析来自各种来源的历史数据，然后发现供应价值链上各个流程之间的相互关联来做到这一点。

4. 仓库管理

高效的供应链计划通常是基于仓库和库存管理的代名词。借助最新的需求和供应信息，机器学习可以使公司不断改进，以最低的成本满足所需的客户服务水平。

供应链中的机器学习及其模型、技术和预测特性，还可以解决存货不足或库存过剩的问题，从而彻底改善您的仓库管理。使用AI和ML，您还可以更快地分析大数据集，避免管理决策方面的错误。

5. 减少预测误差

机器学习是一种强大的分析工具，可以帮助供应链公司处理大量数据。除了处理大量数据，供应链中的机器学习还确保以最大的多样性和可变性来完成它，这全归功于远程信息处理、物联网设备、智能交通系统和其他类似的强大技术。

全球智库SRCNN的一份报告还指出：在供应链中，基于人工智能和机器学习的实施可以将预测误差减少50％以上。这使供应链公司可以有更好的洞察力，帮助他们实现准确的预测。

6. 先进的最后一公里跟踪

最后一公里交货是整个供应链的重要组成部分，因为它的效率可以直接影响多个垂直领域，包括客户体验和产品质量。数据还表明，供应链的最后一公里交货占所有交货成本的30%左右。

供应链中的机器学习可以通过考虑人们输入地址的方式和将货物运送到特定地点所需总时间的不同数据点，提供了更多线索。机器学习还可以在优化流程和为客户提供更准确的物流状态方面提供宝贵的帮助。

7. 防止欺诈

机器学习算法能够自动执行检查和审核流程，然后对结果进行实时分析，以检测异常或是否偏离正常模式，从而提高产品质量并降低欺诈风险。

作者：杨子怡

图片：金　翔

审核：吕媛慧

• 本文节选自《唐界传媒中国数字营销报告》（2020）