供应链和机器学习
在MRO组织中运行零件库存时,最大的挑战是保持架子上的右翼备件和材料。相反,有风险在缓慢或非移动库存中捆绑的太多钱。对于供应链中的这些问题,机器学习提供解决方案。
机器学习是一种人工智能的形式,专门从事大数据集并找到解决复杂问题的方法。在供应链应用,如管理备件,机器学习提供了降低成本和节省空间的方法,同时提高零件可用性并减少平均修复时间。
机器学习基础知识
计算机可以非常快速地处理数据,但需要一个程序来告诉它要执行的操作。人工智能(AI)是计算机编程的替代方法,依赖于模式识别和培训。机器学习是AI的一个子集,它在非常大的数据集中寻找模式。
大多数机器学习系统通过喂食已经标记的数据来训练。这可能是有关供应商绩效或有关组件寿命信息的数据。其他类型的系统留下无人监视,以找到大型数据集中的模式。这种方法对供应链管理的价值较低。
另一种培训方法是通过试验和错误。这对于教学计算机有效,如何发挥复杂游戏,例如GO,但有限的有限,可以改善库存管理,采购或物流。
供应链中的机器学习
供应链管理中的机器学习强烈地涉及不可预测的需求问题,并且在较小的程度上,高度可变的供应或可用性。MRO管理者面临的挑战之一是它们握住的高价,低价和低使用量,高价值物品。
这可以通过两种情况说明。在典型的维护操作中,润滑剂和过滤器的消耗在一年内具有合理可预测的可预测,并且可能与生产体积和产品混合相关。然而,可能只需要大型泵,电机和齿轮箱,但是必须立即提供必要时可用以最大限度地减少生产停止。
在两个示例中,机器学习可以通过查找可能保持隐藏的模式来帮助。在润滑剂和过滤需求的情况下,重要的是要理解和预测未来的日程波动。本知识可以指导库存政策和采购。
同样,泵,电动机或齿轮箱的故障也可能是可预测的。机器学习可能会得出结论,失败率之间存在相关性和产品组合,需求和局部天气条件的组合 - 这可能影响电源质量。
谁从供应链管理中的机器学习中受益?
任何具有工业设备和维护需求的制造商都可以利用预测性维护,可以从机器学习中受益。这项技术可以呈指数级提高预测准确性,并随着时间的推移更有效,提供了主要的投资回报件。
典型的行业包括:
从机器学习在供应链中的应用中的好处
供应链中的机器学习应用包括:
- 库存优化:库存优化的目标是最大限度地减少库存的物品数量,同时确保需要100%的可用性。这也可能与供应商定位,库存政策和运营时间有关。
机器学习通过查找使用和供应中的模式进行贡献。例如,它可以得出结论,供应商最好持有一些部分,而其他部件则应保存在现场。它还可以注意到,一些供应商比其他供应商更可靠,并提出了适当的补充水平,即使是基于历史数据分析的价格。 - 购买成本控制:购买费用不仅仅是为物品或物品支付的价格。机器学习可以帮助确定合并订单以获得数量折扣的机会。它可以评估各种支付条款的优势,并通过节省优先运输,帮助减少运费费用。
- 资产生命延期:维护组织之间的频繁争论涉及更昂贵但更长持久部件而不是更便宜的短居住部件的优点。机器学习可以通过不同来源的数据筛选到得出的结论,因此延长了高价值资产的寿命。
- 运输管理:机器学习还通过帮助识别和选择供应商和优化交付时间表来利益运输管理。这甚至可以考虑到交付物流,比较,例如,海与空运和对可用性和成本的相对影响。
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