優化庫存和提高服務水平的機器學習技術

公司都希望盡可能降低庫存成本，同時將客戶服務保持在最高水平。 最近，供應鏈的彈性已經佔據了成本和利潤的首位！ 為此，過去幾十年的零庫存和準時制概念已經失效。 這 使用人工智能和機器學習技術 已經開闢了許多新的解決方案來解決所謂的世界上最古老的問題之一：我需要多少？

嘗試從庫存投資中獲取更多收益時，應重點關注供應鏈計劃的四個主要領域。 從上到下，在不同的時間範圍內，每一個都是使整個畫面正確的關鍵，因此，將它們分別定位很重要：

供應鏈庫存計劃者應關注的四個領域

1）更好地減少預測誤差 需求計劃 使用機器學習

2) 使用規定性算法建立更好的庫存目標水平，例如 多級庫存優化（MEIO)

3) 同步供應流 S&OP 和 S&OE 並使用機器學習預測（學習）供應商客戶和運營模式

4) 使用 機器學習算法 提高安全庫存價值並預測中斷以降低風險並提高彈性

減少預測誤差

影響供應鏈所需庫存量的兩個關鍵因素是供應商提前期和需求不確定性。 儘管庫存計劃和管理預測並不總是完美的，但可以通過改進流程和技術來提高其準確性。 預測和“共識需求”（即所有部門對一個預測數字的匯總和協議）也用於確定預測誤差。 因此，如果一家公司沒有一個強有力的流程來促進協作，他們將無法在任何其他領域做得很好。 預測算法是一個很好的起點，尤其是在使用機器學習技術的情況下，但是必須制定流程來決定新舊產品的預測策略設計以及利益相關者是誰。 此外，系統可以監控不同參與者貢獻的準確性，並相應地調整其輸入的權重。

多梯隊庫存優化（MEIO)

在具有許多產品、地區和客戶的端到端供應鏈中，很難確定在何處以及多少存貨。 有很多方法可以重新平衡庫存預算的分配方式。 此外，庫存池和生產延期策略可能很複雜，而且難以按計劃執行。 多梯隊庫存優化 (MEIO) 系統將使公司能夠在決定供應鏈的位置以及在供應鏈的每個階段擁有多少庫存時考慮所有這些因素。 如果您的公司正在使用手動系統（因此，幾乎是在猜測每種產品的覆蓋天數）或者沒有適當的流程來計算統計安全庫存值及其“假設”影響關於客戶服務，那麼您應該研究如何 MEIO 系統可以幫助您的供應鏈。 MEIO，基本上是一種使用梯度下降搜索的人工智能技術，它為不同的客戶和產品提供了成本和服務水平之間的權衡。 它還根據您的服務水平和成本權衡定義了最佳庫存水平。

銷售和運營計劃

作為一部分 S&OP 和 S&OE 流程公司需要確定如何滿足來自緩衝庫存、預測需求和積壓的庫存需求。 或者可能是產能或材料限製或其他運營效率問題促使公司在實際需要之前購買或建立庫存。 生產過程的產量或可靠性以及 WIP 數量的變化都會影響需要什麼庫存以及何時需要。 無論如何，達成共識的供應計劃流程 S&OP 計劃是做出這些決定的第一個地方。 除了那個， S&OP 解決方案沒有考慮前面提到的有限容量、材料和操作限制的影響。 為此，除非我們有一個集成的系統，否則無法有效地控制庫存水平。 S&OE 解決方案來應對來自供應商的短期中斷、WIP 變化、製造問題或需求的突然變化，無論是上升還是下降。 在一個連續的計劃中， S&OP 和 S&OE 使用真正的數字供應鏈雙胞胎在同一系統內完成。 所需要的只是系統數據的粒度和頻率。

使用機器學習計算安全庫存

安全庫存要求往往會因許多因素而變化，例如需求變化、季節性變化、產品生命週期、區域事件、資源可用性以及某些地區的預期天氣中斷等。 機器學習算法有助於找到供應鏈中影響安全庫存需求的潛在模式。 根據這些模式及其根本原因，他們可以預測每個產品（系列）、客戶或地區的正確安全庫存水平。 這種庫存計劃和管理技術非常可靠，並且可以對庫存成本和服務水平產生巨大影響。

總之，供應鏈庫存計劃和管理的許多領域都可以對減少庫存和改善客戶服務產生重大影響。 通常，公司將首先關注需求計劃，然後是庫存管理，同時採用簡單的方法來設置庫存目標水平，例如補貨計劃。 然後，他們將專注於更好的庫存目標 MEIO 系統和更好的供應方戰略，例如供應計劃、安全庫存計算和更可預測的執行使用 S&OE 解決方案。 有關供應鏈戰略和在供應鏈規劃中使用 AI/ML 的完整指南，請單擊 這裡.