通过机器学习彻底改变物流和供应链管理

　　机器学习的这种功能引起了物流和供应链管理人员的注意，他们正在寻找提高运营效率、降低成本和提高客户满意度的方法。

　　机器学习可以提供显著的好处，包括实时需求预测、可持续物流和高级预测分析。

　　1、加强预测性维护

　　预测性维护是一种主动维护策略，利用机器学习算法来预测机器何时可能发生故障。通过分析来自传感器和其他来源的数据，机器学习算法可以检测表明即将发生故障的模式。这使得物流和供应链经理能够在机器故障之前安排维护，从而最大限度地减少停机时间并降低维修成本。

　　例如，DHL使用机器学习算法来预测运输货车的维护需求。通过分析货车上安装的传感器的数据，算法可以识别潜在问题，并向维护团队发出警报。这使得维护成本降低了10%，货车停机时间减少了25%。

　　2、提供准确的需求预测

　　需求预测对于物流和供应链管理人员至关重要，因为其使他们能够计划生产、库存和运输。机器学习算法可以分析历史数据和天气、节假日、经济趋势等外部因素，从而准确预测未来需求。这有助于管理人员优化库存水平、减少缺货www.cechina.cn，并最大限度地减少浪费。

　　例如，Walmart依靠机器学习算法来预测其产品的需求。通过分析销售数据和其他因素，算法可以高度准确地预测需求。这使得Walmart能够优化库存水平、减少浪费，并提高客户满意度。

　　3、改进路线优化

　　路线优化是物流和供应链管理中的一个复杂问题，机器学习可以帮助解决这个问题。机器学习算法可以分析来自各种来源的数据，如交通模式、天气状况和交付时间，以确定最有效的运输路线。这有助于降低运输成本、缩短交货时间，并提高客户满意度。

　　例如，UPS利用名为ORION的基于机器学习的优化引擎来确定其驾驶员最有效的运输路线。通过分析各种来源的数据，ORION可以实时优化路线，从而每年减少1亿英里的行驶距离，并节省1000万加仑的燃料。

　　4、最大化仓库优化

　　仓库优化对于物流和供应链管理人员至关重要，因为其使他们能够最大限度地利用可用空间、降低库存成本，并提高订单履行。机器学习算法可以分析来自传感器、摄像头和其他来源的数据，以优化仓库布局、库存放置和订单拣选流程。

　　例如，Amazon利用机器学习算法来优化其仓库运营。通过分析来自传感器和摄像头的数据，算法可以优化库存放置和订单拣选流程。这使得运营成本降低了50%，仓库容量增加了60%。

　　机器学习在物流和供应链中的下一步是什么?

　　随着机器学习技术的出现，物流和供应链行业正在经历一场重大变革。

　　机器学习可以对未来的物流和供应链管理产生重大影响。

图说工控