แมชชีนเลิร์นนิงคือการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์โดยตรง ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่บันทึกจากการกระทำและประสบการณ์เพื่อประสบการณ์ที่ดีขึ้นในอนาคต แมชชีนเลิร์นนิงประกอบด้วยการเรียนรู้ที่เกิดจากการรวมกันของตัวแปรต่างๆ ซึ่งช่วยให้ผู้บริโภคได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้นอุตสาหกรรมโลจิสติกส์และการจัดการห่วงโซ่อุปทานได้รับผลกระทบจากตัวแปรและความไม่แน่นอนจำนวนมาก
เช่น การทำแผนที่พื้นที่ไม่เพียงพอ หรือความไม่สมดุลระหว่าง
อุปสงค์และความพร้อมของทรัพยากร หรือการเสียของยานพาหนะ หรือแม้แต่สภาพอากาศที่แปรปรวน การกำหนดรูปแบบนวัตกรรมในข้อมูลห่วงโซ่อุปทานผ่านการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งช่วยให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมสามารถเปลี่ยนโอกาสของธุรกิจลอจิสติกส์ส่วนใหญ่ได้
วิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงมีอิทธิพลในเชิงบวกต่อการจัดการการเปลี่ยนแปลงอุปทาน ได้แก่:
1. ปรับปรุงประสบการณ์การส่งของแบบไมล์สุดท้าย
การจับคู่เวลาจัดส่งกับความสะดวกของลูกค้าเป็นสิ่งที่ท้าทายในการจัดส่งแบบ Last-mile ก่อนการแทรกแซงทางเทคโนโลยีสมัยใหม่จะเกิดขึ้น วิธีการลองผิดลองถูกในการค้นหาผู้รับ ณ เวลาที่จัดส่ง การประยุกต์ใช้ AI ในด้านลอจิสติกส์ได้พลิกโฉมประสบการณ์การส่งมอบระยะสุดท้าย AI ใช้อัลกอริทึม รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อแยกหมวดหมู่ ตัวอย่างเช่น เราใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อระบุประเภทของที่อยู่ในการจัดส่ง ไม่ว่าจะเป็นที่ทำงานหรือที่บ้าน และระบบจะคำนวณเวลาที่ดีที่สุดในการพยายามจัดส่งโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้จะเพิ่มโอกาสที่ผู้รับจะอยู่ที่ที่อยู่จัดส่งเพื่อให้มั่นใจว่าการจัดส่งจะสำเร็จและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
ML ยังช่วยให้ซัพพลายเชนอัปเดตอยู่เสมอเกี่ยวกับการพยากรณ์อากาศ สถานการณ์การจราจร และปัจจัยสำคัญอื่นๆ ที่ส่งผลกระทบโดยตรงหรือโดยอ้อมต่อกำหนดการส่งมอบ การรวมตัวแปรทั้งหมดสำหรับกำหนดการส่งมอบที่ดีที่สุดจะเพิ่มโอกาสในการจัดส่งที่ประสบความสำเร็จและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
การส่งมอบที่ประสบความสำเร็จในความพยายามครั้งแรกหมายถึงการส่งมอบที่ตรงเวลาซึ่งนำมาซึ่งการประหยัดต้นทุนในกระบวนการซัพพลายเชนทั้งหมด
2. การระบุสถานที่จัดส่งที่เหมาะสม
นักทำแผนที่ที่ดีที่สุดในโลกไม่สามารถจัดทำแผนที่ล่าสุดเป็นนาทีพร้อมระบุที่อยู่ที่เป็นไปได้ทั้งหมดอย่างถูกต้อง ด้วยการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตและอีคอมเมิร์ซที่แทรกซึมเข้าไปภายในและภูมิทัศน์ที่อยู่อาศัยที่ขยายตัวอย่างต่อเนื่อง การค้นหาที่อยู่ที่ไม่มีโครงสร้างจึงเป็นงานที่ยากสำหรับพนักงานจัดส่ง ที่อยู่ของอินเดียซึ่งไม่ได้มาตรฐานนั้นยากที่จะถอดรหัสและระบุตำแหน่ง รหัส PIN มีประโยชน์ในระดับหนึ่ง แต่ครอบคลุมพื้นที่ขนาดใหญ่ซึ่งการค้นหาประตูสุดท้ายสำหรับการจัดส่งเป็นงานที่ไม่จำเป็นสำหรับเด็กส่งของเรา การจัดการห่วงโซ่อุปทานทำงานกับข้อมูลที่ไม่ถูกต้องทุกวัน
แมชชีนเลิร์นนิงมีประโยชน์อย่างยิ่งที่นี่ เราดูข้อมูลการนำส่ง
ในอดีตและใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุตำแหน่งทางภูมิศาสตร์โดยประมาณที่ที่อยู่นั้นอยู่
3. การเปิดใช้งานเจ้าหน้าที่ภาคสนามเพื่อทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด
ในอุตสาหกรรมลอจิสติกส์ ตัวแปรพื้นฐานมีอยู่มากมายและสถานการณ์สามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว พายุไซโคลนในรัฐคุชราตอาจทำให้ต้องเปลี่ยนเส้นทางการส่งสินค้าผ่านเส้นทางต่างๆ ไปยังสถานที่ต่างๆ การชุมนุมทางการเมืองในพื้นที่อาจรบกวนความพร้อมของพนักงานจัดส่งที่ศูนย์กลางไมล์สุดท้าย หรือปริมาณที่เพิ่มขึ้นอย่างไม่คาดคิดจากลูกค้าอาจทำให้ศูนย์กลางบางแห่งหยุดชะงัก อาจมีทรัพยากรมากมายสำหรับสถานการณ์ดังกล่าว การใช้แมชชีนเลิร์นนิงและผู้จัดการการวิเคราะห์ขั้นสูงสามารถเรียนรู้กรณีที่ดีที่สุดและสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดได้อย่างรวดเร็ว มันใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพื่อแนะนำวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดให้กับบุคลากรภาคสนามเพื่อการตัดสินใจที่ดีที่สุดโดยปราศจากข้อผิดพลาดมากมาย
การเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคที่ใช้ AI เป็นรากฐานซึ่งจะช่วยรักษาระบบโลจิสติกส์และห่วงโซ่อุปทานแห่งอนาคตในตลาด ML เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการให้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการจัดการห่วงโซ่อุปทานผ่านการวางแผนสินค้าคงคลังที่ดีขึ้น การปรับต้นทุนให้เหมาะสม การปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าโดยการกำจัดการฉ้อโกง ลดความเสี่ยง และการจัดการการจัดส่งที่ปราศจากข้อผิดพลาด นอกจากนี้ยังสามารถสนับสนุนการสร้างรูปแบบธุรกิจใหม่
Credit : แนะนำ 666slotclub / dummyrummyvip / hooheyhowonlinevip
