Com l’aprenentatge automàtic pot millorar l’eficiència de la cadena de subministrament

Al món comercial volàtil i complex d’avui, és molt difícil fer un model de previsió fiable de la demanda de les cadenes d’oferta. La majoria de les tècniques de predicció produeixen resultats decebedors. Les causes bàsiques d’aquests errors sovint es troben en les tècniques que s’utilitzen en els antics models. Aquests models no estan dissenyats per aprendre contínuament de les dades i prendre decisions. Per tant, queden obsolets quan entren noves dades i es fan previsions. La resposta a aquest problema és l'aprenentatge automàtic, que pot ajudar a una cadena de subministrament a predir-lo de manera eficient i gestionar-lo adequadament. (Per obtenir més informació sobre màquines i intel·ligència, vegeu Thinking Machines: El debat sobre intel·ligència artificial.)

Com funciona una cadena de subministrament

La cadena de subministrament d’una empresa està gestionada pel seu sistema de gestió de la cadena de subministrament. Una cadena de subministrament funciona per controlar el moviment de diferents tipus de mercaderies en un negoci. També implica l’emmagatzematge de materials en inventari. Així doncs, la gestió de la cadena de subministrament és la planificació, control i execució d’activitats diàries de la cadena de subministrament, amb l’objectiu de millorar la qualitat del negoci i la satisfacció del client, tot negant el malbaratament de béns en tots els nodes d’un negoci.

Què són els punts de dolor per a la gestió de la cadena de subministrament?

La previsió de demandes és una de les parts més difícils de la gestió de la cadena de subministrament. La tecnologia actual de previsió presenta sovint a l'usuari resultats inexactes, provocant greus errors econòmics. No poden comprendre adequadament els canvis de patrons i les fluctuacions del mercat, i això dificulta la seva capacitat per calcular adequadament les tendències del mercat i proporcionar resultats en conseqüència.