افزایش چابکی و پایداری زنجیره تامین از طریق یادگیری ماشین: تکنیک های بهینه سازی برای لجستیک و مدیریت موجودی

در بازار جهانی کنونی، زنجیره های تامین به طور فزاینده ای پیچیده شده اند و این امر مستلزم استراتژی های مدیریتی چابک و پایدار است. روش های تحلیلی سنتی اغلب در پرداختن به این چالش ها ناکارآمد هستند و نیاز به رویکردهای پیشرفته تر را ایجاد می کنند. این مطالعه از تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین برای بهبود مدیریت لجستیک و موجودی استفاده می کند. با استفاده از داده های تاریخی یک شرکت خرده فروشی چندملیتی، شامل فروش، سطوح موجودی، نرخ های تحقق سفارش و هزینه های عملیاتی، ما انواع الگوریتم های یادگیری ماشین را اعمال کردیم. کاربرد این مدل های یادگیری ماشین منجر به بهبودهای قابل توجهی در حوزه های عملیاتی کلیدی شد و ما به افزایش ۱۵ درصدی دقت پیش بینی تقاضا، کاهش ۱۰ درصدی موجودی بیش از حد و کمبود موجودی و دقت ۹۵ درصدی در پیش بینی جدول زمانی تکمیل سفارش دست یافتیم. بعلاوه، محموله های در معرض خطر را شناسایی کرده و امکان تقسیم بندی مشتریان را بر اساس ترجیحات تحویل فراهم کردیم که منجر به ارائه خدمات شخصی سازی شده تر شد. ارزیابی ما پتانسیل متحول کننده ی یادگیری ماشین را در پاسخگوتر و داده محورتر کردن عملیات زنجیره تامین نشان می دهد.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشینی ، بهینه سازی زنجیره تامین ، مدیریت لجستیک ، تجزیه و تحلیل پیش بینانه ، بهینه سازی موجودی ، تقسیم بندی مشتری ، تحلیل سری های زمانی