Malzeme Planlamada Makine Öğrenmesi
Malzeme yönetimi, dikkatli planlama, tahmin, optimizasyon ve simülasyon gerektiren karmaşık bir görevdir. Bir tedarik zincirinde optimum malzeme akışını belirlemek için birçok analitik çalışma gereklidir.
Makine öğrenmesi, geleceği tahmin etmenin bir yoludur.
Ürünlere olan talebi ve personel ihtiyaçlarını tahmin ederek şirketlerin geleceği planlamasına yardımcı olur.
Tahmin, şirketlerin stoklarının tükenmemesi ve müşteri taleplerini karşılayabilmeleri için ne kadar ürün üretmeleri gerektiğini planlamasına yardımcı olur. Tahmin aynı zamanda şirketlerin mümkün olduğu kadar çok ürün üretmek için kaç kişiye ihtiyaç duyacaklarına karar vermelerine yardımcı olur.
Tıkanıklığın üretim üzerindeki etkisini tahmin etmek için belirli bir kaynağın bir görevi tamamlamasının ne kadar sürdüğünü bilmeniz gerekir. Bu bilgiyi geçmiş verilerden veya çalışanlarınıza sorarak alabilirsiniz.
Sıkışıklığın envanter üzerindeki etkisini tahmin etmek için her kaynağın bir günde ne kadar envanter kullandığını bilmeniz gerekir. Bu bilgi geçmiş verilerden veya çalışan görüşmelerinden elde edilebilir.
Optimizasyon, belirli bir problem için en uygun çözümü bulmayı amaçlayan bir çalışma alanıdır. Malzeme planlama örneğinde, maliyetleri en aza indirirken üretim tesisi tarafından üretilen karı en üst düzeye çıkarmak istiyorsunuz.
Makine öğrenmesinin kullanımı
Makine Öğrenmesi, malzeme planlaması için güçlü bir araçtır. İsrafı azaltmaya, verimliliği artırmaya ve verileriniz hakkında öngörü sağlamaya yardımcı olabilir.
Makine öğreniminin optimal bir plan oluşturmak için kullanılabileceği yollardan bazılarına göz atalım:
- Makine Öğrenimi, verilerinizi daha iyi anlamanıza yardımcı olur. Bu konuda ne kadar çok şey bilirseniz, o kadar iyi kararlar alırsınız.
- Makine Öğrenimi atık azaltmayı optimize edebilir ve güvenlik seviyelerini iyileştirebilir. Bu, hem fabrikalarda hem de depolarda çalışanlar için gelişmiş üretkenliğe yol açar.
- Makine öğrenimi modelleri, tek başına geleneksel yöntemlerle (ör. manuel analiz) fark edilmesi kolay olmayabilecek büyük miktarlardaki verilerde kalıplar bulma yeteneğine sahiptir.
Kullanılabilirliği
Makine Öğrenmesi, talebi tahmin etmek, üretimi optimize etmek ve maliyetleri en aza indirmek için Malzeme Planlamasında kullanılabilir. Makine öğreniminin en büyük yararı, gelecekteki olayları tahmin etmek için geçmiş verileri kullanarak belirsizlikle başa çıkmamıza izin vermesidir. Bu, işletmelerin geçmiş deneyimlere (veya bunların eksikliğine) dayanarak herhangi bir zamanda hangi ürünleri üretmeleri gerektiği veya ne kadar envanter tutmaları gerektiği konusunda daha iyi kararlar verebilecekleri anlamına gelir.