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如何使供应链更加敏捷? 数据清洗的课题交给AI

来源:河洛网    发布时间:2021-09-10     发布人:洛阳新闻网

在去年新型冠状病毒大爆发全面爆发之前,“ 供应链” 还不是热门词。 但是,在人们发现不能轻易购买自己喜欢的酵母和面包,甚至特定品牌的卫生纸之前,大众开始认真反思这三个词背后的深刻含义。

如何使供应链更加敏捷? 数据清洗的课题交给AI

在这期间,大家通过社交媒体意识到了意料之外的需求高涨和物资短缺的传言引发的抢购风潮,如何歇斯底里地冲击了包括生产计划、生产和物流配送在内的整个供应链体系。 作为教材,他亲自目睹了供应链不能适应需求变化,特别是不能及时适应实时趋势时发生的各种混乱。

2020年,新型冠状病毒大爆发给全球消费者上了重要的一课,供应链也真正来到了聚光灯下。

理想情况下,组织必须通过数据充分了解整个供应链,并确保在正确的时间将正确的产品和材料运送到正确的位置。 但是,这个世界并不那么理想。 供应链大数据(通常在企业内部积累了几十年)过于臃肿,无法有效利用,由此导致数据失去信心,事实成为垃圾资产。

为了解决这个问题,公司过去习惯使用数据清洗项目——修复或删除语法错误和无效文件的过程——将旧数据简化为只包含可操作和可用信息的格式。 这个清洗过程通常涵盖一系列需要重复的总结、组织、分析和集成环节。 在单一工厂和工厂进行数据清洗是极其困难的,统一规划互不相通的工业网络数据更是如此。

数据清洗过程通常很昂贵,需要大量的时间、资源和外部支持,但大量的投资并不一定能带来有效的收益。 另外,事实证明许多企业负担不起持续的数据清洗工作。 这个可行性课题和数据清洗必要性的交错,困扰着运营者们,但也不容忽视— — 因为没有数据,就谈不上加强业务、改进流程、节约成本。

不幸的是,新型冠状病毒大爆发的蔓延已经成为技术发展和实际配置的重要助力。 供应链也受到了巨大的积极影响,企业开始利用AI和ML的力量冲破传统数据清洗带来的包围。

自从过去不需要数据清洗,可以提高商业生产力以来,制造业供应链数据需求旺盛,但面临着数据供给不足,采用新技术非常困难的困境。 COVID-19带来了意想不到的紧急性,推动了对改善方法的深入研究。 虽然无法预测疫情的变化,但可以提供供应链体系的灵活性和敏捷性。 经过几个月的实践探索,证明只要向供应链注入敏捷性因素,就能够实现实时动态应对。

疫情背景下的运营经验表明,供应链数据始终处于混乱状态。 供应链部门不能花几个月时间清洗数据。 毕竟,这个完成在过时的状态下,不足以支持目前的生产和配送需求。 但是,如果放弃数据控制,制造商将无法根据店铺和仓库的实际需求迅速转移,无法明确优化库存和配送流程。

摘要表明,这种负面影响主要表现在三个层面。 首先是数据质量问题,即数据“ 肮脏的” 冗长,质量低。 另外,存储数据的设施相互孤立,大多无法相互&ldquo。 通话” 。 另外,由于灵活性太低,往往会明显拉动实际的生产效率。

其次,以往的数据只能手动清洗,因此无法跟上实时的变化。 因为供应链技术更新迭代太慢,库存成本增加,库存性能跟不上当前需求。 业务部门之间往往有相互隔离的目标和动机,各方在如何简化供应流程、需要哪些数据方面存在严重脱节。

由此带来第三个问题— — 高昂的成本。 糟糕的供应链数据管理每年可能会导致数百万美元的运营损失。

新型冠状病毒大爆发不仅深刻认识到了改善供应链流程的重要意义,而且唤起了人们提高数据清洗能力的欲望。 面对现实的挑战,我们必须向两种新生力量&mdash求助。 — 亚米和毫升。

AI有前途“ 消灭” 数据清洗需求:预计将速度和规模提升到新水平的Gartner:& ldquo; 到2024年底,74%的企业将从试验性AI转移到可操作的AI,将数据流和分析基础设施的规模提高5倍。 ”

但是,我们不能等待2024年&ldquo。 革命胜利之日” 大自然降临。 COVID-19疫情证明,在我们积极行动,真正完成数字化转型之前,压力将持续下去。 供应链落后带来的严重影响,任何企业都无法承担这样的现实风险。

AI和ML的价值就在这里。 虽然制造业和供应链行业始终将AI视为新鲜事物,但这方面的成果已经有了,并开始提供比较容易上手、使用方便的解决方案。 在供应链中,AI和机器学习可以消除大数据中包含的各种各样的&ldquo。 噪音” 。 AI目前可以对接收到的需求信号进行检测分类,并根据实时信息进行自我改善。 数据分析过程随时都在积极运行,积极切入数据管道以满足实时需求。 传统的数据清洗周期大多长达9~18个月,有时需要在电子表格中插入数据。但是,现在有望在AI的帮助下,将清洗时间从2年缩短到2个月。 这样,浩如烟海的数据第一次变得容易理解、使用方便、智能、操作方便。

如果长期陷入数据清洗的泥沼,现在正是体验AI力量的时候。 事实也一再证明,AI技术在数据可见性、除重、库存优化、数据驱动决策等领域具有非凡的优势。 、需要在供应链系统内引入AI数据清洗能力,可以是任意一种“ 固执” 组织必然会被历史大潮吞没。

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