Praca
BIZNESOWY PUNKT WIDZENIA
Przedsiębiorstwa generują coraz więcej różnorodnych informacji, to zaś rodzi potrzebę opracowywania nowych narzędzi i metod ułatwiających zarządzanie danymi i ich analizę. Uczenie maszynowe to obszar sztucznej inteligencji, w którym za pomocą zaawansowanych algorytmów interpretuje się dane w celu prognozowania służącego usprawnianiu procesów i rozwiązywaniu problemów. Zespół techniczny Mecaluxu wykorzystuje algorytmy i uczenie maszynowe w swojej pracy, której celem jest poprawa produktywności procesów logistycznych poprzez prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami czy projektowanie magazynów.
Logistyka jest procesem, którego celem jest sprawne zaopatrzenie odbiorców poprzez dostarczenie im odpowiedniej ilości produktów w odpowiednim czasie i miejscu. Wpływ na ten proces ma szereg zmiennych, takich jak np. zmiany trendów konsumenckich i inne czynniki zewnętrzne. Firmy sięgają po technologię, aby identyfikować ryzyko związane z łańcuchem dostaw i wdrażać środki pomagające minimalizować jego skutki.
Jednym z systemów predykcyjnych o największym potencjale jest uczenie maszynowe. Jest to dziedzina sztucznej inteligencji, która wykorzystuje zaawansowane algorytmy do przetwarzania ogromnych ilości danych i identyfikowania wzorców. Dzięki ciągłemu powtarzaniu analizy system udoskonala swoje działanie, aż do uzyskania dokładniejszych wyników. W swojej pracy zatytułowanej Machine learning and deep learning naukowcy z Uniwersytetu w Würzburgu (Niemcy) piszą, że „możliwość zastosowania uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów opiera się na modelach analitycznych, które generują prognozy, reguły, odpowiedzi, zalecenia i inne tego rodzaju wyniki”.
Uczenie maszynowe polega na zastosowaniu algorytmów, które uczą się iteracyjnie na podstawie danych, umożliwiając systemom komputerowym znajdowanie nowych pojęć i nieznanych prawidłowości.
W dziedzinie logistyki, według raportu MIT Center for Transportation & Logistics, uczenie maszynowe może być stosowane w łańcuchu dostaw do prognozowania poziomu popytu lub do automatyzacji operacji takich jak: kontrola stanu magazynowego czy planowanie tras dystrybucji zamówień.
Jak Mecalux wykorzystuje uczenie maszynowe
Aby usprawnić pracę magazynów swoich klientów, Mecalux wykorzystuje platformę analizy danych z algorytmami uczenia maszynowego, które potrafią wyciągać wnioski i proponować zalecenia w celu rozwiązywania wszelkich problemów logistycznych.
Na podstawie zgromadzonych w magazynie danych historycznych algorytmy mogą prognozować zachowania, trendy i wydajność. Oparte na obiektywnych danych prognozy w logistyce są wysoce wiarygodne i ułatwiają podejmowanie strategicznych decyzji biznesowych.
Mecalux stosuje automatyczne uczenie maszynowe (tzw. AutoML) w procesie, który polega na analizie części danych (zbiór uczący) pod kątem przyszłych najlepszych decyzji biznesowych, a następnie, po zakończeniu analizy, porównaniu uzyskanych prognoz z pozostałymi danymi (zbiór walidacyjny), aby sprawdzić ich wiarygodność. Każda prognoza może mieć wiele uwarunkowań i alternatyw. Na przykład wyobraźmy sobie firmę, która chce zwiększyć dzienną liczbę przygotowywanych zamówień. Aby to osiągnąć, można podjąć wiele równie słusznych decyzji: zwiększyć asortyment, zoptymalizować ruchy operatorów, wdrożyć oprogramowanie do zarządzania magazynem lub zastosować urządzenia wspomagające kompletację (np. pick-to-light).
Mecalux wykorzystuje automatyczne uczenie maszynowe (AutoML) do analizy wygenerowanych w magazynie danych w poszukiwaniu najlepszych decyzji biznesowych
System automatycznego uczenia maszynowego opracowany przez Mecalux w celu prognozowania przyszłych potrzeb magazynu gromadzi m.in. takie dane jak ruchy urządzeń transportu wewnętrznego, czas wykonania danej czynności przez urządzenia (np. odkładanie produktów na regały przez układnice), wielkość przepływu towaru, dzienna liczba przyjęć i wydań czy rodzaje przygotowywanych zamówień.
System ten jest rozszerzalny: można go rozbudowywać o kolejne dane, parametry i inne elementy, aby odpowiadać na bieżące wyzwania logistyczne i przewidywać przyszłe potrzeby. Dla każdego swojego klienta Mecalux może wykorzystywać zbiory dziesiątek milionów jednostek danych, umożliwiające szczegółową analizę, w której uwzględnia się wiele zmiennych i scenariuszy. System predykcyjny jest zasilany nowymi danymi, by mógł automatycznie się doskonalić i znajdować możliwości usprawnień magazynów.
Narzędzia uczenia maszynowego stosowane przez Mecalux spełniają cztery główne funkcje:
- wybranie z ogromnych zbiorów danych informacji istotnych dla analizy i odrzucenie zbędnych w celu uzyskania wiarygodnej prognozy;
- wyodrębnienie regularności w celu sformułowania hipotez roboczych;
- iterowanie po modelach z wykorzystaniem różnych algorytmów i kombinacji hiperparametrów do momentu znalezienia najlepszej opcji;
- zbudowanie najlepszego modelu i wykorzystanie go do tworzenia wszystkich prognoz.
System uczenia maszynowego stosowany przez Mecalux ocenia dane i modele, aby wybrać najbardziej odpowiednią prognozę dla każdego magazynu. Jeśli stosowane parametry zmieniają się w czasie, system jest automatycznie aktualizowany, aby dostosowywać się do dynamiki zmian zachodzących w łańcuchu dostaw.
Prognozy jakie można opracować na podstawie danych zgromadzonych w magazynie mogą dotyczyć:
- Prognozowania popytu. Wykorzystując szeregi czasowe i modele regresji wielorakiej, można szacować popyt w krótkim, średnim i długim okresie. Celem jest zapewnienie poziomu zapasów umożliwiającego przygotowanie wszystkich zamówień bez opóźnień.
- Planowania wysyłek. Oszacowanie czasu potrzebnego na przygotowanie zamówień pomaga z wyprzedzeniem tak zorganizować pracę, aby możliwa była ich szybka i sprawna realizacja.
- Kontrola zapasów. Oszacowanie, za ile dni produkt będzie niedostępny w magazynie, pozwala podjąć działania, takie jak np. wygenerowanie zamówienia na zakup większej liczby sztuk w systemie ERP.
Dla Mecaluxu celem uczenia maszynowego jest automatyczne tworzenie prognoz, które usprawnią łańcuch dostaw jego klientów. Dzięki obiektywnym danym kierownicy ds. logistyki mogą zaproponować wprowadzenie w swoich obiektach zmian, które pomogą maksymalnie wykorzystać wszystkie zasoby.
Wyprzedzić przyszłość
W czasach, gdy firmy muszą modernizować i optymalizować procesy, aby dostosowywać się do zmian na rynku i zapewniać swoim klientom lepszą obsługę, uczenie maszynowe staje się ważnym narzędziem.
Magazyny generują ogromne ilości danych, analityka predykcyjna ma więc ogromny potencjał zastosowania w logistyce, pozwala bowiem ocenić aktualny model biznesowy i w razie potrzeby zmodyfikować go tak, aby był w stanie sprostać zmianom zachodzącym na rynku.
Algorytmy stosowane przez Mecalux mają na celu ułatwiać firmom podejmowanie trafnych decyzji biznesowych, a tym samym pomagać im w uzyskaniu płynnego i wydajnego łańcucha dostaw.