Транспорт и логистика

Как Dataiku применяется в цепочках поставок

~ 3 мин

Логистика – отрасль, которая во многом зависит от инноваций. Внедрение аналитической платформы и переход от устаревшей схемы работы к инновационной позволит компаниям оставаться конкурентоспособными даже в условиях экономического кризиса

логістика, Dataiku

Dataiku –  платформа, демократизирующая доступ к данным и позволяющая предприятиям прокладывать собственный путь к качественному применению искусственного интеллекта. Сотни компаний ежедневно используют Dataiku для создания, развертывания и мониторинга прогнозных потоков данных.

Dataiku и её функции в цепочках поставок

Вот как Dataiku помогает компаниям, работающим в сфере логистики и складского хозяйства, внедрять процессы, управляемые искусственным интеллектом в цепочки поставок:

  • создает пространство для совместной работы с целью исследования данных и увеличения их ценности. Платформа позволяет каждому (от исследователя данных до бизнес-аналитика) участвовать в проектах данных и взаимодействовать с информацией для улучшения процессов;
  • организует моментальный и надёжный анализ. Функция визуального анализа полезна для принятия решений, а моделирование с помощью машинного обучения создает прогнозы развития ситуаций;
  • делает ML доступным. Внедрение моделей машинного обучения в производство и автоматизацию рабочих процессов вместе с Dataiku больше не кажется проблемой. Платформа делает ML неотъемлемой частью проекта данных, позволяя компаниям извлекать из своих данных максимальную пользу;
  • обеспечивает соответствие требованиям безопасности и конфиденциальности на каждом этапе обработки данных. Такие функции, как мониторинг активности и детальные права доступа к набору данных, проекту и т. д., дают пользователям возможность контролировать и целенаправленно использовать конфиденциальные данные (например, информацию о транзакциях), не раскрывая их другим отделам компании.

Потенциальные выгоды от систем с искусственным интеллектом в операциях цепочки поставок огромны. В настоящее время у большинства крупных компаний данные находятся в разрозненной форме, и использовать их качественно довольно трудно. Чтобы выполнить переход предприятия от устаревшей модели работы к инновационной, необходимо:

  • исследовать наборы данных из нескольких источников для создания проектов, установить приоритеты в доступе к наборам данных с учетом их совместимости и конфиденциальности;
  • внедрить решения для аналитики данных в режиме реального времени;
  • автоматизировать рабочие процессы, связанные с конкретными идеями;
  • отслеживать рабочие процессы, чтобы убедиться, что они происходят так, как необходимо.

Базовые требования к компаниям, которые хотят оставаться конкурентоспособными в условиях современного рынка:

Оптимизация процессов, планирование и производство

Оптимизация цепочки поставок влияет на все отрасли, от розничной торговли до производства, от транспортировки до складирования. Машинное обучение и ИИ предоставляют дополнительные возможности для ужесточения логистики цепочки поставок с использованием новых источников данных и новых методов. Эта технология радикально улучшает все процессы, особенно на локальном уровне (в рамках конкретного предприятия или склада).

Использование технологий обработки данных и машинного обучения позволяет компаниям оптимизировать логистику и определять факторы, влияющие на производительность. Это особенно помогает производителям, выпускающим товары под заказ, поскольку с AI легче согласовывать все условия заказа.

Прогнозирование спроса

Наука о данных и методы машинного обучения позволяют отслеживать все факторы, которые могут повлиять на спроса, в масштабе, который был бы невозможен при анализе людьми. Такая информация, как погода или продажи в реальном времени улучшают качество управления складом или управление системами инвентаризации.

Правильный выбор поставщиков

Умная аналитическая платформа изучает большие наборы данных и автоматически сортирует поставщиков по их эффективности (например, время доставки, комплектации партий товаров и т.д.), кредитному скорингу и внутренним оценкам, которые затем позволяют собственнику бизнеса принимать максимально выгодные решения при выборе поставщиков.

Автоматизация процессов

Когда дело доходит до машинного обучения и искусственного интеллекта в цепочке поставок, ключевым шагом оптимизации является автоматизация – удаление из процесса действий, которые ранее выполнялись людьми вручную. Автоматизация высвобождает энергию человека для выполнения более стратегических задач и дальнейшего развития бизнеса.

Обращайтесь к нам, чтобы внедрить такое решение в своей компании
Департамент корпоративных решений
;