Da sich Fachleute für Lieferketten mit der Realität des letzten Jahrzehnts auseinandersetzen – und mit den massiven Unterbrechungen, die damit einhergingen – sind neue Werkzeuge und Ideen erforderlich, um Prozesse zu optimieren und Abläufe zu straffen. Für eine Branche, die sich auf stabile Lieferketten verlassen hatte, die schlanke und JIT-Methoden für die Nachfrage- und Angebotsplanung ermöglichten, erscheint die Zukunft noch unsicherer.
Die Advanced Business Planning-Software von Plex Supply Chain Planning wurde für moderne Fachleute im Lieferkettenmanagement entwickelt, damit sie die genauesten und leistungsstärksten Tools zur Verfügung haben. Jetzt, mit der zusätzlichen Funktionalität des maschinellen Lernens, ist die Lösung darauf ausgerichtet, diesen Lieferkettenmanagement-Fachleuten zu ermöglichen, die neue Realität souverän zu bewältigen.
Warum maschinelles Lernen hinzufügen?
Maschinelles Lernen ist kein neues Konzept, aber seine Integration in die Lieferkettenplanung war ein langsamer Prozess. Maschinelles Lernen erforderte traditionell Datenwissenschaftler, die wussten, welche Modelle anzuwenden sind. Komplexe Modelle mit komplexen Anwendungsfällen erforderten eine größere Tiefe an Verständnis, sodass der umfassende Einsatz von maschinellem Lernen problematisch war. Doch da schlanke und JIT-Praktiken einer größeren Unsicherheit und dem Bedarf an mehr Agilität weichen, wurde deutlich, dass traditionelle Prognosen – und ihre Abhängigkeit von stabilen Lieferketten – ein hohes Maß an Unsicherheit bei Einflussfaktoren und Schlüsselergebnissen nicht bewältigen können.
Die Antwort auf diese Unsicherheit war die Nutzung eines größeren Datenzuflusses, der in vernetzten Fabriken und Serviceumgebungen verfügbar ist. In Kombination mit maschinellem Lernen werden diese Daten genutzt, um ihre Relevanz für die Lieferplanung zu verstehen und die Lücke zwischen den stabilen Lieferketten der Vergangenheit und den Unterbrechungen der letzten Jahre zu schließen.
Maschinelles Lernen für Planungsprofis
Nur wenige Unternehmen – unabhängig von ihrer Größe – beschäftigen eigene Datenwissenschaftler. Da Daten im Wandel und oft unübersichtlich sind, verfolgte Plex Supply Chain Planning den Ansatz: „Wie bringen wir die Funktionalität des maschinellen Lernens zu Planungsprofis, ohne dass diese über hochspezialisierte Fähigkeiten verfügen müssen?“ Sie begannen mit der Analyse der Daten.
Die Advanced Business Planning-Plattform enthielt bereits Funktionen wie Glättung und Prognosen, aber durch die Erweiterung um maschinelles Lernen konnten zusätzliche Dimensionen der Daten erschlossen werden. Die neue Funktionalität des maschinellen Lernens bietet weiteren Kontext für die Kategorisierung von Produkten. Sie ermöglicht es Planern, zukünftige und vergangene Preis- und Ereignisdaten für neue Produktlinien einzubeziehen. Sie berücksichtigt auch Unterbrechungen wie Lagerausfälle. Sie kann sogar mit POS-Daten und IHS Markit (S&P Global)-Daten für automatische Prognosen integriert werden. Mit diesen neuen Eingaben filtern Algorithmen des maschinellen Lernens irrelevante Daten heraus und weisen Planer auf Richtungen hin, die sie bisher nicht berücksichtigt hatten. Darüber hinaus kann sie auf POS-Daten zurückgreifen und den Planer darauf hinweisen, dass die Farbe einen größeren Einfluss als der Stil hat, oder sie kann Mitgliedschaftsdaten nutzen, um das Umsatzwachstum zu prognostizieren.
Der Ansatz von Plex Supply Chain Planning für maschinelles Lernen
Der Ansatz von Plex Supply Chain Planning konzentriert sich auf kritische Daten. Durch den Start mit der Datenbank haben Planer die Flexibilität, ihre eigene Definition von Basisdaten zu erstellen. Sie können auch hierarchische Ebenen für den Kunden, das Produkt, den Standort usw. hinzufügen. Diese Flexibilität ermöglicht es ihnen, Attribute einzubauen, die für das Unternehmen einzigartig sind. Das Ergebnis ist ein System, in dem die Maschine die wichtigsten Attribute identifiziert und es den Planern ermöglicht, diese in die Prognose einzubeziehen. Es schließt die Lücke, die durch den Wegfall stabiler, JIT- und vorhersehbarer Lieferkettenprognosen entstanden ist, und bietet Planern ein leistungsstarkes Werkzeug für eine höhere Prognosegenauigkeit.
Maschinelles Lernen und die Advanced Business Planning-Software von Plex Supply Chain Planning
Planungsprofis stehen heute unter mehr Stress als je zuvor. Mit dem Verlust der Vorhersehbarkeit und dem Zusammenbruch langjähriger Planungsmodelle werden viele Planer an den Rand gedrängt. Die neuen Funktionen für maschinelles Lernen von Plex Supply Chain Planning ermöglichen es Planern, Sicherheit zurückzugewinnen und sogar noch mehr Genauigkeit zu erreichen. Die Funktion für maschinelles Lernen ist eine Ergänzung zur Advanced Business Planning-Software, die Planern hilft, mehr Genauigkeit zu erzielen, den Lagerbestand zu senken, genauere Prognosen zu erstellen und das Rätselraten zu reduzieren. Sie ist intuitiv und erfordert nur eine minimale Lernkurve.
Die Planung mit Kalkulationstabellen war schon vor den Unterbrechungen der letzten Jahre problematisch. Jetzt ist sie nahezu unmöglich. Mit der Funktion für maschinelles Lernen in der Advanced Business Planning-Software von Plex Supply Chain Planning können sich Planer darauf verlassen, dass Maschinen ihnen zeigen, welcher Plan am besten funktioniert.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie die bald erscheinenden Funktionen für maschinelles Lernen der Advanced Business Planning-Software von Plex Supply Chain Planning Ihnen helfen, Unsicherheiten zu beseitigen und mit größerer Genauigkeit zu planen,kontaktieren Sie uns noch heute.
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