مشین لرننگ کس طرح سپلائی چین کی اہلیت کو بہتر بنا سکتی ہے

مواد

• کس طرح سپلائی چین کام کرتا ہے
• سپلائی چین مینجمنٹ درد کے مقامات کیا ہیں؟
• مشین لرننگ کس طرح مدد کر سکتی ہے
• کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
• کن علاقوں میں بہتری کی ضرورت ہے؟
• عملی استعمال کے معاملات
• نتیجہ اخذ کرنا

ماخذ: ٹروفیلپکس / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام

ٹیکا وے:

کاروبار کو کامیاب بنانے کے ل it ، اس کے پاس فراہمی کا مناسب انتظام ہونا چاہئے۔ مشین لرننگ سپلائی چین مینجمنٹ کی درستگی اور کارکردگی کو بہتر بنانے میں معاون ہے۔

آج کی غیر مستحکم اور پیچیدہ کاروباری دنیا میں ، فراہمی کی زنجیروں کے لئے قابل اعتماد مانگ کی پیشن گوئی کا ماڈل بنانا بہت مشکل ہے۔ پیش گوئی کرنے کی بیشتر تکنیک مایوس کن نتائج لیتی ہیں۔ ان غلطیوں کے پیچھے بنیادی وجوہات اکثر ان تکنیکوں میں پڑی ہوتی ہیں جو پرانے ماڈل میں استعمال ہوتی ہیں۔ یہ ماڈل اعداد و شمار سے مستقل سیکھنے اور فیصلے کرنے کے لئے تیار نہیں کیے گئے ہیں۔ لہذا ، جب نیا ڈیٹا آتا ہے اور پیش گوئی کی جاتی ہے تو وہ متروک ہوجاتے ہیں۔ اس مسئلے کا جواب مشین سیکھنا ہے ، جو سپلائی چین کو موثر انداز میں پیش گوئی کرنے اور اس کا صحیح انتظام کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔ (مشینوں اور ذہانت سے متعلق مزید معلومات کے لئے ، سوچنے والی مشینیں دیکھیں: مصنوعی ذہانت سے متعلق بحث۔)

کس طرح سپلائی چین کام کرتا ہے

کسی کمپنی کی سپلائی چین کا انتظام اس کے سپلائی چین مینجمنٹ سسٹم کے ذریعہ کیا جاتا ہے۔ ایک سپلائی چین ایک کاروبار میں مختلف قسم کے سامان کی نقل و حرکت کو کنٹرول کرنے کے لئے کام کرتا ہے۔ اس میں انوینٹری میں مواد کا ذخیرہ بھی شامل ہے۔ لہذا سپلائی چین مینجمنٹ روزانہ سپلائی چین سرگرمیوں کی منصوبہ بندی ، کنٹرول اور عملدرآمد ہے ، جس کا مقصد کاروبار کے تمام نوڈس میں ، سامان کے ضیاع کی نفی کرتے ہوئے کاروباری معیار اور گاہکوں کی اطمینان کو بہتر بنانا ہے۔

سپلائی چین مینجمنٹ درد کے مقامات کیا ہیں؟

مطالبات کی پیش گوئی سپلائی چین مینجمنٹ کا سب سے مشکل حص .ہ ہے۔ پیشن گوئی کے لئے موجودہ ٹکنالوجی اکثر صارف کو غلط نتائج کے ساتھ پیش کرتی ہے ، جس کی وجہ سے وہ شدید معاشی غلطیاں کرتی ہیں۔ وہ بدلتے ہوئے بازار کے نمونوں اور مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کو صحیح طور پر نہیں سمجھ سکتے ہیں ، اور اس سے مارکیٹ کے رجحانات کا صحیح طور پر حساب لگانے اور اس کے مطابق نتائج فراہم کرنے کی صلاحیت متاثر ہوتی ہے۔

اکثر ، طلب کی پیش گوئی کی حدود کی وجہ سے ، منصوبہ بندی کرنے والی ٹیم حوصلہ شکنی کا شکار ہوتی ہے۔ انہوں نے رہنماؤں کو منصوبہ بندی کے عمل کو بہتر بنانے میں عدم دلچسپی کا الزام لگایا۔ یہ چیلنج اس حقیقت کی وجہ سے پیدا ہوتا ہے کہ صارفین کے مطالبات سے جمع کردہ ڈیٹا دن بدن پیچیدہ ہوتا جارہا ہے۔ پہلے ، اس کی ترجمانی بہت آسانی سے کی جاسکتی ہے۔ تاہم ، نئی ڈیٹا جنریشن ٹیکنالوجیز عمل میں آنے کے ساتھ ، موجودہ ٹیکنالوجی سے اعداد و شمار بہت پیچیدہ اور قریب تر ناممکن بن چکے ہیں۔

پہلے ، مطالبات کا سادہ تاریخی مطالبہ نمونہ استعمال کرکے آسانی سے حساب لگایا جاسکتا تھا۔ لیکن اب ، مطالبہ بہت ہی کم اطلاع پر اتار چڑھاؤ کرنے کے لئے جانا جاتا ہے اور اس طرح ، تاریخی اعداد و شمار بیکار ہے۔

مشین لرننگ کس طرح مدد کر سکتی ہے

روایتی الگورتھم کے ذریعہ ان کے اتار چڑھاو کی وجہ سے یہ مسائل حل نہیں ہوسکتے ہیں۔ تاہم ، مشین لرننگ کی مدد سے کمپنیاں آسانی سے ان کو حل کرسکتی ہیں۔ مشین لرننگ ایک خاص قسم کی ٹکنالوجی ہے جس کے ذریعے کمپیوٹر سسٹم دیئے گئے ڈیٹا سے بہت سی کارآمد چیزیں سیکھ سکتا ہے۔ مشین لرننگ کی مدد سے کمپنیاں ایک طاقتور الگورتھم کا نمونہ پیش کرسکتی ہیں جو مارکیٹ کے بہاؤ کے ساتھ ساتھ چل پڑے گی۔ روایتی الگورتھم کے برخلاف ، مشین لرننگ مارکیٹ کے منظر نامے سے سیکھتی ہے اور متحرک ماڈل تشکیل دے سکتی ہے۔

کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ

آپ کے سافٹ ویئر کے معیار کے بارے میں اپنے پروگرامنگ کی مہارت جب کوئی پرواہ نہیں کرتا بہتر بنانے کے نہیں کر سکتے.

مشین لرننگ کے ذریعے ، کمپیوٹر سسٹم حقیقت میں کسی بھی انسانی باہمی رابطے کی مدد کے بغیر اس ماڈل کو بہتر بنائے گا۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ جیسے جیسے مزید ڈیٹا مشین لرننگ سسٹم کے ذخائر میں داخل ہوتا ہے ، یہ اور زیادہ ذہین ہوتا جائے گا اور اعداد و شمار زیادہ نظم و نسق اور تشریح کرنا آسان ہوجاتے ہیں۔

مشین لرننگ بڑے اعداد و شمار کے ذرائع جیسے سوشل میڈیا ، ڈیجیٹل مارکیٹوں اور انٹرنیٹ پر مبنی دیگر سائٹوں کے ساتھ بھی مل سکتی ہے۔ موجودہ پلاننگ سسٹم کے ذریعہ یہ اب تک ممکن نہیں ہے۔ آسان الفاظ میں ، اس کا مطلب یہ ہے کہ کمپنیاں دوسری سائٹوں سے ڈیٹا سگنل استعمال کرسکتی ہیں جو صارفین کے ذریعہ تیار کردہ ہیں۔ اس ڈیٹا میں سوشل نیٹ ورکنگ سائٹوں اور آن لائن بازار کی جگہوں کا ڈیٹا شامل ہے۔ اس اعداد و شمار سے کمپنی کو یہ جاننے میں مدد ملتی ہے کہ اشتہار بازی اور میڈیا کے استعمال جیسی نئی تکنیکیں کس طرح فروخت کو بہتر بنا سکتی ہیں۔

کن علاقوں میں بہتری کی ضرورت ہے؟

بہت ساری جگہیں ہیں جہاں مشین لرننگ کو بہتری کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔ تاہم ، وہاں تین اہم مقامات ہیں جہاں منصوبہ بندی کے روایتی طریقہ کار مسائل پیدا کرتے ہیں۔ مشینی لرننگ کے ذریعہ ان مسائل اور ان پہلوؤں کی بہتری کے بارے میں ذیل میں تبادلہ خیال کیا گیا ہے۔

ٹیم کی مشکلات کی منصوبہ بندی

اکثر ، منصوبہ بندی کرنے والی ٹیمیں پرانی پیش گوئی کی تکنیک استعمال کرتی ہیں ، جس میں دستی طور پر تمام اعداد و شمار کی جانچ کرنا شامل ہوتا ہے۔ یہ عمل انتہائی وقت طلب ہے ، اور نتائج اکثر کافی حد تک درست نہیں ہوتے ہیں۔ اس طرح کی صورتحال نہ صرف ملازمین کے حوصلے پست کرتی ہے بلکہ کمپنی کی ترقی میں بھی رکاوٹ ہے۔ تاہم ، مشین لرننگ کے ساتھ ، نظام اعداد و شمار کی بنیاد پر ان کی ترجیحات کے مطابق بہت سے متغیر لے سکتا ہے ، اور انتہائی درست ماڈل بنا سکتا ہے۔ ان ماڈلز کو منصوبہ سازوں کے ذریعہ زیادہ موثر منصوبہ بندی کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے ، اور ان میں بہت زیادہ وقت نہیں لگتا ہے۔ منصوبہ ساز اپنے تجربات کے ذریعے ماڈل کو اور بھی بڑھا سکتے ہیں۔ (آگے کا منصوبہ بنانے کے لئے اعداد و شمار کے استعمال کے بارے میں مزید معلومات کے ل see ، ملاحظہ کریں کہ کس قدر انضمام پیش گوئی کے تجزیات کو تقویت بخش سکتا ہے۔)

سیفٹی اسٹاک کی سطح

روایتی منصوبہ بندی کے طریقوں کے ساتھ ، ایک کمپنی کو ہر وقت اپنے حفاظتی اسٹاک کی سطح کو بلند رکھنا پڑتا ہے۔ تاہم ، مشین سیکھنے سے زیادہ سے زیادہ تغیرات کا جائزہ لے کر زیادہ سے زیادہ سیکیورٹی اسٹاک کی سطح کو مقرر کیا جاسکتا ہے۔

سیلز اینڈ آپریشنز پلاننگ

اگر آپ کی سیلز اینڈ آپریشنز پلاننگ (ایس اینڈ او پی) ٹیم کی پیش گوئی غیر اطمینان بخش اور غلط ہے ، یا مارکیٹ کے طرز عمل کے مطابق ڈھالنے کے ل enough اتنا لچکدار نہیں ہے تو ، اس وقت ہوسکتا ہے کہ نظام کو اپ گریڈ کیا جائے۔ مشین لرننگ کو یہاں ایک درست استعمال ملتا ہے ، کیونکہ یہ مختلف قسم کے اعداد و شمار کے ذریعے موجودہ مارکیٹ کے رجحانات کو سیکھ کر پیشن گوئی کے معیار کو بہتر بنا سکتی ہے۔ اس طرح ، مشین لرننگ ایس اینڈ او پی کا کام بہت آسان بنا سکتی ہے۔

ان تمام شعبوں میں بہتری کی گنجائش ہے اور مشین خلا کی تکنیک سے ان خلا کو پُر کیا جاسکتا ہے۔ مشین لرننگ کسی کمپنی کی سپلائی چین مینجمنٹ کے فن تعمیر کو مکمل طور پر دیکھ سکتی ہے۔ بہت ساری کمپنیوں نے پہلے ہی اس کا استعمال شروع کر دیا ہے ، اور وہ یہ پاتے ہیں کہ ان کی منصوبہ بندی کا حصہ بہت بہتر ہوا ہے۔

عملی استعمال کے معاملات

ڈیمانڈ پیشن گوئی میں مشین لرننگ کے بہت سے فوائد کی وجہ سے ، یہ مختلف شعبوں میں استعمال ہورہا ہے۔ تاہم ، ان تنظیموں نے اپنے نظام کو سیکھنے والوں میں مکمل طور پر تبدیل نہیں کیا ہے - وہ روایتی اداروں کے ساتھ ساتھ مشین لرننگ سسٹم استعمال کررہی ہیں۔ مشین لرننگ سسٹم میراثی نظام کے خلا کو پورا کرتا ہے اور ان کی کارکردگی کو بڑھا دیتا ہے۔ اس طرح کے استعمال کے معاملات کی کچھ مثالیں ذیل میں دی گئی ہیں۔

گرانارولو

یہ ایک اطالوی ڈیری کمپنی ہے ، جس نے اپنی پیش گوئی کی درستگی میں پانچ فیصد اضافے کے لئے مشین لرننگ کا استعمال کیا ہے۔ اصل وقت کے نصف حصے میں بھی فراہمی کے اوقات میں کمی واقع ہوئی ہے جس کے نتیجے میں بہتر گاہکوں کی اطمینان بھی پیدا ہوا ہے۔

گروپ ڈینون

یہ کمپنی فرانس میں مقیم ہے اور بہت سی مختلف قسم کی مصنوعات فروخت کرتی ہے۔ اس سے قبل ، کمپنی کی طرف سے پیش کی جانے والی پروموشنل پیش کشوں کے جواب کی پیش گوئیاں 70 فیصد غلط ثابت ہوئیں ، جس کے نتیجے میں بڑے نقصانات ہوئے۔ تاہم ، اس کے منصوبہ بندی کے فن تعمیر میں مشین لرننگ کے نفاذ کے ساتھ ، اس نے فروخت اور پیش گوئی دونوں میں بہت زیادہ بہتری دیکھی ہے۔

لینکس انٹرنیشنل

لیننوکس ایک امریکی کمپنی ہے جو کولنگ اور ہیٹنگ ڈیوائسز تیار کرتی ہے۔ یہ پورے شمالی امریکہ میں پھیل گیا ہے۔ لہذا ، توسیع کے عمل سے نمٹنے کے دوران ، گاہکوں کو مکمل اطمینان فراہم کرنے کے ل Len ، لینکس انٹیگریٹڈ مشین سیکھنے کو اس کی پیش گوئی کرنے والے فن تعمیر کے ساتھ۔ مشین لرننگ کی مدد سے ، لیننوکس اپنے صارفین کی ضروریات کی صحیح طور پر پیش گوئی کرسکتا تھا ، جس سے کمپنی کو عام صارفین کے مطالبات کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد ملی۔ مشین لرننگ نے کمپنی کو اپنی منصوبہ بندی کے طریقہ کار کو مکمل طور پر خود کار بنانے میں بھی بڑی مدد ملی۔

نتیجہ اخذ کرنا

مشین لرننگ ، اگر صحیح جگہ پر اور صحیح وقت پر نافذ کی جائے تو ، کسی کمپنی کی سپلائی چین کے لئے بہت فائدہ مند ثابت ہوسکتی ہے۔ اس سے طلب کی پیش گوئی کے لئے درست ماڈل بنانے میں مدد مل سکتی ہے اور محکمہ پلاننگ کے کام کو بھی آسان بنا سکتا ہے۔ ابھی کسی پورے نظام کو مکمل طور پر تبدیل کرنا ضروری نہیں ہے ، لیکن مستقبل قریب میں ، ہر سپلائی چین یقینی طور پر مشینی نظام کو متحرک ماڈل کی تشکیل سے پیشن گوئی کی صلاحیت کو بہتر بنانے کے لئے استعمال کرے گا جسے مشین لرننگ سسٹم کے ذریعہ باقاعدگی سے اپ ڈیٹ کیا جائے گا۔ لہذا ، یہ نئی ٹیکنالوجی کاروباری اداروں کے لئے ایک ناگزیر ذریعہ ثابت ہوگی۔