Χρήση τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτιστοποίηση των επιπέδων αποθέματος της εφοδιαστικής αλυσίδας – Pathmind

1
Χρήση τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτιστοποίηση των επιπέδων αποθέματος της εφοδιαστικής αλυσίδας – Pathmind

Πρόκληση

Η αλυσίδα εφοδιασμού που χρησιμοποιείται για αυτό το έργο περιλαμβάνει εργοστάσιο, αποθήκη και λιανοπωλητή. Ο έμπορος λιανικής παραγγέλνει περισσότερο απόθεμα από την αποθήκη εάν δεν έχει αρκετό για να καλύψει τη ζήτηση των πελατών. Ομοίως, η αποθήκη δίνει παραγγελίες από το εργοστάσιο εάν δεν μπορεί να ικανοποιήσει το αίτημα του λιανοπωλητή. Ο χρόνος αναμονής πελατών αυξάνεται καθώς η παραγγελία ανεβαίνει περισσότερο στην αλυσίδα.

Με μια γρήγορη ματιά, μπορεί να φαίνεται λογικό να διατηρείτε όσο το δυνατόν περισσότερο απόθεμα σε κάθε τοποθεσία, ώστε οι χρόνοι αναμονής των πελατών να παραμένουν χαμηλοί. Προσθέστε, ωστόσο, το κόστος διακράτησης και πάρα πολλά προϊόντα σε οποιαδήποτε τοποθεσία θα επηρεάσουν γρήγορα τα περιθώρια κέρδους. Ο στόχος της προσομοίωσης είναι να υπολογίσει τα βέλτιστα ελάχιστα επίπεδα αποθέματος που ζητούν εκ νέου απόθεμα και στα τρία στάδια της αλυσίδας για να εξισορροπηθούν τόσο οι χρόνοι αναμονής όσο και τα περιθώρια κέρδους.

Γιατί χρειαζόταν το Pathmind

Μια σημαντική πρόκληση για κάθε αλυσίδα εφοδιασμού είναι ότι η ζήτηση των πελατών αλλάζει απροσδόκητα. Η αποτροπή της εξάντλησης αποθεμάτων είναι σημαντική για την αποφυγή χαμένων πωλήσεων. Πολλά εργαλεία βελτιστοποίησης, όπως τα ευρετικά, δεν είναι σε θέση να αντιμετωπίσουν τη μεταβλητότητα της ζήτησης. Η ενισχυτική μάθηση προσφέρει μια πιο δυναμική λύση ικανή να βελτιστοποιεί τις αποφάσεις ακόμα και όταν τα δεδομένα δεν είναι στατικά. Στην περίπτωση αυτής της προσομοίωσης της εφοδιαστικής αλυσίδας, η ζήτηση των πελατών παρουσιάζει διακυμάνσεις καθημερινά, καθιστώντας δύσκολη την πρόβλεψη πόσων αποθεμάτων είναι απαραίτητα για την κάλυψη της ζήτησης, ενώ παράλληλα ελαχιστοποιείται το πλεονάζον απόθεμα.

Schreibe einen Kommentar