Привет! Сегодня в логистике мы сталкиваемся с множеством вызовов, требующих новых подходов. Глобализация, большие объёмы данных, изменчивость потребительских настроений и стремление к экономии делают традиционные способы управления недостаточно эффективными. Поэтому машинное обучение оказывается как никогда кстати и становится важным инструментом для оптимизации логистических процессов.

Традиционная организация цепочек поставок часто сталкивается с проблемами. Например, прогнозирование и планирование могут быть некорректными из-за отсутствия своевременных и точных данных. Для координации участников цепочек поставок требуются значительные, но не всегда оправданные ресурсы. Непредсказуемые обстоятельства, такие как погодные условия или колебания спроса, тоже могут приводить к сбоям. Работа вручную также повышает вероятность ошибок (человеческий фактор, куда ж без него) и снижает общую эффективность.

Варианты использования

Машинное обучение открывает двери автоматизации рутинных задач. Графики заказов составляются с учётом всех факторов (от затрат на хранение до времени выполнения заказов и вместимости складов), а доставка оптимизируется в режиме реального времени. Вы всегда знаете, где находится каждый контейнер или иная единица груза и когда она прибудет на следующий этап доставки.

Алгоритмы машинного обучения автоматизируют проверку качества с помощью распознавания изображений для обнаружения повреждений контейнеров и упаковки — настоящее спасение для работы складов. Они помогают планировать размещение товаров, оптимизировать маршруты и минимизировать ошибки. Управление ресурсами становится проще благодаря прогнозам по прогулам и текучке кадров. Это позволяет лучше планировать рабочие смены сотрудников. Также при помощи машинного обучения можно определять оптимальное время для техобслуживания парка техники, сокращая тем самым время простоя.

В производственных процессах оно помогает собирать данные для оценки эффективности оборудования и выявления возможностей для его улучшения. Автоматизация повторяющихся действий увеличивает скорость и гибкость операций, освобождая сотрудникам время для выполнения других задач.

Прогнозирование спроса и планирование запасов. ML анализирует данные о продажах, сезонных изменениях и предпочтениях потребителей. Обучение с учителем и без него выявляет скрытые закономерности и тренды, которые трудно заметить при помощи традиционных методов. Это позволяет точно прогнозировать спрос и учитывать рыночные колебания.

Также компании могут автоматизировать управление запасами, учитывая прогнозы спроса, текущее состояние, сроки поставок и другие факторы. Так они могут сократить затраты на хранение и избежать товарного дефицита.

Прогностическое обслуживание транспортных средств. Датчики на машинах собирают информацию о температуре двигателя, уровне вибраций и состоянии масла. Алгоритмы обрабатывают эти данные, а также анализируют дорожные условия, чтобы определить оптимальное время для обслуживания транспортного средства. Это позволяет логистическим компаниям избежать дорогостоящих поломок и увеличить срок службы машин. Такой подход также сокращает время простоя и повышает общую эффективность логистики.

Управление взаимодействиями с поставщиками. Анализируя данные о поведении и предпочтениях клиентов, ML помогает компаниям предвидеть изменения спроса и заранее планировать заказы. Например, на основе прошлых данных о заказах можно предсказать, когда определенные товары будут востребованы. Это помогает оптимизировать запасы и улучшить отношения с поставщиками, так как компания может точнее планировать заказы и минимизировать излишки.

Оптимизация маршрутов доставки. Анализ транспортных схем и расстояний между точками оперативно предоставляет возможность логистическим компаниям разрабатывать оптимальные маршруты для доставки грузов. Алгоритмы принимают во внимание такие факторы, как транспортные потоки, дорожные и погодные условия, и оптимизируют маршруты для сокращения времени доставки и расходов на ГСМ. Например, ML может предложить альтернативные маршруты, чтобы избежать пробок и дорожных работ, уменьшая задержки и повышая общую эффективность доставки.

Гибкое ценообразование. При помощи алгоритмов и прогнозирования данных можно корректировать тарифы на отгрузку. В долгосрочной перспективе это приводит к оптимизации стратегии ценообразования и повышению лояльности покупателей за счёт конкурентоспособных цен.

Автономные машины. Беспилотные транспортные средства почти без участия человека используют машинное обучение для уверенного передвижения по сложным городским и сельским маршрутам. Это помогает сократить затраты на рабочую силу, оптимизировать расход топлива и планировать эффективные маршруты, избегая задержек.

Инструменты

Модель авторегрессии скользящего среднего ARIMA. Используется для прогнозирования и базируется на трёх компонентах: авторегрессия (AR), интеграция (I) и скользящее среднее (MA). Например, компании могут применять ARIMA для прогнозирования объёмов продаж и определения оптимального количества товаров для заказа.

Авторегрессия использует зависимости между текущим и историческими значениями временного ряда. Обозначается параметром p, определяющим количество прошлых наблюдений.

Интеграция устраняет тренды, превращая временной ряд в ряд с постоянными средними и дисперсиями. Обозначается параметром d, показывающим количество дифференцирований для достижения стационарности.

Скользящее среднее использует корреляцию с актуальным показателем и ошибками прогнозирования предыдущих значений. Обозначается параметром q, который определяет количество лагов ошибок прогноза.

ARIMA эффективно работает с временными рядами, содержащими тренды и сезонные компоненты. Проста в реализации и интерпретации результатов. В то же время, она требует стационарности временного ряда и не учитывает внешние факторы и переменные.

Сети долгой краткосрочной памяти LSTM. Это нейронная модель глубокого обучения, особенно подходящая для задач предсказания последовательностей. Она эффективно обрабатывает временные ряды, которые могут демонстрировать паттерны, проявляющиеся в течение продолжительных периодов. LSTM эффективно управляет сложными, нелинейными трендами, возникающими при прогнозировании спроса, благодаря своей способности запоминать и учиться на долгосрочных зависимостях в данных.

Применение:

• оптимизация маршрутов, прогноз трафика и снижение транспортных затрат;

• анализ исторических данных о продажах, предсказание будущих потребностей, минимизация дефицита и избытка товарных запасов;

• предсказание потенциальных сбоев и задержек в логистических операциях;

• анализ данных о работе оборудования, предсказание возможных поломок и необходимости технического обслуживания.

Обучение с подкреплением (RL). Модель предсказывает спрос, анализирует точность и корректирует будущие прогнозы на основе полученных данных. Например, она может адаптировать свои предсказания в ответ на непредвиденные события, такие как сбои в цепочке поставок или изменения рыночных тенденций.

Розничные торговые компании могут обучить модель анализировать данные о продажах для предотвращения товарного дефицита или избытка, своевременно регулируя уровень запасов. Это поможет им адаптироваться к сезонным изменениям спроса.

Генетические алгоритмы. Методы оптимизации, основанные на принципах естественного отбора, разрабатывают множество возможных решений, например, маршруты доставки). Эти решения последовательно улучшаются через итеративный процесс отбора лучших вариантов и их «скрещивание» для создания новых, более оптимальных. В итоге, алгоритм находит максимально эффективное решение. Генетические алгоритмы хороши для анализа маршрутов доставки между распределительными центрами и клиентами, чтобы определить наиболее быстрый и экономически выгодный путь.

Кластеризация K-средних (k-means). Алгоритм обучения без учителя, который группирует в кластеры схожие точки данных. В управлении цепочками поставок его можно использовать для классификации продуктов по тенденциям их продаж, для оптимизации управления запасами на складах и в магазинах.

Случайные леса. Методика ансамблевого обучения, используемая для прогнозного моделирования. В управлении запасами она анализирует различные параметры, такие как исторические данные по прошлым продажам, поведение покупателей и условия рынка. Это позволяет прогнозировать оптимальные уровни запасов на определённые периоды времени.

Репозитории на GitHub

Кликайте по ссылкам и добавляйте в закладки, может, пригодится:

• Моделирование аварий — платформа Insight Lane для анализа безопасности дорожных сетей.

• BDIT Data Sources — основной репозиторий для кода и документации команды по инновациям в области больших данных.

• ЛогистическаяРегрессия — с нуля на Python.

• Запасы-логистика-рабочий процесс.

• Модуль логистической регрессии.

• Модули системы управления складом.