职业生涯
业务重点
增加卷的信息由公司鼓励开发新的应用程序和方法能够非常多样化的数据管理和分析效率。机器学习是人工智能的一个分支,借助先进的算法,解释数据创建预测旨在改善流程和应对挑战。Interlake Mecalux技术团队采用的算法和机器学习来提高效率在物流过程中如需求预测,库存管理,仓库的设计。
物流过程是旨在为客户提供快速的服务和交付货物的确切数量在正确的时间正确的地点。然而,这些过程可以影响消费趋势的变化或其他外部因素。公司把技术来识别供应链风险和应用措施,有助于减少他们的后果。
其中一个最有发展潜力的预测系统机器学习。这个人工智能领域使用先进的算法来处理大量的信息和识别模式。不断重复这一分析,系统完善其性能,直到得到更准确的结果。根据研究研究机器学习和深度的学习德国维尔茨堡大学的”的能力(机器学习)先进的解决问题,一般称为人工智能(AI),是基于分析模型,生成预测,规则,答案,建议,或类似的结果。”
机器学习的应用算法迭代学习的数据,使计算机系统能够找到隐藏的见解和复杂的模式。
在物流,据一份报告麻省理工学院的运输和物流中心机器学习,可以应用于供应链的需求进行适当的规划和自动化操作,如库存控制和顺序分布的组织路线。
如何Interlake Mecalux利用机器学习
增强客户的仓库时,Interlake Mecalux利用数据分析平台与机器学习算法能得出结论和提出建议来满足任何物流需求。
使用设备的历史数据,算法可以预测行为,发展趋势,和机器的吞吐量。基于客观数据,物流预测高度可靠的业务,促进战略决策。
Interlake Mecalux雇佣了一个自动化机器学习过程——AutoML——分析仓库数据的一部分追求最好的商业决策。一旦完成分析,比较先进的算法预测与其余的数据来确定它的故障率。这是因为任何预测受到一系列的制约因素和选择。例如,一个公司可能需要加强日常订单的数量。要做到这一点,它可以使几个同样有效决策:增加其数量的sku,优化操作动作,实现一个仓库管理系统(WMS),或者投资pick-to-light设备。
AutoML——自动化机器学习过程受雇于Interlake Mecalux——分析仓库数据的一部分在追求最好的商业决策
所使用的自动机器学习系统Interlake Mecalux预测未来需求的仓库收集大量的不同类型的数据。这些包括动作的处理设备,由机器进行活动的时间(例如,在塔式起重机、产品存储),流动发生的数量,货物收到的数量和订单每天派,和类型的订单准备。
机器学习系统由Interlake Mecalux是可扩展的:额外的数据,指标和预测元素可以被添加到响应当前物流挑战和预测未来的需求。数千万件数据可以为每个客户管理,提供一个更详细的分析中,更多的考虑到变量和场景。预报系统的新数据自动提高本身和检测可能改善仓库。
什么Interlake Mecalux的算法与数据吗?Interlake Mecalux机器学习工具执行四个主要功能:
- 选择,从数以百万计的数据,为每一个分析相关信息,丢弃不必要的数据,以获得一个可靠的预测。
- 提取特征来定义工作假说。
- 不同的模型和算法进行迭代,调整hyperparameters直到选择最好的选择。
- 构建和使用最好的模型预测。
机器学习系统受雇于Interlake Mecalux评估数据和模型,直到每个仓库选择最好的预测。如果建立的参数随时间变化,系统自动更新继续适应动态发展经历过所有的供应链。
仓库数据可以利用以下预测:
- 需求预测。时间序列和多元回归模型可以用来预测需求短,中,长期的。根据这些信息,可以计算准备订单及时适当的库存水平。
- 调度计划。预测所需的时间调度货物提前帮助组织工作,加快和简化订单分布。
- 库存管理。库存预测计算剩下的天数,直到产品将卖完了。根据这些信息,业务可以进行如下操作生成一个购买订单产品的ERP系统。bob手办官网
对于Interlake Mecalux,机器学习的目的是创建自动预测来提高其客户的供应链。通过客观数据分析,物流管理人员可以提出战略改善设施利用仓库所有资源。
算法来预测未来
时,公司需要现代化,优化流程,适应市场的发展,并提供更好的客户服务,机器学习构成战略促进决策的工具。
在物流、预测分析有巨大的潜力:它可以评估当前的商业模式,如果有必要,改革以应对市场变化。
仓库生成大量的信息。因此,Interlake Mecalux算法旨在支持业务决策,帮助企业的供应链运行顺利和有效。