שלח את בקשתך ואנו נשלח לך את תעריפי Fayrix בפועל תוך יום עסקים אחד

מיטוב מחסן על סמך לימוד מכונה

פתרון למידת המכונה של Fayrix לניהול מחסן יעיל, מזעור הסיכון לאי זמינות מוצרים ועלויות או בעלות על מחסן

ניהול מחסן המבוסס על גישה פרטנית לנתונים ארגוניים באמצעות מדעי נתונים יכול להגדיל משמעותית את קצב מחזור המלאי, להקטין את עודפי המלאי והזמנות ה"חירום", לשפר את שירות הלקוחות ובסופו של דבר את שביעות רצון הכללית של הלקוחות. חיזוי המבוסס על אסטרטגיות ניהול מחסן קונבנציונליות אינו מביא לתוצאות מדויקות. לעתים קרובות האנליסטים צריכים להתאים את התוצאות שלהם באופן ידני, בתלות בידע ובניסיון שלהם. טכנולוגיות מודרניות וידע מצטבר בניתוח חיזוי מאפשרים עיבוד מגוון רחב של נתונים ארגוניים בצורה טובה ויעילה יותר ויצירת תחזיות המותאמות במיוחד לצרכים העסקיים של חברה מסוימת וענף ספציפי.

הסיכונים בניהול מחסן לקוי


נתוני מקור
המפתח לניהול תקין של מחסן הוא פתרון למידת מכונה מתקדם, המבוסס על נתונים עסקיים פנימיים וחיצוניים עשירים
סוג מוצר
פריטים דומים וניתנים להחלפה
מחסני שותפים
נתונים היסטוריים על מכירות ומחיקות
נתונים היסטוריים על הסיבות למחיקות
עלות המוצרים
זמן משלוח המלאי
מקרי מחסור במלאי
תוכנית ייצור
הפרמטרים לחיזוי הביקוש לפריטי המחסן נבחרים באופן אוטומטי על סמך נתונים ארגוניים ייחודיים. רצוי לנתח את הנתונים ההיסטוריים של 3 השנים הקודמות ולהשתמש בהם כמערך נתוני תרגול למודל למידת המכונה על מנת לזהות עונתיות ולקבל תחזית מדויקת.

בני הדרך בפרויקטמיטוב מחסן

1
ניתוח נתונים
ניתוח מכירות, ניתוח מחיקות, ניתוח מסלולי מסירה, זיהוי גורמים עונתיים ומגמות, ניתוח מקרי מחסור, זיהוי מלאי לא נזיל, זיהוי דפוסי מתאם נתונים, זיהוי מקרים חריגים
2
פיתוח מודלי חיזוי
חיזוי הביקוש, זמן המשלוח, רמת הביטוח המוצע וגורמים אחרים הקשורים בהסתברות המשפיעים משמעותית על עלויות האחסון
3
פיתוח מודל המלצות
פיתוח מודל מיטוב אשר ממזער את עלויות האחסון על ידי המלצה על הערך הנדרש של ההזמנות ועל הספקים המתאימים
4
יישום
פיתוח ממשק משתמש ו/או אינטגרציה עם מערכות קשורות למשלוח תוצאות המודלים
עיות שנפתרו
כתוצאה משילוב מודל המבוסס על למידת מכונה, תקבל המלצות אוטומטיות לפתרון הבעיות החיוניות ביותר בניהול המחסן, לרבות:
אילו פריטים צריך להזמין וכמה?
מהו הזמן המיטבי להזמין?
מהי הכמות המיטבית של המלאי לביטוח?
מהי העלות הכוללת של ניהול המחסן?

יתרונות של למידת מכונה בפיתוחמודלי חיזוי

הגישה הקונבנציונליתולמידת מכונה

למידת מכונה בהזמנות מלאי מפחיתה את עלויות האחסון ב-10% בהשוואה לשיטות הקונבנציונליות.
למידת מכונה המשמשת לניהול מחסן מסייעת לחישוב עמוק ומדויק של פרמטרים מיטביים עבור כל פריט ומונעת גורמי שגיאה אנושיים. התוצאה היא דיוק מוגבר של התחזיות, הפחתת הסיכון לאי זמינות סחורות, הגדלת נפח הביקוש שמומש ושביעות רצון הלקוחות. בנוסף, אלגוריתמי למידת המכונה מאפשרים השגת איזון מיטבי בין עלויות המחסן המינימליות (שחרור הנכסים), מינימום הפסדים עקב חוסר זמינות של פריטים ומינימום עלויות הזמנה עקב הנחות ברכישה בכמות גדולה.
ניהול מחסן קונבנציונלי
  • הנוסחה להערכת נקודת הזמן להזמנה נוצרת על ידי אדם
  • הנוסחה מבוססת על נתונים ארגוניים של חברות, שהחלו את עסקיהן עוד במאה ה-20
  • מבנה הנוסחה הוא נוקשה, אינו מביא בחשבון את המאפיינים הארגוניים של הלקוח ואינו משתנה כאשר חוויות השוק הרלוונטי משתנות
  • נוסחה יחידה לכל פריטי המחסן (קבוצות פריטים)
ניהול מחסן המופעל על ידי לימוד מכונה
  • הנוסחה להערכת נקודת הזמן להזמנה מופעלת על ידי אלגוריתמים של למידת מכונה
  • הנוסחה מבוססת על הנתונים המוכללים של הלקוח במשך 2-5 השנים האחרונות
  • מבנה הנוסחה מוגדר במהלך תהליך למידת המודל את נתוני הלקוח וניתן לשינוי אם הסמן ישתנה
  • הנוסחה יכולה להיות שונה עבור פריטים שונים במחסן (קבוצות פריטים)

יתרונות מיטוב המחסן

עלויות עבודה נמוכות משמעותית
סיכון נמוך יותר לחוסר זמינות של סחורות
מחזור המחסן גבוה ומהיר יותר
שירות לקוחות טוב יותר
רווחיות גבוהה יותר
פחות מלאי מת
עלויות אחסנה נמוכות יותר
שיפור שביעות רצון הלקוחות

כיצד למזער סיכונים ולקצץ בעלויות ניהול המחסן?

השתמש בניתוח חיזוי המופעל על ידי למידת מכונה. צור איתנו קשר עוד היום כדי להתחיל למטב את ניהול המחסן שלך!