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框架的自动化。ML可以自动执行某些供应链任务，例如库存管理、需求预测和订单履行。任务自动化可以通过简化流程和消除人工劳动来帮助降低成本并提高效率。ML 算法可以帮助自动化客户服务任务，例如订单跟踪和查询解决，从而释放员工资源以用于更多增值任务，例如营销或产品开发。

预测分析。供应链管理可以应用机器学习的一种方式是通过预测分析。ML 算法可以通过分析历史数据和客户趋势来预测和预测客户需求并优化生产计划。公司可以更好地预测未来订单并规划库存水平。一旦您的组织采用智能预测系统，您就可以期待优化性能、降低成本并增加销售额和利润。

风险管理。机器学习算法可以分析历史数据，在供应链中识别潜在风险，例如交货延迟或产品缺陷等。组织可以采取主动措施，在这些风险对供应链流程造成任何干扰之前降低风险。

机器学习算法还可以通过对欺诈活动发出警报来预测财务风险。业务经理可以通过设置警报（包括向供应商重复付款）来加强安全性。通过这种方式，他们可以降低潜在欺诈指控的可能性。

优化供应链流程。组织可以优化从开始到最终用户交付的整个供应链流程。机器学习算法可以帮助确定需要改进的领域，以提高效率和节省成本。优化供应链的企业可以选择最佳方案，从而提高效率。

运输和物流优化。机器学习算法可用于优化运输路线和时间表。例如，您可以分析实时交通数据以确定最有效的运输路线。公司可以降低燃料成本并确保准时交货。ML 算法还可以在运输过程中跟踪货物。历史数据可以准确预测交货 哥伦比亚电子邮件列表 时间并减少任何错误。

供应链经理可以通过准确的交货时间预测来控制和改善运营并提高客户满意度

库存管理。库存管理是供应链中 ML 应用的关键领域之一。机器学习通过预测某些产品的需求并预测何时需要补货来改善库存管理。库存规划对于跟踪和优化供需计划至关重要。规划有助于防止不需要的产品积压或库存过快耗尽。库存规划可确保客户在需要时始终能够获得所需的产品。

供应商选择。供应链的主要功能之一是为您的企业选择理想的供应商。找到合适的供应商需要花费大量时间，而且成本高昂。机器学习技术可用于找到选择和评估供应商的正确因素。组织可以使用历史数据、市场表现和季节性变化来找到选择和评估供应商的正确因素。

拥抱人工智能和机器学习

机器学习技术在供应链的各个领域都得到了广泛应用。值得注意的是，根据行业的性质、类型和业务拥有的数据量，机器学习有多种应用。所有这些因素对选择合适的算法都有重大影响。机器学习技术在未来的使用肯定会增加。随着越来越多的企业采用人工智能和机器学习来改善供应链，它们可能会提高自己的能力、知识和业务洞察力。