কীভাবে মেশিন লার্নিং সরবরাহের চেইন দক্ষতার উন্নতি করতে পারে

কন্টেন্ট

• কীভাবে সাপ্লাই চেইন কাজ করে
• সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট ব্যথা পয়েন্টগুলি কী কী?
• মেশিন লার্নিং কীভাবে সহায়তা করতে পারে
• কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ
• কোন অঞ্চলের উন্নতির প্রয়োজন?
• ব্যবহারিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে
• উপসংহার

সূত্র: ট্রুফেলপিক্স / ড্রিমসটাইম ডটকম

ছাড়াইয়া লত্তয়া:

ব্যবসায়ের সাফল্যের জন্য এটির অবশ্যই একটি সঠিকভাবে পরিচালিত সরবরাহের চেইন থাকা উচিত। মেশিন লার্নিং সরবরাহ চেইন পরিচালনার যথার্থতা এবং দক্ষতা উন্নত করতে সহায়তা করে।

আজকের অস্থির এবং জটিল ব্যবসায়িক বিশ্বে, সরবরাহের চেইনের জন্য নির্ভরযোগ্য চাহিদা পূর্বাভাসের মডেল তৈরি করা খুব কঠিন। বেশিরভাগ পূর্বাভাস কৌশল হতাশাজনক ফলাফল দেয়। এই ত্রুটিগুলির পিছনে মূল কারণগুলি প্রায়শই পুরানো মডেলগুলিতে ব্যবহৃত কৌশলগুলিতে পড়ে থাকতে দেখা যায়। এই মডেলগুলি ডেটা থেকে অবিরাম শেখার এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়নি। সুতরাং, যখন নতুন ডেটা আসে এবং পূর্বাভাস নেওয়া হয় তখন তারা অচল হয়ে পড়ে। এই সমস্যার উত্তর হ'ল মেশিন লার্নিং, যা সরবরাহের শৃঙ্খলে দক্ষতার সাথে পূর্বাভাস দিতে এবং এটি সঠিকভাবে পরিচালনা করতে সহায়তা করে। (মেশিন এবং বুদ্ধি সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, চিন্তাভাবনা মেশিনগুলি: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিতর্ক দেখুন))

কীভাবে সাপ্লাই চেইন কাজ করে

কোনও সংস্থার সাপ্লাই চেইন তার সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম দ্বারা পরিচালিত হয়। একটি সরবরাহে চেইন একটি ব্যবসায় বিভিন্ন ধরণের পণ্য চলাচল নিয়ন্ত্রণ করতে কাজ করে। এটি ইনভেন্টরিতে উপকরণ সংরক্ষণের সাথে জড়িত। সুতরাং সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট হ'ল ব্যবসায়ের সমস্ত নোডে পণ্যগুলির অপচয়কে উপেক্ষা করার সাথে সাথে ব্যবসায়ের মান এবং গ্রাহকের সন্তুষ্টি উন্নয়নের লক্ষ্যে দৈনিক সরবরাহ চেইন কার্যক্রমের পরিকল্পনা, নিয়ন্ত্রণ এবং সম্পাদন।

সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট ব্যথা পয়েন্টগুলি কী কী?

দাবির পূর্বাভাস সরবরাহ সাপ্লাই চেইন পরিচালনার একটি অন্যতম কঠিন অঙ্গ। পূর্বাভাসের জন্য বর্তমান প্রযুক্তি প্রায়ই ব্যবহারকারীকে ভুল ফলাফল সহ উপস্থাপন করে, যার ফলে তারা গুরুতর অর্থনৈতিক ভুল করে। তারা পরিবর্তিত বাজারের ধরণগুলি এবং বাজারের ওঠানামা সঠিকভাবে বুঝতে পারে না এবং এটি বাজারের প্রবণতাগুলি সঠিকভাবে গণনা করতে এবং সেই অনুযায়ী ফলাফল সরবরাহের ক্ষমতাকে বাধাগ্রস্থ করে।

প্রায়শই, চাহিদা পূর্বাভাসের সীমাবদ্ধতার কারণে, পরিকল্পনা দলটি নিরুৎসাহিত হয়ে যায়। তারা পরিকল্পনা প্রক্রিয়ার উন্নতিতে আগ্রহের অভাবের জন্য নেতাদের দোষ দিয়েছেন। এই চ্যালেঞ্জটি গ্রাহকের চাহিদা থেকে সংগৃহীত ডেটা আরও জটিল হয়ে উঠার কারণে উত্থিত হয়েছে। পূর্বে, এটি খুব সহজেই ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। যাইহোক, নতুন ডেটা প্রজন্মের প্রযুক্তি কার্যকর হওয়ার সাথে সাথে, বিদ্যমান প্রযুক্তি ব্যবহার করে ডেটাগুলি অত্যন্ত জটিল এবং প্রায় অসম্ভব হয়ে পড়েছে।

পূর্বে, সাধারণ historicalতিহাসিক চাহিদা প্যাটার্ন ব্যবহার করে চাহিদাগুলি সহজেই গণনা করা যেত। তবে এখন চাহিদা খুব সংক্ষিপ্ত বিজ্ঞপ্তিতে ওঠানামা করার জন্য পরিচিত এবং এইভাবে, historicalতিহাসিক তথ্য অকেজো।

মেশিন লার্নিং কীভাবে সহায়তা করতে পারে

এই সমস্যাগুলি traditionalতিহ্যগত অ্যালগরিদমে তাদের ওঠানামার কারণে সমাধান করা যায় না। তবে মেশিন লার্নিংয়ের সাহায্যে সংস্থাগুলি সহজেই এগুলি সমাধান করতে পারে। মেশিন লার্নিং একটি বিশেষ ধরনের প্রযুক্তি যার মাধ্যমে কম্পিউটার সিস্টেম প্রদত্ত ডেটা থেকে অনেক দরকারী জিনিস শিখতে পারে। মেশিন লার্নিংয়ের সহায়তায় সংস্থাগুলি একটি শক্তিশালী অ্যালগরিদম মডেল করতে পারে যা বাজারের প্রবাহের সাথে চলে। Traditionalতিহ্যবাহী অ্যালগরিদমের বিপরীতে, মেশিন লার্নিং বাজারের পরিস্থিতি থেকে শিখে এবং একটি গতিশীল মডেল তৈরি করতে পারে।

কোনও বাগ নেই, কোনও স্ট্রেস নেই - আপনার জীবনকে বিনষ্ট না করে জীবন-পরিবর্তনশীল সফটওয়্যার তৈরির ধাপে গাইড আপনার ধাপ

কেউ যখন সফ্টওয়্যার মানের সম্পর্কে চিন্তা না করে আপনি আপনার প্রোগ্রামিং দক্ষতা উন্নত করতে পারবেন না।

মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে কম্পিউটার সিস্টেমটি কোনও মানুষের মিথস্ক্রিয়ায় সহায়তা ছাড়াই মডেলটিকে পরিমার্জন করতে পারে। এর অর্থ হ'ল মেশিন লার্নিং সিস্টেমের জলাধারগুলিতে আরও ডেটা প্রবেশ করার সাথে সাথে এটি আরও বুদ্ধিমান হয়ে উঠবে এবং ডেটা আরও পরিচালনাযোগ্য এবং ব্যাখ্যা করা সহজ হবে।

মেশিন লার্নিং সোশ্যাল মিডিয়া, ডিজিটাল মার্কেট এবং অন্যান্য ইন্টারনেট ভিত্তিক সাইটগুলির মতো বড় ডেটা উত্সগুলির সাথেও সংহত করতে পারে। এটি বর্তমান পরিকল্পনার সিস্টেমগুলির দ্বারা এখনও সম্ভব নয়। সহজ কথায়, এর অর্থ হ'ল সংস্থাগুলি অন্যান্য সাইট থেকে ডেটা সিগন্যাল ব্যবহার করতে পারে যা গ্রাহকরা তৈরি করেছেন। এই ডেটাতে সামাজিক নেটওয়ার্কিং সাইট এবং অনলাইন মার্কেটপ্লেসগুলির ডেটা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই ডেটা সংস্থাটিকে বিজ্ঞাপন এবং মিডিয়া ব্যবহারের মতো নতুন কৌশলগুলি বিক্রয়কে কীভাবে উন্নত করতে পারে তা জানতে সহায়তা করে।

কোন অঞ্চলের উন্নতির প্রয়োজন?

অনেকগুলি জায়গা রয়েছে যেখানে মেশিন লার্নিং উন্নতির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। তবে, এখানে তিনটি প্রধান জায়গা রয়েছে যেখানে traditionalতিহ্যবাহী পরিকল্পনা পদ্ধতিগুলি সমস্যা তৈরি করে। এই সমস্যাগুলি এবং মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে এই দিকগুলির উন্নতি নীচে আলোচনা করা হয়েছে:

পরিকল্পনাকারী দলের সমস্যা

প্রায়শই, পরিকল্পনা দলগুলি পুরানো পূর্বাভাস কৌশল ব্যবহার করে, যা ম্যানুয়ালি সমস্ত ডেটা মূল্যায়নের সাথে জড়িত। এই প্রক্রিয়াটি অত্যন্ত সময় সাপেক্ষ এবং ফলাফল প্রায়শই যথেষ্ট সঠিক হয় না। এই ধরণের পরিস্থিতি কেবল কর্মচারীদের মনোবলকে হ্রাস করে না, তবে সংস্থার বৃদ্ধিও বাধাগ্রস্ত করে। তবে, মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে সিস্টেমটি তথ্যের ভিত্তিতে তাদের অগ্রাধিকার অনুযায়ী অনেকগুলি পরিবর্তনশীল নিতে পারে এবং একটি অত্যন্ত নির্ভুল মডেল তৈরি করতে পারে। এই মডেলগুলিকে অনেক বেশি কার্যকর পরিকল্পনার জন্য পরিকল্পনাকারীরা ব্যবহার করতে পারেন এবং তারা খুব বেশি সময় নেয় না। পরিকল্পনাকারীরা তাদের অভিজ্ঞতার মাধ্যমে মডেলটিকে আরও বেশি বাড়িয়ে তুলতে পারেন। (সামনের পরিকল্পনার জন্য ডেটা ব্যবহার সম্পর্কে আরও শিখতে দেখুন, সাম্প্রতিক একীকরণ কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণকে শক্তিশালী করতে পারে তা দেখুন))

সুরক্ষা স্টক স্তর

Traditionalতিহ্যবাহী পরিকল্পনার পদ্ধতিগুলির সাথে, কোনও সংস্থাকে তার সুরক্ষার স্টক স্তরগুলি প্রায় সর্বদা উচ্চমাত্রায় রাখতে হয়। তবে মেশিন লার্নিং সর্বোত্তম সুরক্ষা স্টক স্তর নির্ধারণের জন্য আরও অনেক ভেরিয়েবলের মূল্যায়ন করে সহায়তা করতে পারে।

বিক্রয় এবং অপারেশন পরিকল্পনা

যদি আপনার বিক্রয় ও অপারেশন পরিকল্পনা (এসএন্ডওপি) টিমের পূর্বাভাসটি অসন্তুষ্টিজনক এবং অসম্পূর্ণ, বা বাজারের আচরণ অনুসারে মানিয়ে নিতে যথেষ্ট নমনীয় নয়, তবে সম্ভবত সিস্টেমটি আপগ্রেড করার সময় এসেছে। মেশিন লার্নিং এখানে একটি নিখুঁত ব্যবহারের সন্ধান করে, কারণ এটি বিভিন্ন ধরণের ডেটার মাধ্যমে বর্তমান বাজারের প্রবণতাগুলি শিখার মাধ্যমে পূর্বাভাসের গুণমানকে উন্নত করতে পারে। সুতরাং, মেশিন লার্নিং এসঅ্যান্ডপ এর কাজকে আরও সহজ করে তুলতে পারে।

এই সমস্ত ক্ষেত্রে উন্নতির সুযোগ রয়েছে এবং মেশিন লার্নিংয়ের কৌশল দ্বারা এই ফাঁকগুলি পূরণ করা যায়। মেশিন লার্নিং কোনও সংস্থার সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্টের আর্কিটেকচারকে পুরোপুরি তদারকি করতে পারে। অনেক সংস্থা ইতিমধ্যে এটি ব্যবহার শুরু করেছে এবং তারা দেখতে পাচ্ছে যে তাদের পরিকল্পনা বিভাগটি অনেক উন্নত হয়েছে।

ব্যবহারিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে

চাহিদা পূর্বাভাসে মেশিন লার্নিংয়ের বিভিন্ন সুবিধার কারণে এটি বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হচ্ছে। তবে, এই সংস্থাগুলি তাদের সিস্টেমগুলি সম্পূর্ণরূপে শেখার ক্ষেত্রে পরিবর্তন করেনি - তারা traditionalতিহ্যবাহীগুলির পাশাপাশি মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি ব্যবহার করছে। মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি উত্তরাধিকার ব্যবস্থাগুলির ফাঁকগুলি আবরণ করে এবং তাদের কার্যকারিতা বাড়ায়। এই ধরনের ব্যবহারের কয়েকটি উদাহরণ নীচে দেওয়া হল।

Granarolo

এটি একটি ইতালীয় দুগ্ধ সংস্থা, যা তার পূর্বাভাসের নির্ভুলতা পাঁচ শতাংশ বাড়ানোর জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করেছে। বিতরণের সময়গুলিও মূল সময়ের প্রায় অর্ধেক কমেছে, যার ফলে গ্রাহকদের আরও ভাল সন্তুষ্টি পাওয়া গেছে।

গ্রুপ ড্যানোন

এই সংস্থাটি ফ্রান্সে অবস্থিত এবং বিভিন্ন ধরণের পণ্য বিক্রি করে। এর আগে, সংস্থার দেওয়া প্রচারমূলক অফারগুলির প্রতিক্রিয়াগুলির পূর্বাভাসগুলি percent০ শতাংশ ভুল বলে প্রমাণিত হয়েছিল, যার ফলে প্রচুর ক্ষতি হয়েছিল। তবে এর পরিকল্পনার আর্কিটেকচারে মেশিন লার্নিং বাস্তবায়নের সাথে সাথে এটি বিক্রয় এবং পূর্বাভাস উভয় ক্ষেত্রেই অনেক উন্নতি দেখতে পেয়েছে।

লেনাক্স ইন্টারন্যাশনাল

লেনাক্স মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের একটি সংস্থা যা কুলিং এবং হিটিং ডিভাইসগুলি উত্পাদন করে। উত্তর আমেরিকা জুড়ে এর প্রসার ঘটেছে। সুতরাং, প্রসারণের প্রক্রিয়া মোকাবেলা করার সময় গ্রাহকদের সম্পূর্ণ সন্তুষ্টি প্রদানের জন্য, তার পূর্বাভাসের স্থাপত্যের সাথে লেননক্স ইন্টিগ্রেটেড মেশিন লার্নিং। মেশিন লার্নিংয়ের সহায়তায় লেনাক্স তার গ্রাহকদের প্রয়োজনীয়তার সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে, যা সাধারণ গ্রাহকের চাহিদা আরও ভালভাবে বুঝতে সংস্থাকে সহায়তা করেছিল। মেশিন লার্নিং কোম্পানিকে তার পরিকল্পনার প্রক্রিয়া সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় করতে সহায়তা করেছিল।

উপসংহার

মেশিন লার্নিং, যদি সঠিক জায়গায় এবং সঠিক সময়ে প্রয়োগ করা হয় তবে কোনও সংস্থার সাপ্লাই চেইনের জন্য খুব উপকারী হতে পারে। এটি চাহিদা পূর্বাভাসের জন্য সঠিক মডেল তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে এবং পরিকল্পনা বিভাগের কাজকে আরও সহজ করে তুলতে পারে। এখন পুরো সিস্টেমটি পুরোপুরি পরিবর্তন করার প্রয়োজন নেই, তবে খুব অদূর ভবিষ্যতে প্রতিটি সরবরাহ চেন অবশ্যই গতিশীল মডেলগুলি তৈরি করে মেশিন লার্নিং সিস্টেম দ্বারা নিয়মিত আপডেট করা হবে বলে পূর্বাভাসের ক্ষমতা উন্নত করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করবে। সুতরাং, এই নতুন প্রযুক্তি ব্যবসায়ের জন্য একটি অপরিহার্য সরঞ্জাম হিসাবে প্রমাণিত হবে।