KI/ML in der Lieferkette: 45 % weniger Lieferunterbrechungen

Modellierung von Schichten

Wir haben eine Plattform für maschinelles Lernen entwickelt, die entscheidende Faktoren für die Effizienz von Beschaffungsprozessen schätzt. Unser Team schuf eine logische Ebene, die Daten in ähnliche Kohorten gruppiert und Modelle für jede Gruppe vorbereitet. Darüber hinaus haben wir eine Erklärungsebene eingebaut, die dem Endnutzer hilft, das Modellverhalten zu validieren und die Schätzung besser zu verstehen.

Einfach ausgedrückt, kann der Ablauf der Lösung folgendermaßen beschrieben werden. Die Benutzer geben alle Daten zu bestimmten Lieferanten ein, wie z. B. Vertragskennungen, benötigte Materialien, Bestell-/Liefertermine, aktuelle Fortschritte und alle zusätzlichen Informationen. Anschließend analysiert die Plattform auf der Grundlage von ML-Algorithmen in der Lieferkette die angezeigten Daten und prognostiziert die Beschaffungstermine unter Berücksichtigung der Historie früherer Interaktionen, der Zuverlässigkeit der Lieferanten und externer Risiken. Die prädiktive Analytik kann beispielsweise anzeigen, wenn die Lagerbestände der Lieferanten niedrig sind oder wenn Lieferverzögerungen in der Zukunft wahrscheinlich zu erheblichen Problemen führen werden.