AI/ML nella supply chain: riduzione del 45% delle consegne interrotte

Livelli di modellazione

Abbiamo sviluppato una piattaforma di apprendimento automatico che stima i fattori cruciali che influenzano l'efficienza del processo di approvvigionamento. Il nostro team ha creato un livello logico che raggruppa i dati in coorti simili e addestra i modelli per ciascun gruppo. Inoltre, abbiamo incorporato un livello di spiegabilità per aiutare l'utente finale a convalidare il comportamento del modello e a comprendere meglio la stima.

In poche parole, il flusso della soluzione può essere descritto nel modo seguente. Gli utenti inseriscono tutti i dati relativi a specifici fornitori, come gli ID dei contratti, i materiali richiesti, le date degli ordini/consegne, lo stato di avanzamento attuale e qualsiasi informazione ausiliaria. Quindi, sulla base degli algoritmi di ML in supply chain, la piattaforma analizza i dati indicati e prevede le date di approvvigionamento, considerando la storia delle interazioni precedenti, l'affidabilità del fornitore e i rischi esterni. L'analisi predittiva, ad esempio, potrebbe indicare quando i livelli delle scorte dei fornitori sono bassi o quando i ritardi nelle consegne potrebbero causare problemi significativi in futuro.