Makine Öğrenimi: İşletme Optimizasyonu İçin Fırsatlar

Organizasyonlar, bugünün bilgi odaklı dünyasında optimizasyon, marjlar ve tedarik zinciri kaçınma için teknik zeka arayışındadır. Makine öğrenme, bilgisayarların açık programlamaya gerek kalmadan öğrenmelerini sağlayan bir Yapay Zeka teknolojisidir. Büyük veri kümelerindeki anormallikleri, desenleri ve tahmin edici görüşleri keşfetmede üstün bir yeteneğe sahiptir ve tarihî bilgileri ve tahmin modellerini kullanarak bunu yapar. Makine öğrenme, "ya şu olursa" analizi otomatikleştirir, çeşitli senaryoları simüle eder ve en iyi sonuçlara ulaşmak için eylemler önerir.

Organizasyonlar artık gerçek zamanlı bilgilere dayalı kararlar almaktadır, bu da sorunları ve trendleri geliştikçe tanımlama esnekliği sağlar, daha iyi karar verme ve sorunları gerçek zamanlı olarak ele alma olanağı sunar. Öngörüsel analitik, tarihî ve gerçek zamanlı verileri analiz ederek tahmin yapma ve karar verme konularında gelişme sağlar. Organizasyonlar, makine öğrenme ve öngörüsel analitik kullanarak talebi tahmin eder, uygulama başlatmalarını en aza indirir, fiyat indirim fırsatları bulur ve kesin, zamanında sevkiyatlar yapar.

Veri Gölünü Kullanma: Veri nerede?

Organizasyonlar, kurumsal kaynak planlama, ürün yaşam döngüsü yönetimi ve diğer sistemlerde büyük miktarda veri saklarlar. Ancak, elektronik tablolar, mesajlar veya e-postalar gibi yapılandırılmamış bilgiler, ilişkisel veri tabanları tarafından yönlendirilen geleneksel veri depolarıyla uyumsuzdur.

Organizasyonlar giderek veri gölü yaklaşımını benimsemektedir, bu merkezi, güvenli ve dayanıklı bir bulut tabanlı depolama sistemidir ve yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgiyi depolar ve dönüştürür. Bu yaklaşım, iş zekası ve analitik sistemlerini zorlar, ancak farklı biçimlerdeki geniş veri miktarlarını kullanmak, operasyonel işlevselliğe büyük ölçüde katkıda bulunabilir.

Makine öğrenme, e-posta ve elektronik tablolardaki gibi yapılandırılmamış bilgi madenciliği yapmak için sosyal dinleme kullanır, bu da organizasyonların geniş veriyi analiz etmelerini ve operasyonlara olası etkisini içeren senaryoları gerçekleştirmelerini sağlar. Bu, organizasyonların trendlere tepki vermesine ve operasyonları etkileyen senaryoları gerçekleştirmesine olanak tanır. IoT ve robotik, yeni teknolojilerin ortaya çıkması ve evrilen iletişim ağlarının daha da önemli hale gelmesiyle, işletmeler, ortaklar ve satıcılar arasında verimli iletişim ihtiyacını artırır.

Makine öğrenimini kullanarak nasıl daha akıllı iş kararları alınabilir?

• Makine öğrenme, işletmelerin en iyi ve en kötü tedarikçilerini hızlı bir şekilde tanımlamalarını ve potansiyel tehditleri belirlemelerini sağlar. Tarihsel etkileşimleri izleyerek işletmeler, bir tedarikçinin beklentileri karşılayıp karşılamadığını belirleyebilir ve büyüme fırsatları veya başka bir tedarikçi seçme potansiyelini belirleyebilir.
• Negatif performans eğilimleri gösteren iş ortaklarını veya tedarikçileri tanımlamak ve onlarla ilgilenmek için makine öğrenmeyi kullanın. Makine öğrenme, sorunları erken tespit etmeye yardımcı olarak şirketlerin potansiyel kesintileri tanımlamalarına yardımcı olabilir. Yüksek hata seviyelerine veya kaçırılan sevkiyatlara sahip tedarikçileri işaretleyerek şirketler, gelecekteki kesintileri hafifletmek için alternatif tedarikçilere sözleşmeleri önceden verebilirler.
• Makine öğrenmeyi, program başlatma gecikmelerine neden olan zamanlama sorunlarını tanımlamak için kullanabilirsiniz. Veri analistleri, ürün başlatma görevlerini belirtilen süreden daha uzun sürede tamamlayan tedarikçileri tanımlayabilirler, bu da tedarikçi performansına dayalı alternatif sağlayıcıları veya programı tedarikçi performansına göre ayarlamayı mümkün kılar.
• Makine öğrenme, şirketlerin tedarikçi kapasitesi sorunlarını analiz etmelerine yardımcı olabilir, bu da siparişleri karşılayamayabilecek şekilde artan siparişler için en iyi tedarikçileri tanımlar. Bu, karar verme sürecini hızlandırır, şeffaflığı artırır ve tedarik zinciri sorunlarını tanımlayarak sonuçta şeffaflığı artırır ve tedarik zinciri sorunlarını ele alır.

Makine öğrenme, veri göllerinde karmaşık bilgileri analiz ederek işletme optimizasyonu fırsatları sunar. Organizasyonlar, operasyonlar, potansiyel tehditler ve uygulama başlatma, maliyetten kaçınma ve maliyet azaltma, zamanında teslimatlar ve maliyet tasarrufu dahil olmak üzere bir dizi alanda bilgi edinebilirler.