Machine Learning speelt een cruciale rol in ons dagelijks leven en in het bedrijfsleven. Technologie is een fundamenteel onderdeel geworden en de technologieën blijven zich alleen maar verder ontwikkelingen. Ook wanneer het gaat om de distributie vanuit magazijnen wordt er veel gebruik van gemaakt en worden de technologieën steeds slimmer en uitgebreider.
Wat is Machine Learning?
Machine Learning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) en richt zich op het bouwen van systemen die van de verwerkte data kan leren of de data kan gebruiken om beter te presteren. Tegenwoordig wordt het dit al op veel plekken toegepast en zijn er al reeds slimme algoritmen gebouwd op basis van machinaal leren. Zoals bij online winkelen, bij het gebruik van social media of denk ook eens aan ChatGPT.
Het zorgt er al voor dat onze ervaringen hierin efficiënt, soepel en veilig verlopen. Machine Learning combineert toegepaste statistiek en computerwetenschap met snelheid en precisie om toekomstig gedrag te voorspellen. Ook met betrekking tot distributie wordt er goed gebruik gemaakt en kan het gebruikt worden om betere bedrijfsresultaten te bereiken.
Het voorspellen van vraag en voorraadniveaus
Niet alleen in het dagelijks leven speelt het al een cruciale rol, ook in het bedrijfsleven biedt het nu al onwijs veel mogelijkheden. Het systeem kan namelijk patronen gaan herkennen en grote hoeveelheden historische gegevens analyseren. Denk hierbij aan seizoensgebonden trends, ontwikkelingen in consumentengedrag en andere variabelen die van invloed zijn op de vraag naar producten.
Deze gegevens zijn door de grote hoeveelheden met het blote oog niet te analyseren, waardoor machinaal onwijs veel nieuwe patronen kunnen worden herkend en de vraag beter kan worden voorspeld.
Naast het herkennen van deze patronen, kan het systeem ook de vraag naar specifieke producten gaan herkennen. Dit helpt onder andere bij het plannen van het juiste voorraadniveau per product en kan er makkelijker geanticipeerd worden op vraagschommelingen. Zo kan je beter inspelen op de wensen van de klanten en de voorraad altijd goed op peil houden, zonder tekortkomingen of overtolligheid.
Het voorspellen van de vraag naar nieuwe producten
Bij het op de markt brengen van een nieuw product, is het erg lastig in te schatten hoe deze gaat presteren. Machine Learning kan hierbij ook uitkomst bieden en zo veel onzekerheden wegnemen. Het systeem kan namelijk de vraaggeschiedenis van meerdere producten bundelen en trends op deze manier vaststellen. Er kan zo sneller en een goed onderbouwde prognose voor nieuwe producten worden vastgesteld. Dit verkleint de risico’s van nieuwe productlanceringen en de aarzelingen die dit met zich meebrengt.
Optimalisatie van voorraadbeheer dankzij machine learning
Zoals hierboven benoemd kan het systeem de vraag en voorraadniveaus op basis van patronen gaan herkennen. Door voorraadbeheer te optimaliseren, kan hier nog beter op ingespeeld worden. Er kunnen namelijk real-time gegevens gebruikt worden om de voorraadniveaus dynamisch aan te passen, op basis van de voorspelde vraag. Real-time gegevens zijn van groot belang en met deze actuele resultaten voorspel je vraag en voorraad met voorraadsoftware.
Met behulp van goed voorraadbeheer kunnen bedrijven beter inspelen op de veranderingen. De software van www.montawms.com helpt bij het inzichtelijk krijgen en houden van je voorraad en verzameld alle data met betrekking tot de voorraad.
Door het voorspellen van de patronen kunnen de voorraadniveaus verbeterd worden en zijn er zo geminimaliseerde voorraadkosten en worden tekorten voorkomen. Dit bevordert de efficiëntie, verlaagt de kosten en verbetert het prestaties.
Nauwkeurigheid en efficiëntie
Door het gebruik van geavanceerde algoritmen en statistische technologieën kunnen historische gegevens geanalyseerd worden. Hierdoor worden patronen en trends geïdentificeerd en kunnen er zeer nauwkeurige voorspellingen worden gedaan over de toekomstige vraag. Door continue feedback en het verwerken van nieuwe gegevens past het zich aan de veranderde marktomstandigheden aan.