化解制造業(yè)最難點(diǎn) 聯(lián)想智鏈入選CSDN實(shí)踐案例Top 30
對(duì)于制造業(yè)來說,最難做的事情就是預(yù)測(cè)需求,讓產(chǎn)銷平衡。在聯(lián)想,因?yàn)橛辛薃I加持的智慧服務(wù)供應(yīng)鏈系統(tǒng),這個(gè)問題迎刃而解,每年還能夠節(jié)省千萬美元資金。
近日,全球知名中文IT技術(shù)交流平臺(tái)CSDN公布2020年度 “百萬人學(xué)AI” 評(píng)選結(jié)果,聯(lián)想研究院攜手業(yè)務(wù)部門打造的聯(lián)想智慧服務(wù)供應(yīng)鏈系統(tǒng)(聯(lián)想智鏈)入選AI 優(yōu)秀案例實(shí)踐獎(jiǎng)Top 30,同時(shí)入圍的還有騰訊、京東、科大訊飛等行業(yè)頂級(jí)AI公司案例。
按照CSDN的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn),入選的優(yōu)秀案例均通過AI技術(shù)改善業(yè)務(wù)流程,降低生產(chǎn)成本,提高生產(chǎn)效率,真正解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題,探索出經(jīng)濟(jì)上可行的解決方案,并且具有一定的示范性和可復(fù)制性。
據(jù)此,CSDN認(rèn)為,聯(lián)想智鏈通過機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù),打破行業(yè)痛點(diǎn),顯著提升服務(wù)供應(yīng)鏈的表現(xiàn),降低企業(yè)服務(wù)供應(yīng)鏈采購、運(yùn)輸、庫存等運(yùn)營成本,加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。
作為全球最大的PC廠商,聯(lián)想售后服務(wù)部門每年要給全球用戶更換海量配件,由于各地配件消耗數(shù)量和種類各不相同,還會(huì)受到交通和季節(jié)影響,如在印度雨季,手機(jī)和筆記本的特定備件壞損率會(huì)急劇提升,預(yù)測(cè)復(fù)雜度因而陡增。
很多時(shí)候,在新產(chǎn)品剛上市還沒有具體用量時(shí),就需要為備件提前備貨,而服務(wù)供應(yīng)鏈最大的痛點(diǎn)便是對(duì)未來的需求把握不準(zhǔn)確、應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的儲(chǔ)備預(yù)案不足、多元可替換備件調(diào)度不智能、多需求點(diǎn)同時(shí)調(diào)度請(qǐng)求時(shí)分配不合理等等。
過去,類似的問題往往依靠備件計(jì)劃員的經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則來化解,如今,隨著AI的應(yīng)用,可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律,找到應(yīng)對(duì)之策。
聯(lián)想智鏈面向服務(wù)供應(yīng)鏈,基于多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù),快速準(zhǔn)確地助力企業(yè)進(jìn)行服務(wù)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、備件需求計(jì)劃、庫存優(yōu)化等決策支持,快速滿足客戶需求,提升用戶滿意度,同時(shí)降低企業(yè)服務(wù)供應(yīng)鏈采購、運(yùn)輸、庫存等運(yùn)營成本,重點(diǎn)技術(shù)包括:需求預(yù)測(cè)、時(shí)間序列生成、服務(wù)供應(yīng)鏈仿真模擬、多目標(biāo)貝葉斯優(yōu)化等。
在具體應(yīng)用場(chǎng)景方面,聯(lián)想智鏈通過機(jī)器學(xué)習(xí)引發(fā)主動(dòng)需求預(yù)測(cè),觸發(fā)多層級(jí)多場(chǎng)景下對(duì)服務(wù)備件整個(gè)生命周期以及采購計(jì)劃期內(nèi),準(zhǔn)確的需求趨勢(shì)分析和需求周期性波動(dòng)預(yù)測(cè)。
通俗地解釋就是,有了AI的加持,聯(lián)想智鏈能夠在用戶的產(chǎn)品發(fā)生故障以前就感知到需求。在應(yīng)用聯(lián)想智鏈后,備件需求預(yù)測(cè)比人工表現(xiàn)提升了7%,人員需求減少20%,采購支出減少23%,庫存總水平減少18%,每年可節(jié)省上千萬美元資金。
對(duì)于聯(lián)想而言,人工智能已經(jīng)滲透在其供應(yīng)鏈的多個(gè)環(huán)節(jié),除了聯(lián)想智鏈,還有智能排產(chǎn)以及通過機(jī)器學(xué)習(xí)賦能的城市配送方案等。未來,聯(lián)想研究院將繼續(xù)致力于多場(chǎng)景的人工智能算法應(yīng)用,用智能決策實(shí)現(xiàn)效率和質(zhì)量的雙提升,讓智能變革越AI越深刻。
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