首先，在供应链管理中使用机器学习可能有助于各种日常操作的自动化，允许企业专注于更有战略意义的业务活动。供应链管理人员可能会使用复杂的机器学习工具来优化库存，并找到最好的供应商，以保持他们的业务平稳运行。ML已经引起了越来越多的组织的兴趣，因为它有许多好处，包括充分利用仓储、运输系统和工业物流产生的大量数据的能力。它还可以帮助企业开发一个完整的机器智能驱动的供应链模型，以减少风险，增加洞察力，并提高绩效，所有这些都是全球竞争供应链的关键组成部分。机器学习在供应链中有很多应用，因为它是一个数据驱动的业务。以下列出了供应链管理中机器学习的十大方法，它们可以帮助行业提高效率和优化。

预测分析

公司可以通过使用机器学习模型进行需求预测的预测分析来获利。这些机器学习算法擅长从过去的需求数据中发现隐藏的趋势。供应链中的ML也可用于在供应链问题导致业务中断之前检测它们。一个强大的供应链预测系统确保公司拥有应对新出现的挑战和风险所需的资源和知识。此外，反应的效率与公司对困难的反应速度有关。

健壮的管理需要自动化的质量检查

手工质量检查通常在物流中心进行，以检查集装箱或货物在运输过程中可能发生的任何损坏。人工智能和机器学习的兴起拓宽了供应链质量检测自动化的范围。机器学习方法使工业设备故障的自动检查以及基于图像识别的损伤检测成为可能。这些强大的自动化质量检查的优点是降低了向消费者提供有缺陷产品的风险。

实时可见性可以改善客户体验

ML方法，如深度分析、物联网和实时监控的混合，可以帮助组织显著提高供应链的可视性，允许他们改变客户体验，更快地实现交付承诺。这是通过机器学习模型和工作流程来完成的，这些模型和工作流程在识别整个供应商价值链活动之间的联系之前，分析来自多个来源的历史数据。亚马逊就是一个很好的例子，因为它使用ML技术为消费者提供卓越的客户服务。这是通过机器学习来完成的，这使得公司能够洞察产品建议和未来消费者访问公司网站之间的关系。

提高生产计划效率

机器学习有可能帮助降低生产计划的复杂性。机器学习模型和技术可以用来训练现有生产数据的复杂算法，帮助发现潜在的低效和浪费。此外，机器学习在供应链中的应用值得注意，因为它构建了一个更灵活的生态系统，可以有效地处理任何类型的中断。

降低成本和响应时间

越来越多的B2C公司使用ML技术来触发自动反应，控制供需不匹配，降低成本，增强客户体验。机器学习算法分析和学习实时数据和历史交付记录的能力，帮助供应链经理优化其车队的路线，从而减少旅行时间，节约成本，并提高生产率。此外，通过增加与多个物流服务提供商的联系和统一货运和仓储程序，可以降低供应链中的管理和运营费用。

仓库管理

基于仓库和库存的管理通常与有效的供应链规划相关联。机器学习可以使公司通过使用最新的供求信息，以最低的成本提供所需的客户服务质量，从而实现持续改进。有了模型、方法和预测能力，供应链中的机器学习也可以解决库存不足和过剩的问题，并完全改变你的仓库管理。

减少预测中的误差

机器学习是一种强大的分析技术，可以帮助供应链组织处理大量数据。供应链中的ML通过远程信息处理、物联网设备、智能交通系统和其他强大技术，确保以最大的多样性和不可预测性处理海量数据。这使得供应链公司能够获得更多的知识并做出更准确的预测。

先进的“最后一英里”追踪

最后一英里交货的有效性可能会直接影响到几个部门，包括客户体验和产品质量，使其成为整个供应链的重要元素。数据显示，供应链中最后一英里的配送费用占总配送费用的28%。供应链中的机器学习可以通过整合各种数据点提供显著的好处，比如个人如何输入地址，以及将物品运送到特定地点所需的总时间。机器学习还可以帮助简化流程，并为客户提供有关货物状态的最新信息。

防止欺诈行为

通过自动化检查和审计程序，并对发现结果进行实时分析，以发现异常或偏离常规模式的情况，机器学习算法既可以提高产品质量，又可以降低欺诈风险。此外，机器学习工具可以防止特权证书滥用，这是导致全球供应链崩溃的最常见原因之一。

视觉模式识别

机器学习擅长于视觉模式识别，这为整个供应链网络的实物资产检查和维护提供了大量新的可能性。机器学习被证明在自动化物流中心的入站质量评估方面非常高效，通过算法在众多数据集中快速搜索相关模式，隔离有损坏和磨损的产品发货。