1.預測分析
企業可以通過使用機器學習模型從需求預測的分析中獲利。機器學習算法擅長檢測過去需求數據中隱藏的趨勢。供應鏈中的機器學習也可用于在供應鏈問題導致業務中斷之前進行檢測。強大的供應鏈預測系統可確保企業擁有應對出現的挑戰和新風險所需的資源和知識。
2.穩健的管理需要自動化的質量檢查
人工質量檢查通常在物流中心進行，以檢查集裝箱或貨物在運輸過程中可能發生的任何損壞。人工智能和機器學習的興起拓寬了供應鏈中質量檢驗自動化的范圍。支持機器學習的方法可以自動檢查工業設備中的故障以及基于圖像識別的損壞檢測。這些強大的自動化質量檢查的優勢是降低了向消費者提供有缺陷商品的風險。
3.實時可見性可以改善客戶體驗
例如深度分析、物聯網和實時監控的組合的機器學習方法，可以幫助企業顯著提高供應鏈的可見性，使他們能夠改變客戶體驗，并更快地實現交付承諾。這是通過機器學習模型和工作流程來實現的，這些模型和工作流程在確定整個供應商價值鏈中的活動之間的聯系之前，會分析來自許多來源的歷史數據。亞馬遜公司就是一個很好的例子，因為它使用機器學習技術為消費者提供出色的客戶服務。這是使用機器學習完成的，這使企業能夠深入了解產品建議與未來消費者訪問企業網站之間的關系。
4.使生產計劃更高效
機器學習有可能幫助降低生產計劃的復雜性。機器學習模型和技術可用于訓練現有生產數據的復雜算法，幫助檢測潛在的低效率和浪費。此外，機器學習在供應鏈中的應用在構建更靈活的生態系統方面值得關注，可以有效地處理任何類型的中斷。
5.降低成本和響應時間
越來越多的B2C公司正在使用機器學習技術來觸發自動反應并控制供需失配，從而降低成本并增強客戶體驗。機器學習算法具有分析和學習實時數據和歷史交付記錄的能力，可以幫助供應鏈經理優化其卡車車隊的路線，從而減少運輸時間、節省成本并提高生產力。此外，通過增加與多個物流服務提供商的聯系以及統一貨運和倉儲程序，可以降低供應鏈中的管理和運營費用。
6.倉庫管理
倉庫和基于庫存的管理通常與有效的供應鏈計劃相關聯。機器學習可以通過使用最新的需求和供應信息，不斷改進企業以最低成本提供所需質量的客戶服務的嘗試。憑借其模型、方法和預測能力，供應鏈中的機器學習還可以解決庫存不足和庫存過多的問題，并徹底改善倉庫管理。
7.減少預測誤差
機器學習是一種強大的分析技術，可以幫助供應鏈公司處理大量數據。由于遠程信息處理、物聯網設備、智能交通系統和其他強大的技術，供應鏈中的機器學習保證以最大的多樣性和不可預測性處理海量數據。這使供應鏈公司能夠獲得更多知識并做出更準確的預測。
8.最后一公里的追蹤
最后一公里交付的有效性可能對多個領域產生直接影響，其中包括客戶體驗和產品質量，使其成為整個供應鏈的重要組成部分。調查數據表明，供應鏈中的最后一公里交付成本占總交付成本的28%。供應鏈中的機器學習可以通過整合各種數據點(例如客戶如何輸入他們的地址以及將物品運送到某些地點所需的總時間)來提供顯著的好處。機器學習還可以幫助簡化流程，并為客戶提供有關其貨物狀態的更多最新信息。
9.防止欺詐
通過自動化檢查和審計程序并對結果進行實時分析，以發現異常或與常規模式的偏差，機器學習算法可以提高產品質量，并降低欺詐風險。此外，機器學習工具可以防止特權憑證濫用，這是全球供應鏈中最常見的違規原因之一。
10.視覺模式識別
機器學習擅長視覺模式識別，這為整個供應鏈網絡中的物理資產檢查和維護開辟了許多新的可能性。事實證明，機器學習在自動化整個物流中心的入庫質量評估方面非常有效，使用能夠在眾多數據集中快速搜索相關模式的算法來識別在運輸中損壞和磨損的產品。
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