1.预测分析
企业可以通过使用机器学习模型从需求预测的分析中获利。机器学习算法擅长检测过去需求数据中隐藏的趋势。供应链中的机器学习也可用于在供应链问题导致业务中断之前进行检测。强大的供应链预测系统可确保企业拥有应对出现的挑战和新风险所需的资源和知识。
2.稳健的管理需要自动化的质量检查
人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中质量检验自动化的范围。支持机器学习的方法可以自动检查工业设备中的故障以及基于图像识别的损坏检测。这些强大的自动化质量检查的优势是降低了向消费者提供有缺陷商品的风险。
3.实时可见性可以改善客户体验
例如深度分析、物联网和实时监控的组合的机器学习方法，可以帮助企业显著提高供应链的可见性，使他们能够改变客户体验，并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实现的，这些模型和工作流程在确定整个供应商价值链中的活动之间的联系之前，会分析来自许多来源的历史数据。亚马逊公司就是一个很好的例子，因为它使用机器学习技术为消费者提供出色的客户服务。这是使用机器学习完成的，这使企业能够深入了解产品建议与未来消费者访问企业网站之间的关系。
4.使生产计划更高效
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用于训练现有生产数据的复杂算法，帮助检测潜在的低效率和浪费。此外，机器学习在供应链中的应用在构建更灵活的生态系统方面值得关注，可以有效地处理任何类型的中断。
5.降低成本和响应时间
越来越多的B2C公司正在使用机器学习技术来触发自动反应并控制供需失配，从而降低成本并增强客户体验。机器学习算法具有分析和学习实时数据和历史交付记录的能力，可以帮助供应链经理优化其卡车车队的路线，从而减少运输时间、节省成本并提高生产力。此外，通过增加与多个物流服务提供商的联系以及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。
6.仓库管理
仓库和基于库存的管理通常与有效的供应链计划相关联。机器学习可以通过使用最新的需求和供应信息，不断改进企业以最低成本提供所需质量的客户服务的尝试。凭借其模型、方法和预测能力，供应链中的机器学习还可以解决库存不足和库存过多的问题，并彻底改善仓库管理。
7.减少预测误差
机器学习是一种强大的分析技术，可以帮助供应链公司处理大量数据。由于远程信息处理、物联网设备、智能交通系统和其他强大的技术，供应链中的机器学习保证以最大的多样性和不可预测性处理海量数据。这使供应链公司能够获得更多知识并做出更准确的预测。
8.最后一公里的追踪
最后一公里交付的有效性可能对多个领域产生直接影响，其中包括客户体验和产品质量，使其成为整个供应链的重要组成部分。调查数据表明，供应链中的最后一公里交付成本占总交付成本的28%。供应链中的机器学习可以通过整合各种数据点(例如客户如何输入他们的地址以及将物品运送到某些地点所需的总时间)来提供显著的好处。机器学习还可以帮助简化流程，并为客户提供有关其货物状态的更多最新信息。
9.防止欺诈
通过自动化检查和审计程序并对结果进行实时分析，以发现异常或与常规模式的偏差，机器学习算法可以提高产品质量，并降低欺诈风险。此外，机器学习工具可以防止特权凭证滥用，这是全球供应链中最常见的违规原因之一。
10.视觉模式识别
机器学习擅长视觉模式识别，这为整个供应链网络中的物理资产检查和维护开辟了许多新的可能性。事实证明，机器学习在自动化整个物流中心的入库质量评估方面非常有效，使用能够在众多数据集中快速搜索相关模式的算法来识别在运输中损坏和磨损的产品。
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