உள்ளடக்கம்
- ஒரு விநியோகச் சங்கிலி எவ்வாறு இயங்குகிறது
- விநியோக சங்கிலி மேலாண்மை வலி புள்ளிகள் என்ன?
- இயந்திர கற்றல் எவ்வாறு உதவும்
- பிழைகள் இல்லை, மன அழுத்தமும் இல்லை - உங்கள் வாழ்க்கையை அழிக்காமல் வாழ்க்கையை மாற்றும் மென்பொருளை உருவாக்குவதற்கான படி வழிகாட்டியின் படி
- என்ன பகுதிகள் மேம்பாடு தேவை?
- நடைமுறை பயன்பாட்டு வழக்குகள்
- முடிவுரை
ஆதாரம்: ட்ரூஃபெல்பிக்ஸ் / ட்ரீம்ஸ்டைம்.காம்
எடுத்து செல்:
ஒரு வணிகம் வெற்றிபெற, அது ஒழுங்காக நிர்வகிக்கப்படும் விநியோகச் சங்கிலியைக் கொண்டிருக்க வேண்டும். இயந்திர கற்றல் விநியோக சங்கிலி நிர்வாகத்தின் துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த உதவுகிறது.
இன்றைய நிலையற்ற மற்றும் சிக்கலான வணிக உலகில், விநியோகச் சங்கிலிகளுக்கு நம்பகமான கோரிக்கை முன்கணிப்பு மாதிரியை உருவாக்குவது மிகவும் கடினம். பெரும்பாலான முன்கணிப்பு நுட்பங்கள் ஏமாற்றமளிக்கும் முடிவுகளைத் தருகின்றன. இந்த பிழைகள் பின்னால் உள்ள மூல காரணங்கள் பெரும்பாலும் பழைய மாதிரிகளில் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பங்களில் பொய் இருப்பது கண்டறியப்படுகிறது. இந்த மாதிரிகள் தரவுகளிலிருந்து தொடர்ச்சியாக கற்றுக்கொள்ளவும் முடிவுகளை எடுக்கவும் வடிவமைக்கப்படவில்லை. எனவே, புதிய தரவு வந்து முன்னறிவிப்பு மேற்கொள்ளப்படும்போது அவை வழக்கற்றுப் போகின்றன. இந்த சிக்கலுக்கான பதில் இயந்திர கற்றல், இது ஒரு விநியோகச் சங்கிலியை திறமையாக முன்னறிவிக்கவும் ஒழுங்காக நிர்வகிக்கவும் உதவும். (இயந்திரங்கள் மற்றும் நுண்ணறிவு பற்றிய மேலும் தகவலுக்கு, சிந்தனை இயந்திரங்கள்: செயற்கை நுண்ணறிவு விவாதம் பார்க்கவும்.)
ஒரு விநியோகச் சங்கிலி எவ்வாறு இயங்குகிறது
ஒரு நிறுவனத்தின் விநியோக சங்கிலி அதன் விநியோக சங்கிலி மேலாண்மை அமைப்பால் நிர்வகிக்கப்படுகிறது. ஒரு வணிகத்தில் பல்வேறு வகையான பொருட்களின் இயக்கத்தைக் கட்டுப்படுத்த ஒரு விநியோகச் சங்கிலி செயல்படுகிறது. இது சரக்குகளில் உள்ள பொருட்களின் சேமிப்பையும் உள்ளடக்கியது. எனவே விநியோகச் சங்கிலி மேலாண்மை என்பது வணிகத்தின் தரம் மற்றும் வாடிக்கையாளர் திருப்தியை மேம்படுத்துவதற்கான நோக்கத்துடன் தினசரி விநியோகச் சங்கிலி நடவடிக்கைகளின் திட்டமிடல், கட்டுப்பாடு மற்றும் செயல்படுத்தல் ஆகும், அதே நேரத்தில் ஒரு வணிகத்தின் அனைத்து முனைகளிலும் பொருட்களை வீணடிப்பதை மறுக்கிறது.
விநியோக சங்கிலி மேலாண்மை வலி புள்ளிகள் என்ன?
கோரிக்கைகளின் முன்கணிப்பு வழங்கல் சங்கிலி நிர்வாகத்தின் மிகவும் கடினமான பகுதிகளில் ஒன்றாகும். முன்னறிவிப்புக்கான தற்போதைய தொழில்நுட்பம் பெரும்பாலும் பயனருக்கு தவறான முடிவுகளை அளிக்கிறது, இதனால் அவை கடுமையான பொருளாதார தவறுகளை ஏற்படுத்துகின்றன. மாறிவரும் சந்தை முறைகள் மற்றும் சந்தை ஏற்ற இறக்கங்களை அவர்களால் சரியாக புரிந்து கொள்ள முடியாது, மேலும் இது சந்தை போக்குகளை சரியாகக் கணக்கிட்டு அதற்கேற்ப முடிவுகளை வழங்குவதற்கான அதன் திறனைத் தடுக்கிறது.
பெரும்பாலும், கோரிக்கை முன்கணிப்பு வரம்புகள் காரணமாக, திட்டமிடல் குழு ஊக்கமடைகிறது. திட்டமிடல் செயல்முறையை மேம்படுத்துவதில் தலைவர்கள் ஆர்வம் காட்டவில்லை என்று அவர்கள் குற்றம் சாட்டுகிறார்கள். வாடிக்கையாளர் கோரிக்கைகளிலிருந்து சேகரிக்கப்பட்ட தரவு மேலும் மேலும் சிக்கலாகி வருவதால் இந்த சவால் எழுகிறது. முன்னதாக, இதை மிக எளிதாக விளக்க முடியும். இருப்பினும், புதிய தரவு உருவாக்கும் தொழில்நுட்பங்கள் செயல்பாட்டுக்கு வருவதால், தரவு மிகவும் சிக்கலானதாகிவிட்டது மற்றும் ஏற்கனவே உள்ள தொழில்நுட்பத்துடன் நிர்வகிக்க இயலாது.
முன்னதாக, எளிய வரலாற்று கோரிக்கை முறையைப் பயன்படுத்தி கோரிக்கைகளை எளிதில் கணக்கிட முடியும். ஆனால் இப்போது, தேவை மிகக் குறுகிய அறிவிப்பில் ஏற்ற இறக்கமாக அறியப்படுகிறது, இதனால் வரலாற்று தகவல்கள் பயனற்றவை.
இயந்திர கற்றல் எவ்வாறு உதவும்
இந்த சிக்கல்களை அவற்றின் ஏற்ற இறக்கங்கள் காரணமாக பாரம்பரிய வழிமுறைகளால் தீர்க்க முடியாது. இருப்பினும், இயந்திர கற்றல் உதவியுடன், நிறுவனங்கள் அவற்றை எளிதாக தீர்க்க முடியும். இயந்திர கற்றல் என்பது ஒரு சிறப்பு வகை தொழில்நுட்பமாகும், இதன் மூலம் கொடுக்கப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து கணினி அமைப்பு பல பயனுள்ள விஷயங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும். இயந்திர கற்றலின் உதவியுடன், நிறுவனங்கள் ஒரு சக்திவாய்ந்த வழிமுறையை மாதிரியாகக் கொள்ளலாம், இது சந்தையின் ஓட்டத்துடன் செல்லும். பாரம்பரிய வழிமுறைகளைப் போலன்றி, இயந்திரக் கற்றல் சந்தை சூழ்நிலையிலிருந்து கற்றுக்கொள்கிறது மற்றும் ஒரு மாறும் மாதிரியை உருவாக்க முடியும்.
பிழைகள் இல்லை, மன அழுத்தமும் இல்லை - உங்கள் வாழ்க்கையை அழிக்காமல் வாழ்க்கையை மாற்றும் மென்பொருளை உருவாக்குவதற்கான படி வழிகாட்டியின் படி
மென்பொருள் தரத்தைப் பற்றி யாரும் கவலைப்படாதபோது உங்கள் நிரலாக்க திறன்களை மேம்படுத்த முடியாது.
இயந்திர கற்றல் மூலம், கணினி அமைப்பு உண்மையில் எந்தவொரு மனித தொடர்புகளின் உதவியும் இல்லாமல் மாதிரியை செம்மைப்படுத்த முடியும். இதன் பொருள், இயந்திரக் கற்றல் அமைப்பின் நீர்த்தேக்கத்தில் அதிகமான தரவு நுழையும் போது, அது மிகவும் புத்திசாலித்தனமாக மாறும், மேலும் தரவு மேலும் நிர்வகிக்கக்கூடியதாகவும், விளக்குவதற்கு எளிதாகவும் மாறும்.
இயந்திர கற்றல் சமூக ஊடகங்கள், டிஜிட்டல் சந்தைகள் மற்றும் பிற இணைய அடிப்படையிலான தளங்கள் போன்ற பெரிய தரவு மூலங்களுடன் ஒருங்கிணைக்க முடியும். தற்போதைய திட்டமிடல் அமைப்புகளில் இது இதுவரை சாத்தியமில்லை. எளிமையான சொற்களில், நிறுவனங்கள் நுகர்வோரால் உருவாக்கப்படும் பிற தளங்களிலிருந்து தரவு சமிக்ஞைகளைப் பயன்படுத்தலாம் என்பதாகும். இந்த தரவு சமூக வலைப்பின்னல் தளங்கள் மற்றும் ஆன்லைன் சந்தைகளின் தரவை உள்ளடக்கியது. விளம்பரம் மற்றும் ஊடகத்தைப் பயன்படுத்துவது போன்ற புதிய நுட்பங்கள் விற்பனையை எவ்வாறு மேம்படுத்தலாம் என்பதை அறிய இந்தத் தரவு நிறுவனத்திற்கு உதவுகிறது.
என்ன பகுதிகள் மேம்பாடு தேவை?
இயந்திர கற்றல் முன்னேற்றத்திற்கு பயன்படுத்தக்கூடிய பல இடங்கள் உள்ளன. இருப்பினும், பாரம்பரிய திட்டமிடல் நடைமுறைகள் சிக்கல்களை உருவாக்கும் மூன்று முக்கிய இடங்கள் உள்ளன. இயந்திரக் கற்றல் மூலம் இந்த சிக்கல்களும் இந்த அம்சங்களின் முன்னேற்றமும் கீழே விவாதிக்கப்பட்டுள்ளன:
திட்டமிடல் குழுவின் சிக்கல்கள்
பெரும்பாலும், திட்டமிடல் குழுக்கள் பழைய முன்கணிப்பு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன, இதில் எல்லா தரவையும் கைமுறையாக மதிப்பீடு செய்வது அடங்கும். இந்த செயல்முறை மிகவும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்கிறது, மேலும் முடிவுகள் பெரும்பாலும் போதுமானதாக இல்லை. இந்த வகையான நிலைமை ஊழியர்களின் மன உறுதியைக் குறைப்பது மட்டுமல்லாமல், நிறுவனத்தின் வளர்ச்சியையும் தடுக்கிறது. இருப்பினும், இயந்திர கற்றல் மூலம், கணினி தரவுகளின் அடிப்படையில் அவற்றின் முன்னுரிமைகளுக்கு ஏற்ப பல மாறிகள் எடுத்து, மிகவும் துல்லியமான மாதிரியை உருவாக்க முடியும். இந்த மாதிரிகள் மிகவும் பயனுள்ள திட்டமிடலுக்கு திட்டமிடுபவர்களால் பயன்படுத்தப்படலாம், மேலும் அவை அதிக நேரம் எடுக்காது. திட்டமிடுபவர்கள் தங்கள் அனுபவங்களின் மூலம் மாதிரியை இன்னும் மேம்படுத்தலாம். (திட்டமிடுவதற்கு தரவைப் பயன்படுத்துவது பற்றி மேலும் அறிய, முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளை எவ்வாறு ஒருங்கிணைத்தல் ஒருங்கிணைப்பைப் பார்க்கலாம் என்பதைப் பார்க்கவும்.)
பாதுகாப்பு பங்கு நிலைகள்
பாரம்பரிய திட்டமிடல் முறைகள் மூலம், ஒரு நிறுவனம் அதன் பாதுகாப்பு பங்கு நிலைகளை கிட்டத்தட்ட எல்லா நேரங்களிலும் அதிகமாக வைத்திருக்க வேண்டும். இருப்பினும், உகந்த பாதுகாப்பு பங்கு அளவை அமைப்பதற்கு இன்னும் பல மாறிகள் மதிப்பீடு செய்வதன் மூலம் இயந்திர கற்றல் உதவும்.
விற்பனை மற்றும் செயல்பாட்டுத் திட்டமிடல்
உங்கள் விற்பனை மற்றும் செயல்பாட்டுத் திட்டமிடல் (எஸ் & ஓபி) குழுவின் முன்னறிவிப்பு திருப்தியற்றது மற்றும் துல்லியமற்றது அல்லது சந்தை நடத்தைக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்க போதுமானதாக இல்லை என்றால், கணினியை மேம்படுத்துவதற்கான நேரம் இதுவாக இருக்கலாம். இயந்திர கற்றல் இங்கே ஒரு சரியான பயன்பாட்டைக் காண்கிறது, ஏனெனில் இது பல்வேறு வகையான தரவுகளின் மூலம் தற்போதைய சந்தை போக்குகளைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் முன்னறிவிப்பின் தரத்தை மேம்படுத்த முடியும். இதனால், இயந்திர கற்றல் எஸ் & ஓபியின் வேலையை மிகவும் எளிதாக்குகிறது.
இந்த பகுதிகள் அனைத்தும் முன்னேற்றத்திற்கான வாய்ப்பைக் கொண்டுள்ளன, மேலும் இந்த இடைவெளிகளை இயந்திரக் கற்றல் நுட்பத்தால் நிரப்ப முடியும். இயந்திர கற்றல் ஒரு நிறுவனத்தின் விநியோக சங்கிலி நிர்வாகத்தின் கட்டமைப்பை முழுமையாக மாற்ற முடியும். பல நிறுவனங்கள் ஏற்கனவே இதைப் பயன்படுத்தத் தொடங்கியுள்ளன, மேலும் அவற்றின் திட்டமிடல் பிரிவு மிகவும் மேம்பட்டதாக இருப்பதைக் கண்டறிந்துள்ளனர்.
நடைமுறை பயன்பாட்டு வழக்குகள்
தேவை முன்கணிப்பில் இயந்திர கற்றலின் பல நன்மைகள் காரணமாக, இது பல்வேறு துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இருப்பினும், இந்த நிறுவனங்கள் தங்கள் கணினிகளை கற்றவர்களாக மாற்றவில்லை - அவை பாரம்பரிய கற்றல் நிறுவனங்களுடன் இயந்திர கற்றல் முறைகளையும் பயன்படுத்துகின்றன. இயந்திர கற்றல் அமைப்புகள் மரபு அமைப்புகளின் இடைவெளிகளை மறைக்கின்றன மற்றும் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன. அத்தகைய பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன.
Granarolo
இது ஒரு இத்தாலிய பால் நிறுவனம், அதன் முன்கணிப்பு துல்லியத்தை ஐந்து சதவீதம் அதிகரிக்க இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தியது. டெலிவரி நேரங்களும் அசல் நேரத்தின் பாதிப் பகுதியால் குறைக்கப்பட்டுள்ளன, இதன் விளைவாக வாடிக்கையாளர் திருப்தியும் கிடைக்கிறது.
குழு டானோன்
இந்த நிறுவனம் பிரான்சில் அமைந்துள்ளது மற்றும் பல வகையான தயாரிப்புகளை விற்பனை செய்கிறது. முன்னதாக, நிறுவனம் வழங்கிய விளம்பர சலுகைகளுக்கு பதிலளிப்பதற்கான கணிப்புகள் 70 சதவிகிதம் தவறானவை என்று மாறியது, இதனால் பெரும் இழப்பு ஏற்பட்டது. இருப்பினும், அதன் திட்டமிடல் கட்டமைப்பில் இயந்திர கற்றலை செயல்படுத்துவதன் மூலம், விற்பனை மற்றும் முன்கணிப்பு இரண்டிலும் இது நிறைய முன்னேற்றங்களைக் கண்டுள்ளது.
லெனாக்ஸ் இன்டர்நேஷனல்
லெனாக்ஸ் ஒரு யு.எஸ். நிறுவனம், இது குளிரூட்டும் மற்றும் வெப்ப சாதனங்களை தயாரிக்கிறது. இது வட அமெரிக்கா முழுவதும் விரிவடைந்துள்ளது. எனவே, முழு வாடிக்கையாளர் திருப்தியை வழங்குவதற்காக, விரிவாக்க செயல்முறையைச் சமாளிக்கும் போது, லெனாக்ஸ் இயந்திரக் கற்றலை அதன் முன்கணிப்பு கட்டமைப்போடு ஒருங்கிணைத்தது. இயந்திர கற்றலின் உதவியுடன், லெனாக்ஸ் தனது வாடிக்கையாளர்களின் தேவைகளை துல்லியமாக கணிக்க முடியும், இது பொதுவான வாடிக்கையாளர் கோரிக்கைகளை சிறப்பாக புரிந்துகொள்ள நிறுவனத்திற்கு மேலும் உதவியது. இயந்திர கற்றல் பெரும்பாலும் அதன் திட்டமிடல் நடைமுறையை முழுமையாக தானியங்குபடுத்துவதற்கு நிறுவனத்திற்கு உதவியது.
முடிவுரை
இயந்திர கற்றல், சரியான இடத்தில் மற்றும் சரியான நேரத்தில் செயல்படுத்தப்பட்டால், ஒரு நிறுவனத்தின் விநியோகச் சங்கிலிக்கு மிகவும் நன்மை பயக்கும் என்பதை நிரூபிக்க முடியும். தேவை முன்கணிப்புக்கான துல்லியமான மாதிரிகளை உருவாக்க இது உதவக்கூடும், மேலும் திட்டமிடல் துறையின் பணியை எளிதாக்குகிறது. இப்போது ஒரு முழு அமைப்பையும் முழுவதுமாக மாற்ற வேண்டிய அவசியமில்லை, ஆனால் மிக விரைவில் எதிர்காலத்தில், ஒவ்வொரு விநியோகச் சங்கிலியும் இயந்திரக் கற்றல் முறையால் தவறாமல் புதுப்பிக்கப்படும் டைனமிக் மாடல்களை உருவாக்குவதன் மூலம் முன்கணிப்பு திறனை மேம்படுத்த இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தும். எனவே, இந்த புதிய தொழில்நுட்பம் வணிகங்களுக்கு இன்றியமையாத கருவியாக இருக்கும்.