机器学习使依靠算法可以发现供应链管理数据中的模式成为可能，该算法可以快速查明影响供应网络成功的最重要因素，同时不断学习。

在供应链数据中发现新模式有可能彻底改变任何业务。机器学习算法每天都可以在供应链数据中找到这些新模式，而无需人工干预或定义分类法来指导分析。该算法使用基于约束的建模来迭代查询许多数据，以找到预测精度最高的核心因素集。影响库存水平，供应商质量，需求预测，采购到付款，订单到现金，生产计划，运输管理等的关键因素首次被人们所熟知。机器学习带来的新知识和新见解正在彻底改变供应链管理。

机器学习如何重新定义供应链管理

机器学习正在改变供应链管理的十种方式包括：

1、机器学习算法和运行这些算法的APP能够快速分析各种大型数据集，从而提高需求预测的准确性。 供应链管理中最具挑战性的方面之一是预测未来的生产需求。现有的技术范围从基线统计分析技术（包括移动平均值）到高级仿真建模。事实证明，机器学习在考虑因素方面非常有效，现有方法无法随时间推移进行跟踪或量化。
2、机器学习在协作式供应链网络中提供的众多好处中的三点是降低运费，改善供应商交付绩效并最大程度地减少供应商风险。

3、机器学习及其核心结构非常适合提供洞察力，以改善以前的技术无法提供的供应链管理绩效。结合无监督学习，有监督学习和强化学习的优势，机器学习已被证明是一项非常有效的技术，它不断寻求发现最能影响供应链绩效的关键因素。

4、机器学习擅长于视觉模式识别，在整个供应链网络的物理检查和物理资产维护中打开了许多潜在的APP。 机器学习使用快速查找多个数据集中可比模式的算法进行设计，在自动执行整个物流枢纽的入站质量检查，隔离损坏和磨损的产品运输方面也被证明非常有效。IBM Watson平台中的机器学习算法能够确定运输容器和/或产品是否损坏，并根据损坏时间对其进行分类，并提出最佳的纠正措施来修复资产。

5、通过将机器学习与整个供应链运营中的相关技术相结合来获得更高的上下文智能，可以降低库存和运营成本，并缩短对客户的响应时间。 机器学习正在物流控制塔运营中得到采用，以提供有关如何改进供应链管理，协作，物流和仓库管理各个方面的新见解。

 6、预测对新产品的需求（包括最能推动新销售的因果关系）是当今机器学习领域正在应用的领域，并取得了显著成效。 从向渠道合作伙伴，间接和直接销售团队询问实用产品的务实方法到使用先进的统计模型，公司预测下一代产品需求的方式各不相同。事实证明，机器学习在考虑影响需求的因果关系方面非常有价值。

 7、通过寻找通过物联网传感器收集的使用数据的新模式，公司正在延长关键供应链资产的寿命，包括机械，发动机，运输和仓库设备。 制造业在其每年产生的数据量方面领先于其他所有行业。事实证明，机器学习对于分析机器得出的数据，以确定哪些因果因素最能影响机器性能非常重要。此外，机器学习还导致对整体设备效率（OEE）进行更准确的衡量，这是许多制造商和供应链运营所依赖的关键指标。

8、通过查找供应商质量级别的模式并为每个供应商提供独立的跟踪数据层次结构，从而改善供应商质量管理和合规性。 平均而言，一家典型的公司依赖外部供应商来组装超过80％的组件组装成给定的产品。在航空航天和国防，食品和饮料以及医疗产品等受管制的行业中，供应商的质量，合规性以及对跟踪层次结构的需求至关重要。引入了机器学习APP，该APP可以独立定义产品层次结构并简化跟踪报告，每年可以节省典型制造商在这些领域投资的数千小时的人工。

9、机器学习通过考虑多个约束并对每个约束进行优化来提高生产计划和工厂调度的准确性。 在依赖按订单生产和按库存生产工作流程的制造商中，机器学习比过去手动进行的方法更有效地平衡了每个约束。因此，制造商正在使用机器学习来减少其定制程度最高的产品中使用的组件的供应链延迟。

10、将机器学习与高级分析，物联网传感器和实时监控相结合，首次在许多供应链中提供了端到端可见性。 当今许多供应链中需要的是一个基于实时数据的全新操作平台或体系结构，其中丰富了过去的分析工具无法看到的模式和见解。机器学习是未来供应链平台中必不可少的要素，它将彻底改变供应链管理的各个方面。