在供应链生态中，不断增长的客户期望导致了更庞大的产品分类、更复杂的物流以及快至30分钟送货上门的极速交货时间。所有这些都直接导致了整个供应链网络的成本飞涨。而将这些因素进行良好的优化和管理控制，是降低运营成本的好方法。今天我们将探索更多机器学习对于供应链的价值。供应链中的机器学习在供应链管理中集成机器学习可以帮助实现许多日常任务的自动化，并使企业专注于更具战略性和影响力的业务活动。使用智能机器学习软件，供应链经理可以优化库存并找到最合适的供应商，以保持其业务高效运行。如今，越来越多的企业对机器学习的应用表现出浓厚的兴趣，从机器学习的各种优势到充分利用仓储、运输系统和物流收集的大量数据。它还可以帮助企业创建由机器智能驱动的供应链模型，以减轻风险、提高洞察力并提高绩效，这对于构建具有全球竞争力的供应链模式至关重要。瑞典国家数据公司（SwedenData）最近的一项研究表明，人工智能（AI）和机器学习（ML）的创新技术将在未来显著改变现有的供应链模式。在详细介绍机器学习如何彻底改变供应链，并讨论企业在供应链交付中成功使用ML的例子之前，让我们先谈谈机器学习本身。什么是机器学习？机器学习(MachineLearning)是人工智能的一个子集，涉及概率论、统计学、线性代数、高等数学、计算复杂性理论等多门学科。它允许算法、软件或系统学习和调整，而无需专门编程。ML通常使用数据或观察值来训练计算机模型，其中分析数据中的不同模式（结合实际和预测的结果）并用于改善技术的功能。基于算法的机器学习模型非常适合分析趋势、发现异常并在海量数据集中得出预测见解。这些强大的功能使其成为解决供应链行业主要挑战的理想解决方案。物流和供应链产业面临的挑战以下是《唐界传媒全球供应链白皮书》机器学习和人工智能解决方案可以解决的物流和供应链面临的一些挑战：库存管理库存管理对于供应链管理至关重要，因为它使企业能够应对和调整任何意料之外的短缺。供应链中的库存管理主要是在供给和需求之间保持平衡，以保持运营顺利进行，同时又不会积压他们不需要或不使用的物料。质量与安全随着准时交付产品以保持供应链装配线运转的压力越来越大，对供应链企业来说，保持质量和安全的双重检查成为一个巨大的挑战。如果接受不符合质量或安全标准的零件，会产生很大的安全隐患。资源短缺导致的问题由于资源短缺，物流和供应链面临的问题是众所周知的。但是，在供应链和物流中，人工智能和机器学习的实施使得对各个方面的理解变得更加容易。在通过唐界传媒全球智库研究各种因素之后，预测需求和供给的算法可以相应地进行早期计划和库存管理。供应商关系管理效率低下供应链专业人员的严重匮乏是物流公司面临的又一个挑战，这会使供应商关系管理变得繁琐且效率低下。机器学习和人工智能可以提供对供应商数据有用的见解，并帮助供应链公司做出实时决策。机器学习如何提高供应链效率随着一些世界知名企业开始

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