Hotline: 0708 25 99 25
Viện đào tạo FMIT
Góc bài viết
Tải Brochure
Giải thưởng
Từ điển quản lý
Thi thử
Mentorship Expertise

Khóa học

Quản lý dự án

Luyện thi PMP®

Agile scrum expert

Quản trị rủi ro & Kiểm soát nội bộ

Kiểm toán nội bộ

Luyện thi chứng chỉ CIA®

Luyện thi CICS®

Quản lý chuỗi cung ứng

Luyện thi CSCP®

Quản trị cung ứng mua hàng

Luyện thi chứng chỉ CPSM

Phát triển lãnh đạo cấp cao

Giám đốc điều hành

Giám đốc Kiểm toán nội bộ

Kế toán quản trị

Quản trị tài chính

Quản trị doanh nghiệp

Quản trị logistics

Từ điển quản lý

Machine Learning in Forecasting

Học máy trong dự báo

  • Định nghĩa:
    Machine Learning in Forecasting là việc áp dụng các thuật toán học máy (Machine Learning) để phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực nhằm dự báo các xu hướng, nhu cầu, hoặc biến động trong chuỗi cung ứng. Học máy tự động cải thiện độ chính xác của dự báo bằng cách học hỏi từ dữ liệu và điều chỉnh mô hình theo thời gian.
    Ví dụ: Một công ty bán lẻ sử dụng học máy để dự báo nhu cầu sản phẩm theo mùa dựa trên dữ liệu bán hàng, xu hướng thị trường, và điều kiện thời tiết.
  • Mục đích sử dụng:
    1. Tăng độ chính xác trong dự báo nhu cầu và giảm sai lệch.
    2. Cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng bằng cách tối ưu hóa quản lý tồn kho và sản xuất.
    3. Tăng khả năng phản ứng nhanh với các thay đổi hoặc biến động thị trường.
  • Các bước áp dụng thực tế:
    1. Thu thập dữ liệu: Thu thập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như lịch sử bán hàng, dữ liệu thời tiết, xu hướng thị trường, và thông tin khách hàng.
    2. Chọn mô hình học máy: Lựa chọn các thuật toán phù hợp như Random Forest, Neural Networks, hoặc Gradient Boosting để phân tích dữ liệu.
    3. Huấn luyện mô hình: Dùng dữ liệu lịch sử để huấn luyện mô hình và kiểm tra độ chính xác bằng cách so sánh với dữ liệu thực tế.
    4. Dự báo và áp dụng: Sử dụng mô hình để đưa ra dự báo và áp dụng trong lập kế hoạch sản xuất, quản lý tồn kho, hoặc vận chuyển.
    5. Theo dõi và cải thiện: Định kỳ đánh giá hiệu suất mô hình và cập nhật dữ liệu để cải thiện độ chính xác.
  • Lưu ý thực tiễn:
    1. Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu đầu vào phải được làm sạch và đảm bảo chất lượng để mô hình học máy hoạt động hiệu quả.
    2. Đào tạo nhân sự: Đảm bảo rằng đội ngũ có kiến thức cơ bản về học máy để quản lý và vận hành hệ thống.
    3. Tích hợp hệ thống: Kết nối mô hình học máy với các hệ thống quản lý hiện có như ERP hoặc WMS để tự động hóa quy trình dự báo.
  • Ví dụ minh họa:
    1. Cơ bản: Một nhà máy sản xuất sử dụng học máy để dự báo nhu cầu nguyên liệu, giúp tối ưu hóa đặt hàng từ nhà cung cấp.
    2. Nâng cao: Walmart sử dụng AI và học máy để phân tích dữ liệu bán hàng thời gian thực từ hàng triệu sản phẩm, từ đó điều chỉnh mức tồn kho tại các cửa hàng trong vài giờ.
  • Case Study Mini:
    Procter & Gamble (P&G):
    1. P&G triển khai học máy để dự báo nhu cầu sản phẩm tiêu dùng nhanh trên toàn cầu.
    2. Mô hình của họ phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng tiêu dùng, và yếu tố thời tiết để đưa ra dự báo chính xác hơn.
    3. Kết quả: Tăng độ chính xác của dự báo lên 20% và giảm 15% lượng hàng tồn kho dư thừa.
  • Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
    Machine Learning in Forecasting mang lại lợi ích gì?
    a) Tăng độ chính xác trong dự báo bằng cách phân tích dữ liệu và tự động điều chỉnh mô hình.
    b) Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu sử dụng dữ liệu lịch sử trong dự báo.
    c) Tăng chi phí vận hành bằng cách giảm tính tự động hóa trong chuỗi cung ứng.
    d) Giảm khả năng phản ứng nhanh với các thay đổi trong nhu cầu thị trường.
  • Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
    Một công ty sản xuất đồ uống thường xuyên gặp khó khăn trong việc dự báo chính xác nhu cầu theo mùa, dẫn đến dư thừa hàng tồn kho trong mùa thấp điểm và thiếu hụt hàng hóa trong mùa cao điểm.
    Câu hỏi: Làm thế nào họ có thể áp dụng Machine Learning in Forecasting để cải thiện khả năng dự báo và tối ưu hóa chuỗi cung ứng?
  • Liên kết thuật ngữ liên quan:
    1. Demand Forecasting: Dự báo nhu cầu, được nâng cao nhờ ứng dụng học máy.
    2. Big Data Analytics: Phân tích dữ liệu lớn, cung cấp dữ liệu đầu vào chất lượng cho mô hình học máy.
    3. Real-Time Analytics: Phân tích thời gian thực, hỗ trợ dự báo nhanh và chính xác hơn.
    4. Supply Chain Optimization: Tối ưu hóa chuỗi cung ứng nhờ dự báo chính xác hơn.
  • Gợi ý hỗ trợ:
    1. Gửi email đến info@fmit.vn.
    2. Nhắn tin qua Zalo số 0708 25 99 25.

Đăng ký nhận tin

9 - 4 =

Đối tác

Agile Scrum Master
ISM
Học Viện Sáng Tạo Toàn Cầu
IIA
ICI
PMI

Kết nối với chúng tôi

Icon email Icon phone Icon message Icon zalo