Tự động hóa chuỗi cung ứng với máy học, AWS và Python

Mục lục

• Giới thiệu về việc tự động hóa chuỗi cung ứng sử dụng máy học và Python
• Bước 1: Thu thập dữ liệu
• Bước 2: Xử lý và làm sạch dữ liệu
• Bước 3: Lựa chọn phương pháp máy học
• Bước 4: Trực quan hóa kết quả
• Những điều cần lưu ý khi triển khai thuật toán
• Tổng kết

Tự động hóa chuỗi cung ứng với máy học và Python

📄 Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách tự động hóa chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng dịch vụ máy học của Amazon Web Services (AWS) và ngôn ngữ lập trình Python. Đây sẽ là một bài viết tóm tắt về quy trình đã được thực hiện, và không nhất thiết là một hướng dẫn chi tiết về cách thực hiện điều này. Nếu bạn muốn xem hướng dẫn đầy đủ, hãy nhấn nút "Like" dưới đây để khiến video này nhận nhiều sự quan tâm hơn.

Bước 1: Thu thập dữ liệu

📝 Để sử dụng máy học, việc thu thập dữ liệu là điều rất quan trọng. Bạn cần có một hệ thống thu thập dữ liệu trong môi trường làm việc của bạn. Trong ví dụ này, dữ liệu mà chúng tôi xử lý là việc tiêu thụ nguyên liệu trong chuỗi cung ứng. Chúng tôi có dữ liệu này cho nhiều năm với nhiều số lượng hàng hóa khác nhau.

Bước 2: Xử lý và làm sạch dữ liệu

✔ Bước tiếp theo là xử lý và làm sạch dữ liệu. Kỹ sư máy học thường gọi đây là quá trình feature engineering - tìm ra dữ liệu chất lượng từ dữ liệu không tốt. Bạn cần hiểu đúng hệ thống của mình để chỉ sử dụng dữ liệu tốt cho việc huấn luyện mô hình. Trong trường hợp này, chúng tôi phải đảm bảo rằng dữ liệu tổng hợp có sẵn để phục vụ việc dự đoán.

Bước 3: Lựa chọn phương pháp máy học

🔍 Bước tiếp theo là lựa chọn phương pháp máy học mà chúng ta muốn sử dụng. Có rất nhiều thuật toán khác nhau và bạn cần tìm một thuật toán phù hợp với bài toán của mình. Trong ví dụ này, chúng tôi đã chọn thuật toán dự báo bằng mô hình deep AR từ AWS. Điều đặc biệt ở thuật toán này là nó xem xét tất cả các chuỗi thời gian trong tập dữ liệu, thay vì chỉ sử dụng một chuỗi thời gian đơn lẻ để dự đoán.

Bước 4: Trực quan hóa kết quả

📊 Cuối cùng, chúng tôi cần trực quan hóa kết quả của thuật toán máy học. Chúng tôi cần xem qua kết quả dự đoán và nhanh chóng xác định những kết quả quan trọng đối với chúng tôi. Điều này cho phép chúng tôi nhanh chóng thực hiện các hành động cần thiết.

Những điều cần lưu ý khi triển khai thuật toán

✅ Tổng kết lại, việc triển khai thuật toán máy học để tự động hóa chuỗi cung ứng là một quy trình khá phức tạp. Dưới đây là một số điều chúng tôi chưa thực hiện trong ví dụ này:

1. Đánh giá rủi ro: Chúng tôi chưa thực hiện đánh giá rủi ro, điều này có nghĩa là chúng tôi không biết vật liệu nào sẽ thiếu trong thuật toán.

2. Thời gian giao hàng: Thuật toán không xem xét thời gian giao hàng của vật liệu. Điều này có thể gây ra vấn đề nếu thời gian giao hàng kéo dài hơn dự kiến.

3. Độ chi tiết của tính toán: Thuật toán trong ví dụ chỉ sử dụng tiêu thụ hàng tháng. Nếu bạn có dữ liệu về tiêu thụ hàng ngày, thuật toán sẽ chính xác hơn.

💡 Lưu ý là đây chỉ là một bài viết tóm tắt và chúng tôi đã bỏ qua một số chi tiết và cải tiến. Nếu bạn quan tâm và muốn biết thêm, hãy để lại một bình luận hoặc yêu cầu hướng dẫn chi tiết.

【Nguồn dữ liệu】

• Amazon Web Services (AWS): link
• SageMaker: link

FAQ

Q: Bước nào quan trọng nhất trong quy trình này? A: Mỗi bước đều quan trọng, tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu chất lượng là rất quan trọng. Dữ liệu tốt là điều kiện tiên quyết để có thể áp dụng các thuật toán dự báo hiệu quả.

Q: Tại sao chúng ta cần lựa chọn phương pháp máy học chuẩn xác? A: Lựa chọn phương pháp máy học đúng cho bài toán của bạn rất quan trọng để đảm bảo kết quả chính xác. Mỗi thuật toán có ưu điểm và hạn chế riêng, bạn cần xem xét cẩn thận trước khi chọn phương pháp để đảm bảo phù hợp với nhu cầu của bạn.

Q: Có những gì để cải thiện quy trình này? A: Một số điều bạn có thể cải thiện là xem xét đánh giá rủi ro, xem xét thời gian giao hàng và sử dụng dữ liệu chi tiết hơn để tính toán.

Q: Tôi có thể sử dụng những công cụ khác thay vì AWS không? A: AWS là một trong những dịch vụ được chúng tôi sử dụng trong ví dụ này, nhưng bạn có thể sử dụng những công cụ và dịch vụ khác như Google Colab, tùy thuộc vào nhu cầu và sở thích của bạn.