Schneider Electric экономит €8 миллионов, оптимизируя свою цепочку поставок с помощью машинного обучения

Schneider Electric необходимо было разработать модель, которая поможет им предсказать наилучший способ приобретения сырья и отправки своей продукции на фабрики, в распределительные центры и склады по всему миру. Они создали модель для анализа всех точек данных, таких как существующие дорожки, скорости, транспортные политики, ограничения потока и т. д.

Модель определяет наилучший путь для экономии места, затрат и времени на потоке продукта.

Модель использует 200 000 точек данных политики транспортировки, 130 000 ограничений потока и маршрутизации и более 150 начальных сценариев. SKU сократили с 300 000 на 1800 групп продуктов на основе таких атрибутов, как происхождение, тип заготовки и семейство продуктов, чтобы упростить модель.