Machine Learning Applications in Supply Chain Management
Creators: name: Μαυρίδης, Γεώργιος Αλέξιου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Πρόβλεψη Ζήτησης
Διοίκηση Εφοδιαστικής Αλυσίδας
Machine Learning
Demand Forecasting
Supply Chain Management

description: Our scope in this thesis is to analyze the Machine Learning applications in supply chain management and to implement a model-tool in one of the most important of these applications, which is the demand forecasting. Our literature review has as main theme the analysis and the presentation of ML types, methods and applications in supply chain management with some specific examples. Moreover, we do research about the data in supply chain, the demand management in supply chain and the usage of Big Data Analytics in demand forecasting and in SCM. Based on these we conclude about the importance of demand forecasting in SCM and how useful it is when companies have an easy to use tool to decide which algorithm is more accurate in order to have the best possible forecast. We develop two python scripts, which compare demand forecasting results of four different algorithms of the categories auto regression, exponential smoothing, and machine learning ones by compare their performance metrics. This comparison take place by using an .xlsx file where we rank the algorithms based on their performance metrics results. The input in the scripts is the dataset which contains the historical data from 2012-2016 of demand from a big firm. In these data, we do preprocessing and form them as monthly demand timeseries in order to be able to work with this time step. The algorithms and the performance metrics we use, we find them in our literature review and by providing and analyzing them. We conclude and decide to use the ARIMA as the most well known algorithm in demand forecasting. Next algorithm is the SARIMAX one of most suitable algorithms for seasonal demand with exogenous factors. Then the Holt Winters as one of the most suitable algorithms for timeseries demand forecasting and finally the Random Forest Regressor as a very precise and well-known ML algorithm for demand forecasting. Our thesis structure is as below, first the introduction, which introduce us in the aspect of machine learning and its applications in SCM. The research questions, which we have form, based on our main scope and based in our motivations. Next, is the first main part which is the literature review where we analyze more specific the Machine Learning, the Machine Learning types, the Machine Learning Methods, examples of machine learning methods, Machine Learning Applications in general, Machine learning and Industry 4.0, Big data analytics in supply chain, Different machine learning applications like applications to SCs and manufacturing and in demand management in supply chains and in production planning. After these chapters, we analyze the timeseries forecasting and the chosen algorithms for our research and the performance metrics. The second part of our thesis is the technical programming; here we present our steps to make the python scripts. First is the data set analysis and preprocess, then is the scripts analysis and description of the used python modules and functions. In addition, we present details of each script with pictures and steps of the execution and the results. Moreover, we present our conclusions and our suggestions for future work. At the end, we present the full code of both scripts in our appendixs with comments in order to be easily understand.
description: Σκοπός μας σε αυτή τη διατριβή είναι να αναλύσουμε τις εφαρμογές μηχανικής μάθησης στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας και να εφαρμόσουμε ένα μοντέλο σε μια από τις πιο σημαντικές από αυτές τις εφαρμογές, που είναι η πρόβλεψη ζήτησης. Η βιβλιογραφική μας ανασκόπηση έχει ως κύριο θέμα την ανάλυση και την παρουσίαση των τύπων, μεθόδων και εφαρμογών στη διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού με συγκεκριμένα παραδείγματα. Επιπλέον, κάνουμε έρευνα για τα δεδομένα στην αλυσίδα εφοδιασμού, τη διαχείριση της ζήτησηςλ καθώς και τη χρήση των Big Data Analytics στην πρόβλεψη ζήτησης και στο SCM. Με βάση αυτά καταλήγουμε στο συμπέρασμα σχετικά με τη σημασία της πρόβλεψης ζήτησης στο SCM και πόσο χρήσιμο είναι όταν οι εταιρείες διαθέτουν ένα εύχρηστο εργαλείο για να αποφασίσουν ποιος αλγόριθμος είναι πιο ακριβής προκειμένου να έχουν την καλύτερη δυνατή πρόβλεψη. Αναπτύσσουμε δύο σενάρια python, τα οποία συγκρίνουν τα αποτελέσματα πρόβλεψης ζήτησης τεσσάρων διαφορετικών αλγορίθμων των κατηγοριών auto regression, exponential smoothing, και μηχανικής μάθησης συγκρίνοντας τις μετρήσεις απόδοσης. Αυτή η σύγκριση πραγματοποιείται χρησιμοποιώντας ένα αρχείο .xlsx όπου κατατάσσουμε τους αλγόριθμους με βάση τα αποτελέσματα των μετρήσεων απόδοσης. Η είσοδος στα σενάρια είναι το σύνολο δεδομένων που περιέχει τα ιστορικά δεδομένα από το 2012-2016 της ζήτησης από μια μεγάλη εταιρεία. Σε αυτά τα δεδομένα, κάνουμε προεπεξεργασία και τα διαμορφώνουμε ως μηνιαίες χεονοσειρές ζήτησης για να μπορέσουμε να εργαστούμε με αυτό το χρονικό βήμα. Οι αλγόριθμοι και οι μετρήσεις απόδοσης που χρησιμοποιούμε, τους βρίσκουμε στη βιβλιογραφική μας ανασκόπηση και παρέχοντας και αναλύοντας τους. Καταλήγουμε και αποφασίζουμε να χρησιμοποιήσουμε το ARIMA ως τον πιο γνωστό αλγόριθμο στην πρόβλεψη ζήτησης. Ο επόμενος αλγόριθμος είναι ο SARIMAX ένας από τους πιο κατάλληλους αλγόριθμους για εποχική ζήτηση με εξωγενείς παράγοντες. Στη συνέχεια, το Holt Winters ως ένας από τους πιο κατάλληλους αλγόριθμους για χρονοσειρές που απαιτούν πρόβλεψη και τέλος το Random Forest Regressor ως ένας πολύ ακριβής και γνωστό αλγόριθμο μηχανικής μάθησης για πρόβλεψη ζήτησης. Η διατριβή μας είναι όπως παρακάτω, πρώτα η εισαγωγή, η οποία μας εισάγει στην πτυχή της μηχανικής μάθησης και των εφαρμογών της στο SCM. Τα ερευνητικά ερωτήματα, τα οποία έχουμε μορφή, βασίζονται στο κύριο πεδίο εφαρμογής μας και βασίζονται στα κίνητρά μας. Στη συνέχεια, είναι το πρώτο κύριο μέρος που είναι η ανασκόπηση της βιβλιογραφίας όπου αναλύουμε πιο συγκεκριμένα τη Μηχανική Μάθηση, τους τύπους Μηχανικής Μάθησης, τις Μεθόδους Μηχανικής Μάθησης, παραδείγματα μεθόδων μηχανικής μάθησης, Εφαρμογές Μηχανικής Μάθησης γενικά, Μηχανική Μάθηση και Industry 4.0, Big Data Analytics στην αλυσίδα εφοδιασμού, Διαφορετικές εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης όπως εφαρμογές σε SC και διαχείριση ζήτησης σε αλυσίδες εφοδιασμού και στον σχεδιασμό παραγωγής Μετά από αυτά τα κεφάλαια, αναλύουμε τις προβλέψεις χρονοσειρών και τους επιλεγμένους αλγόριθμους για την έρευνα και τις μετρήσεις απόδοσης. Το δεύτερο μέρος της διατριβής μας είναι ο τεχνικός προγραμματισμός. εδώ παρουσιάζουμε τα βήματά μας για να φτιάξουμε τα σενάρια python. Πρώτα είναι η ανάλυση συνόλου δεδομένων και η προεπεξεργασία, και στη συνέχεια είναι η ανάλυση σεναρίων και η περιγραφή των χρησιμοποιημένων μονάδων και λειτουργιών python. Επιπλέον, παρουσιάζουμε λεπτομέρειες για κάθε σενάριο με εικόνες και βήματα της εκτέλεσης και των αποτελεσμάτων. Επιπλέον, παρουσιάζουμε τα συμπεράσματά μας και τις προτάσεις μας για μελλοντική εργασία. Στο τέλος, παρουσιάζουμε τον πλήρη κώδικα και των δύο σεναρίων στα παραρτήματά μας με σχόλια για να είναι εύκολα κατανοητό.