Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Manufacturing Technology >> Промышленные технологии

Как ИИ трансформирует глобальные цепочки поставок

Современная цепочка поставок - это сложное животное, которое включает в себя множество различных организаций, людей, процессов и технологий. Добавьте к уравнению слово «глобальный», и управлять этими сложностями станет еще труднее. Более того, в связи с такими сбоями, как глобальная пандемия, разрушающая мировые цепочки поставок, для большинства организаций стала обязательной необходимость сбалансировать устойчивость и прибыльность.

К счастью, технология продвинулась до такой степени, что может помочь организациям более эффективно управлять своими глобальными цепочками поставок без необходимости в дополнительной рабочей силе, физическом пространстве или опыте. От прогнозирующего до предписывающего, от поддержки принятия решений до автоматизации принятия решений - искусственный интеллект по-новому преобразует деятельность в цепочке поставок.

Выполняя задачи аналогично человеческому мозгу, технология на базе искусственного интеллекта может распознавать и реагировать на определенные особенности в своей среде. Он может научиться решать такие проблемы, как задержки доставки и сбои из-за погодных условий, неожиданными способами, распознавая нюансы речи и проявляя некоторую форму человеческого творчества.

Идеальная смесь

По мере того, как компании развертывают новые решения, которые одновременно решают текущие проблемы цепочки поставок и подготавливают эти сложные сети к миру после COVID-19, ИИ занимает центральное место во многих из этих внедрений. От беспилотных грузовиков до оптимизации маршрута доставки и прогнозирования спроса - ИИ применяется во многих аспектах цепочки поставок. Пандемия ускорила преобразование, поскольку компании в течение нескольких месяцев внедряют новые технологии для удовлетворения новых потребностей торговли.

Ожидается, что в ближайшие пять лет ИИ преобразит операции цепочки поставок, обрабатывая огромное количество данных, генерируемых операциями, обеспечивая контроль качества, профилактическое обслуживание и оптимизацию цепочки поставок. В последние годы всевозможные облачные приложения для планирования ресурсов предприятия (ERP), системы управления производством (MES) и системы управления складом (WMS) были наполнены возможностями ИИ и аналитики.

Используя ИИ, компании могут делать разумные прогнозы относительно будущих потребностей в сырье, незавершенных компонентах и ​​спроса на конечную продукцию. Искусственный интеллект также помогает производителям воплощать в жизнь концепцию умного завода. Как сообщает Capgemini, это позволяет им создавать замкнутую систему и, в конечном итоге, самооптимизирующиеся операции, «при которых фабрика постоянно адаптируется к спросу, изменениям предложения и отклонениям в процессе». Это еще один случай, когда интеллектуальная система управления производством может трансформировать производство.

Измерение выгод

В качестве вспомогательной технологии ИИ также обеспечивает основу для автономного планирования, основанного на внутренних и внешних данных от поставщиков, клиентов, демографических данных и более широких экономических показателей. Кроме того, при профилактическом обслуживании анализируются данные о производительности машин за прошлые периоды, чтобы спрогнозировать вероятность отказа одного из них, тем самым ограничивая время простоя и определяя основную причину проблемы.

«Объединив прогнозирующий ИИ с интеллектуальным человеческим контролем и принятием решений, - отмечает Here Technologies, - технологии когнитивной эры могут трансформировать цепочку поставок и повседневные операции распределения».

По данным McKinsey, 61% руководителей сообщают о снижении затрат, а 53% сообщают о росте доходов в результате внедрения ИИ в свои цепочки поставок. Снижение затрат на хранение запасов, сокращение запасов до 75%, а также более низкие затраты на транспортировку и рабочую силу являются одними из самых больших областей экономии. В сегодняшней среде продаж, ориентированной на потребителя, ИИ также помогает гарантировать, что нужные продукты попадут в нужное место в нужное время - современный «Святой Грааль» для производителей, дистрибьюторов и розничных продавцов.

Например, Proctor &Gamble использует цифровую платформу с поддержкой ИИ для автоматизации планирования цепочки поставок - процесса, который когда-то был сосредоточен на согласовании спроса и предложения в течение 30-дневного периода. В сегодняшней динамической среде цепочки поставок специалисты по планированию P&G используют алгоритмы машинного обучения (подполе ИИ), которые автоматически корректируют планы спроса для запуска новых продуктов, изменений в стратегии складирования или сезонных изменений. Помимо повышения производительности и точности, производитель также высвободил своих плановиков, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах.

Молчаливый партнер

Подобно тому, как молчаливый деловой партнер работает в фоновом режиме, поддерживая организацию без личного признания, ИИ - это скрытый технологический партнер, который выполняет свою работу без особой подсказки. Фактически, многие компании могут даже не осознавать, что они уже используют ИИ для прогнозирования спроса на продукцию, выполнения своей транспортной деятельности или управления коммуникациями с клиентами. Это связано с тем, что в последние несколько лет поставщики технологий неуклонно добавляли ИИ в свои решения - тенденция, которая сохранится в 2021 году и далее.

На данный момент только 12% профессионалов в области цепочки поставок говорят, что их организации используют ИИ в качестве инструмента управления цепочкой поставок. Тем не менее, рынок в целом продолжает расти и, как ожидается, к 2025 году достигнет 10,1 миллиарда долларов. Глобальная пандемия может подтолкнуть большее количество этих компаний к изучению своих возможностей в то время, когда все больше поставщиков технологий добавляют ИИ к управлению своей цепочкой поставок. платформы.

С помощью ИИ компании могут оптимизировать объем данных, имеющихся в их операциях, и использовать эти знания, чтобы работать умнее, лучше и быстрее. Это, в свою очередь, позволяет им подготовить свои цепочки поставок к будущему, повысить скорость реагирования, минимизировать риски, повысить качество обслуживания клиентов и повысить прозрачность всей цепочки поставок. Такие большие победы помогут компаниям по всему миру построить более устойчивые и гибкие цепочки поставок, которые будут процветать в любых условиях ведения бизнеса.

Дуг Меффорд, директор по разработке продуктов Generix .


Промышленные технологии

  1. Судебный процесс в университете подчеркивает взаимозависимость глобальных цепочек поставок
  2. Как TMS может обеспечить видимость в глобальных цепочках поставок
  3. Как промышленный Интернет вещей трансформирует цепочки поставок
  4. Продвижение ответственного снабжения в глобальных цепочках поставок
  5. Как интеллектуальная автоматизация делает цепочки поставок более гибкими
  6. Как цифровые решения создают более устойчивые цепочки поставок
  7. Вот как розничные торговцы восстановят свои цепочки поставок
  8. Как облако преодолевает кризис цепочки поставок
  9. Как пандемия преподала урок цепочкам поставок продовольствия
  10. Как ориентированные на клиента цепочки поставок могут способствовать росту