Как COVID-19 формирует тренды автоматизации в производстве — инсайты от Blue Yonder

Алан Дункан, старший директор промышленной стратегии (Производство), EMEA, Blue Yonder о текущих трендах, связанных с COVID-19 и автоматизацией.

«COVID-19 не стимулирует потребность в автоматизации как таковой, но компании, выходящие из этого текущего кризиса, сдвинутся в этом направлении от своего текущего состояния. Бизнес будет продолжать идти наилучшим образом — от восстановления денежных потоков и операций, к выявлению и смягчению среднесрочных и долгосрочных рисков для большей устойчивости, и построению платформы для устойчивого роста в будущем. Краткосрочный фокус будет на получении видимости над спросом, запасами и сбоями поставок через инструменты вроде Control Towers; в среднесрочной перспективе это сдвинется к попытке устранить чрезвычайные затраты, возникшие во время кризиса — оптимизацию затрат, планирование сценариев, поиск альтернативных источников поставки, а в долгосрочной перспективе фокус будет на устойчивой прибыльной гибкости».

Каковы вызовы, с которыми сталкиваются производители в автоматизации из-за COVID-19?

«В зависимости от типа автоматизации, компании обнаруживают, что не всегда способны справиться с уровнем гибкости, необходимым для работы на практике. В прошлые компании устанавливали автоматизированные склады для снижения затрат и увеличения выхода, но открыли, что в периоды экстремальной волатильности и неопределенности автоматизация стала ограничением, а не выгодой. В ответ компании перешли к снижению уровня автоматизации на своих складах — заменяя ее гораздо более гибкими человеческими ресурсами. Однако мы видели недавние дефициты рабочей силы и нехватку доступных складских мощностей, заставляющие компании серьезно рассмотреть автоматизацию».

Каковы выгоды автоматизации во время кризиса вроде COVID-19?

«Мы видели невероятно волатильные и непредсказуемые паттерны спроса для многих продуктов — особенно пищи, напитков и товаров массового потребления. Нормальные статистические методы прогнозирования (на основе истории продаж) не смогли точно предсказать будущий спрос. Однако алгоритмы машинного обучения смогли выявить паттерны и корреляции из гораздо более широкого массива кажущихся не связанными точками данных, чтобы научиться паттернам спроса и предоставлять прогнозы с пригодной точностью».

Как будущие кризисы могут быть смягчены использованием автоматизации?

«Машинное обучение доказало свою способность улучшить прогнозирование во время текущего кризиса. Оно будет работать еще лучше в следующий раз, имея «выученное» от текущего периода. Оно поможет смягчить влияние будущих кризисов через автоматизацию ответов на сбои цепочек поставок и пересмотренные стратегии закупок».

СМОТРИТЕ ТАКЖЕ:

• Zaptic предоставляет поддержку через COVID-19 безопасный пакет для рабочего места

• PwC: как производители могут оставаться конкурентоспособными amid COVID-19

• COVID-19: цифровые двойники в будущем производства

• Прочитайте последнее издание Manufacturing Global здесь

Для получения дополнительной информации по производственным темам — пожалуйста, посмотрите последнее издание Manufacturing Global.

Следите за нами в LinkedIn и Twitter.