Цепочка поставок и машинное обучение

При проведении инвентаризации запасных частей в организации ТОиР самая большая проблема - хранить нужные запасные части и материалы на полках. . И наоборот, существует риск того, что слишком много денег будет связано с медленно движущимися или неподвижными запасами. Для подобных проблем в цепочке поставок машинное обучение предлагает решения.

Машинное обучение - это форма искусственного интеллекта, которая специализируется на обработке больших наборов данных и поиске способов решения сложных проблем. В приложениях цепочки поставок, таких как управление запасными частями, машинное обучение предлагает способ снизить затраты и сэкономить место, одновременно повышая доступность запчастей и сокращая среднее время ремонта.

Основы машинного обучения

Компьютер может обрабатывать данные очень быстро, но требует, чтобы программа сообщала ему, какие операции выполнять. Искусственный интеллект (ИИ) - это альтернативный подход к компьютерному программированию, который больше полагается на распознавание образов и обучение. Машинное обучение - это разновидность ИИ, которая ищет закономерности в очень больших наборах данных.

Большинство систем машинного обучения обучаются путем передачи им данных, которые уже были помечены. Это могут быть данные о производительности поставщика или информация о сроке службы компонентов. Другие типы систем оставляют без присмотра за поиском закономерностей в больших наборах данных. Такой подход менее ценен для управления цепочкой поставок.

Другой метод обучения - метод проб и ошибок. Это было эффективно для обучения компьютеров игре в сложные игры, такие как го, но имеет ограниченное значение для улучшения управления запасами, закупками или логистикой.

Машинное обучение в цепочке поставок

Машинное обучение в управлении цепочкой поставок тесно связано с проблемой непредсказуемого спроса и, в меньшей степени, сильно изменчивого предложения или доступности. Одна из проблем, с которыми сталкиваются менеджеры по ТОиР, - это сочетание часто используемых, малоценных и мало используемых и ценных предметов, которыми они владеют.

Это можно проиллюстрировать двумя случаями. При типичном техническом обслуживании потребление смазочных материалов и фильтров вполне предсказуемо в течение года и может коррелировать с объемами производства и ассортиментом продукции. Однако большие насосы, двигатели и редукторы могут понадобиться лишь в редких случаях, но при необходимости они должны быть доступны немедленно, чтобы свести к минимуму остановки производства.

В обоих примерах машинное обучение может помочь, находя шаблоны, которые в противном случае могли бы остаться скрытыми. В случае потребности в смазочных материалах и фильтрах важно понимать и предвидеть будущие колебания графика. Эти знания могут помочь в разработке политики инвентаризации и закупок.

Аналогичным образом, отказы насосов, двигателей или редукторов также могут быть предсказуемыми. С помощью машинного обучения можно сделать вывод о существовании корреляции между частотой отказов и сочетанием ассортимента продукции, спроса и местных погодных условий, что может повлиять на качество электроснабжения.

Кому помогает машинное обучение в управлении цепочками поставок?

Любой производитель, у которого есть промышленное оборудование и потребности в техническом обслуживании, использующий преимущества профилактического обслуживания, может извлечь выгоду из машинного обучения. Эта технология может экспоненциально повысить точность прогнозов и со временем стать более эффективной, обеспечивая значительное повышение рентабельности инвестиций.

Типичные отрасли включают:

• Аэрокосмическая промышленность
• Автомобильная промышленность
• Строительные изделия
• Товары народного потребления.
• Тяжелая техника
• Бумага и целлюлоза
• Распределение электроэнергии
• Шины и резина

Преимущества применения машинного обучения в цепочке поставок

К приложениям машинного обучения в цепочке поставок относятся:

• Оптимизация инвентаря . Целью оптимизации запасов является минимизация количества товаров на складе при одновременном обеспечении 100% доступности, когда они необходимы. Это также может относиться к местонахождению поставщика, политике складирования и часам работы.
  Здесь помогает машинное обучение, выявляя закономерности в использовании и поставках. Например, можно сделать вывод, что одни детали лучше всего хранить у поставщика, а другие следует оставить на месте. Также можно отметить, что некоторые поставщики более надежны, чем другие, и предложить соответствующие уровни пополнения и даже цены на основе анализа исторических данных.
• Контроль затрат на закупку: Затраты на закупку покрывают не только цену, уплаченную за предмет или предметы. Машинное обучение может помочь определить возможности для консолидации заказов для получения оптовых скидок. Он может оценить преимущества различных условий оплаты и помочь снизить транспортные расходы, например, за счет экономии на приоритетной доставке.
• Продление срока службы активов: Частые дебаты среди обслуживающих организаций касаются достоинств более дорогих, но долговечных деталей, а не более дешевых и недолговечных компонентов. Машинное обучение может анализировать данные из разрозненных источников, чтобы прийти к заключению и таким образом продлить срок службы ценных активов.
• Управление транспортом: Машинное обучение также помогает в управлении транспортировкой, помогая выявлять и выбирать поставщиков и оптимизировать графики доставки. При этом можно даже учитывать логистику доставки, сравнивая, например, морские и воздушные перевозки, а также относительное влияние на доступность и стоимость.

Помощь клиентам в увеличении срока службы и эффективности активов

Понимая болевые точки и преимущества управления цепочкой поставок, вы готовы пожинать плоды эффективной стратегии. ATS предоставляет универсальное решение для поддержки закупок и других услуг по управлению активами MRO. Мы готовы понять ваши потребности и предложить решение. Для получения дополнительной информации свяжитесь с нами здесь.