Posílení dodavatelských řetězců pomocí řešení založených na datech

Dodavatelské řetězce lze posílit používáním řešení založených na datech, říká Brian Fitzgerald (na obrázku), stratég růstu ve společnostiAugury.

Není žádným tajemstvím, že dnešní účelové nástroje umělé inteligence dokážou nejen analyzovat mnohem více dat, než mohly před několika lety, ale také je syntetizovat do snáze přístupných forem, od grafických a narativních až po řeč. V posledních letech způsobila umělá inteligence revoluci ve výrobě tím, že zlepšila prediktivní údržbu, zlepšila kontrolu kvality a optimalizovala dodavatelské řetězce. Umělá inteligence navíc usnadňuje rozhodování na základě dat, optimalizuje spotřebu energie pro udržitelnost a umožňuje personalizované a přizpůsobené produkty.

Tyto pokroky výrazně zvýšily efektivitu, snížily náklady a zlepšily kvalitu produktů ve zpracovatelském průmyslu. Nedávný výzkum společnosti Augury ukazuje, že 39 % evropských výrobců již používá AI ke zlepšení zdraví výroby. Aby si výrobci udrželi konkurenceschopnost v rozvíjejícím se prostředí, je zásadní, aby rozšířili přijetí AI na logistiku a řízení dodavatelského řetězce.

Snížení nákladů a výrazné posílení udržitelnosti

Zavedením řešení řízených umělou inteligencí do logistiky a dodavatelských řetězců mohou výrobci optimalizovat zdraví strojů a postupy údržby tím, že odhalí problémy dlouho předtím, než nastanou, což snižuje spotřebu energie a minimalizuje plýtvání. Umělá inteligence může být použita k identifikaci neefektivnosti procesů, pomáhá zefektivnit operace a snižuje plýtvání, podporuje udržitelnost a zajišťuje efektivnější a spolehlivější dodavatelský řetězec. Primární důvod? Systémy umělé inteligence dokážou porozumět rozsáhlým a rozmanitým proudům vstupů a čerpat z milionů hodin školení, nacházet korelace a vzorce mezi tisíci potenciálních datových vstupů ve výrobním procesu, které žádný člověk nikdy nemohl zaznamenat.

AI může také výrazně snížit výrobní náklady optimalizací výrobních procesů. Řešení řízená umělou inteligencí nabízejí prediktivní údržbu a preskriptivní analýzy, předcházejí nákladným poruchám zařízení a neplánovaným prostojům sledováním stavu stroje a zjišťováním problémů dříve, než nastanou. To umožňuje efektivní plánování činností údržby a zabraňuje nehodám, jako je ztráta produktu a neočekávané náklady na poruchy.

Integrace AI s IoT

Umělá inteligence může být strategicky kombinována s různými technologiemi pro revoluci v dodavatelském řetězci alogistikyoperací, což vede k podstatnému zvýšení efektivity, produktivity a kvality. Po integraci se zařízeními a senzory internetu věcí může umělá inteligence proměnit každé výrobní aktivum v digitální aktivum, které bude nepřetržitě shromažďovat a analyzovat obrovské objemy dat z celého dodavatelského řetězce, včetně přepravních vozidel, skladů a inventárních systémů. Tato analýza dat v reálném čase umožňuje prediktivní údržbu zařízení, což snižuje neočekávané prostoje a optimalizuje plány údržby, čímž zajišťuje hladší a spolehlivější logistické operace.

Synergie mezi umělou inteligencí a internetem věcí se rozšiřuje na optimalizaci řízení dodavatelského řetězce zlepšením předpovědi poptávky, zlepšením plánování tras a zefektivněním řízení zásob. Díky přesným informacím založeným na datech mohou společnosti lépe předvídat a reagovat na narušení, minimalizovat náklady a zvýšit celkovou provozní efektivitu. Tato integrace nejen podporuje úspory nákladů a provozní zlepšení, ale také poskytuje významnou konkurenční výhodu tím, že umožňuje agilnější a citlivější strategie dodavatelského řetězce.