Upravljanje lancem čelika: Inteligentno donošenje odluka vodi novo putovanje industrije
Upravljanje lancem čelika: Inteligentno donošenje odluka vodi novo putovanje industrije
U današnjem brzo razvijanju globalizacije, upravljanje lancem opskrbe (SCM) dugo je premašio tradicionalni i jedinstveni opseg logistike i nabave ., to nije samo ključna veza u kontroli troškova, već i strateško okretanje poduzeća za izgradnju tržišnih konkurentnosti . je važna vrijednost za preživljavanje u poduzeću
Pojavom digitalnog doba, primjena AI tehnologije u proizvodnim poduzećima privukla je sve veću pažnju i donijela je ometajuće promjene u načinu proizvodnje i rada poduzeća .}
Danas će Kapoklog Logistics govoriti o primjeni AI u upravljanju lancem opskrbe poduzeća .
01
Inteligentni pogon: Otključavanje novog krajolika inteligentne proizvodnje
Pod utjecajem digitalnog vala, AI tehnologija postaje temeljna pokretačka sila za razarajuće promjene u području upravljanja lancem opskrbe . od predviđanja potražnje do inteligentnog donošenja odluka, AI tehnologija koristi podatke kao gorivo i algoritme kao motore za sveobuhvatno optimiziraju sve aspekte opskrbnog lanca {2
U procesu planiranja proizvodnje AI razbija ograničenja tradicionalnih modela . pomoću algoritama strojnog učenja za analizu podataka o prodaji, tržišnih trendova i sezonskih čimbenika, možemo točno predvidjeti fluktuacije potražnje, poboljšati točnost predviđanja za više od 30%, a kompanijama u dogovoru o izumiranju ili inventry resursu uzrokovana otpadom otpada
Na primjer, odjeće za odjeću koriste AI za analizu popularnosti i trenda društvenih medija, unaprijed prilagoditi ritam dizajna i proizvodnje i postizanje točno podudaranja između proizvoda i potražnje na tržištu .
U području inteligentne proizvodnje AI čini proces proizvodnje "inteligentnijim" . Strojevi vid Systems koji koriste modele dubokog učenja za otkrivanje oštećenja proizvoda u stvarnom vremenu, zamjenjujući tradicionalnu inspekciju ručnog kvalitete i značajno poboljšavajući učinkovitost i točnost; Tehnologija prediktivnog održavanja koristi senzorske podatke i AI algoritme za unaprijed identificiranje potencijalnih kvarova opreme, smanjenja prekida rada i smanjenja troškova održavanja . Ove su aplikacije značajno poboljšale učinkovitost proizvodnje i kvalitetu proizvoda, pokrećući proizvodnu industriju prema inteligenciji .
Na primjer, Xiaomi proizvodna linija opširno koristi tehnologiju inspekcije strojnog vida, s stopom točnosti od preko 99% u identificiranju unutarnjih oštećenja, osiguravajući visoku kvalitetu izvanmrežnih automobila .
Rasprostranjena primjena AI u upravljanju lancem opskrbe
Osnaživanje AI jednako je značajno u procesima skladištenja i logistike . Inteligentni sustav skladištenja koristi robote i opremu za automatizaciju, u kombinaciji s algoritmima optimizacije staze, kako bi se postiglo učinkovito skladištenje i sortiranje robe; U logističkom prijevozu, AI algoritmi mogu sveobuhvatno razmotriti čimbenike kao što su prometni uvjeti, vremenski uvjeti, opterećenje vozila itd. ., dinamički planirati optimalni put isporuke i smanjiti troškove prijevoza i vrijeme isporuke .}
Na primjer, JD -ov "Asia no .1" Inteligentno skladište povećalo je učinkovitost obrade tereta za više od 5 puta kroz AI zakazivanje .
Ukratko, uloga AI u upravljanju lancem opskrbe je višedimenzionalna, ne samo da poboljšava brzinu učinkovitosti i reakcije u lancu opskrbe, već je i poboljšanje inteligencije o donošenju odluka i mogućnosti upravljanja rizikom .
02
AI osnaživanje: pametna nadogradnja lanca opskrbe čelika
U ogromnoj mreži lanca opskrbe čelične industrije, postoje dugoročne točke boli kao što su silosi podataka, kašnjenja u informacijama i visoki troškovi povjerenja od nabave željezne rude, prijevoza, skladištenja do proizvodnje i distribucije ., neprozirnost logističke informacije dovela je do toga da je zaliha {{premještanja u prijevozu, izazivajući 20 milijardi. Spot "je hitno, a AI tehnologija postaje ključ za razbijanje situacije .
1. inteligentna nabava i optimizacija zaliha
Proizvodnja čelika zahtijeva veliku količinu sirovina poput željezne rude i koksa, a troškovi nabave i upravljanje zalihama ključni su za kontrolu troškova u poduzećima .
AI provodi detaljnu analizu prodajnih podataka, dinamike tržišta, makroekonomskih pokazatelja, trendova u industriji, sezonskih čimbenika i drugih dimenzija za otkrivanje skrivenih obrazaca i obrazaca, te gradi vrlo točne modele predviđanja potražnje . Točnost predviđanja potražnje za čeličnim proizvodima za sljedeća tri%{3 mjeseca {
Lange "Strategija čelične inteligencije" Veliki podaci AI Pomoću sustava odlučivanja mogu donijeti jasne i svijetle buduće prosudbe trendova o važnim pokazateljima kao što su tržište industrije čelika, operativni pokazatelji nizvodno i makroekonomiju, pružajući osnova odlučivanja i upozorenje o riziku za naknadnu proizvodnju, rad i nabavu poduzeća .
Poduzeća mogu dinamički prilagoditi razine zaliha na temelju rezultata predviđanja potražnje, uzimajući u obzir faktore kao što su troškovi zaliha, troškovi nabave, troškovi dionica, proizvodni ciklusi itd. ., kako bi se osigurala optimalna strategija zaliha .
2. Optimizacija isporuke logistike
Proces logistike i distribucije čeličnih proizvoda je složen, koji uključuje više načina transporta i veliki broj planiranja prometnih ruta .
AI analizira logističke podatke, uključujući čimbenike kao što su udaljenost prijevoza, vrijeme, trošak, težina i volumen robe i primjenjuje algoritmi za optimizaciju za planiranje najboljeg plana distribucije logistike za čelična poduzeća, poboljšanje učinkovitosti transporta i smanjenje logističkih troškova .
U isto vrijeme, AI također može pratiti status prijevoza robe u stvarnom vremenu, odmah se nositi s nenormalnim situacijama tijekom prijevoza, poput prometnih zagušenja, promjena vremenskih prilika itd. ., kako bi se osiguralo da se roba isporučuje kupcima na vrijeme i sigurno .
Logistički sustav za kontrolu EBC koji je razvio Lange Digital Technology pomogao je više čeličnih mlinova da postignu potpuni proces, informacije, digitalno i inteligentno upravljanje njihovim logističkim sustavima . ne samo da uvelike poboljšava učinkovitost transporta, već pruža i podršku za smanjenje troškova i povećanje učinkovitosti u transportnom poslovanju .
3. Suradnja lanca opskrbe i inteligentno donošenje odluka
Lanac opskrbe čelične industrije uključuje brojna poduzeća uzvodno i nizvodno, a AI promovira razmjenu informacija i suradnju suradnje između različitih veza u lancu opskrbe .
Uspostavljanjem platforme za suradnju u lancu opskrbe, Steel Company mogu postići interakciju podataka u stvarnom vremenu s dobavljačima, logističkim pružateljima, distributerima i drugim partnerima kako bi zajednički razvili planove proizvodnje, logističke planove i prodajne planove, poboljšavajući na taj način operativnu učinkovitost cjelokupnog lanca opskrbe .
Na strani nabave, centralizirana platforma za nabavu koju je kreirao Langyun Business obvezena je za izgradnju standardizirane i transparentne mrežne centralizirane platforme za nabavu za građevinske materijale za dobavljače i krajnje poduzeća više od 10 godina, a sve su to jednoglasno prepoznale .}
Unutar čeličnih tvrtki AI integrira interne i vanjske podatke kao što su proizvodni podaci, podaci o zalihama, tržišni podaci itd.
Menadžeri poduzeća mogu donositi znanstvene odluke na temelju AI generiranih vizualnih izvještaja i prijedloga za optimizaciju, poput prilagođavanja proizvodnih planova, optimizacije strategija zaliha i istraživanja novih tržišta .
Predsjednik Lange Grupe Liu Taoran izjavio je da se primjena AI tehnologije u upravljanju lancem opskrbe čelika ne odražava samo na poboljšanje učinkovitosti, već i u promicanju inovacija i nadogradnjom industrijskih modela . prebacuje lanca opskrbe s "iskustva vođenog" na "Adssorivers-a na" Actives do "na" Aktivno-matiranje "na" Activis-apcatts "i pojačava se" i pojačava se na tržištu "na" Activis-Making "i pojačava se na" Activis-Making "i pojačava se na" Aktivno-ma-makarstvo "i pojača rizici .
U budućnosti će se s kontinuiranim razvojem AI tehnologije upravljanje lancem opskrbe Steel Enterprises krenuti prema višim razinama inteligencije i automatizacije, stvarajući veće konkurentske prednosti za poduzeća i promovirajući duboke promjene u globalnom ekosustavu industrije čelika .}
