Jačanje lanaca opskrbe rješenjima koja se temelje na podacima

Lanci opskrbe mogu se ojačati korištenjem rješenja temeljenih na podacima, kaže Brian Fitzgerald (na slici), strateg rasta uslutnja.

Nije tajna da današnji namjenski izrađeni alati AI ne samo da mogu analizirati mnogo više podataka nego što su mogli prije nekoliko godina, već ih sintetizirati u lakše dostupne oblike, od grafičkih i narativnih do govornih. Posljednjih godina AI je revolucionirao proizvodnju poboljšanjem prediktivnog održavanja, poboljšanjem kontrole kvalitete i optimiziranjem opskrbnih lanaca. Dodatno, umjetna inteligencija olakšava donošenje odluka na temelju podataka, optimizira potrošnju energije za održivost i omogućuje personalizirane i prilagođene proizvode.

Ova su poboljšanja značajno povećala učinkovitost, smanjila troškove i poboljšala kvalitetu proizvoda u proizvodnoj industriji. Auguryjevo nedavno istraživanje pokazuje da 39% europskih proizvođača već koristi umjetnu inteligenciju za poboljšanje ispravnosti proizvodnje. Kako bi ostali konkurentni u okruženju koje se razvija, ključno je za proizvođače proširiti usvajanje umjetne inteligencije na logistiku i upravljanje opskrbnim lancem.

Smanjenje troškova i značajno povećanje održivosti

Implementacijom rješenja vođenih umjetnom inteligencijom u logistici i opskrbnim lancima, proizvođači mogu optimizirati zdravlje strojeva i prakse održavanja otkrivanjem problema mnogo prije nego što se dogode, što smanjuje potrošnju energije i minimizira otpad. AI se može koristiti za prepoznavanje neučinkovitosti procesa, pomažući u pojednostavljenju operacija i smanjenju otpada, jačanju održivosti i osiguravanju učinkovitijeg i pouzdanijeg opskrbnog lanca. Primarni razlog? Sustavi umjetne inteligencije mogu shvatiti goleme i raznolike tokove unosa i crpiti iz milijuna sati obuke, pronalazeći korelacije i obrasce između tisuća potencijalnih unosa podataka u proizvodnom procesu koje niti jedan čovjek ne bi mogao uočiti.

AI također može značajno smanjiti troškove proizvodnje optimizacijom proizvodnih procesa. Rješenja vođena umjetnom inteligencijom nude prediktivno održavanje i propisanu analitiku, sprječavajući skupe kvarove opreme i neplanirane zastoje nadzorom stanja stroja i pronalaženjem problema prije nego što se pojave. To omogućuje učinkovito planiranje aktivnosti održavanja i izbjegava nesreće kao što su gubitak proizvoda i neočekivani troškovi kvara.

Integracija AI s IoT

AI se može strateški kombinirati s raznim tehnologijama za revoluciju u opskrbnom lancu ilogistikaoperacije, pokrećući značajne dobitke u učinkovitosti, produktivnosti i kvaliteti. Kada se integrira s IoT uređajima i senzorima, umjetna inteligencija može svaku proizvodnu imovinu pretvoriti u digitalnu imovinu, neprestano prikupljajući i analizirajući goleme količine podataka iz čitavog opskrbnog lanca, uključujući transportna vozila, skladišta i sustave inventara. Ova analiza podataka u stvarnom vremenu omogućuje prediktivno održavanje opreme, čime se smanjuju neočekivani zastoji i optimiziraju rasporedi održavanja, čime se osigurava glatkije i pouzdanije logističke operacije.

Sinergija između umjetne inteligencije i interneta stvari proteže se na optimizaciju upravljanja opskrbnim lancem poboljšavanjem predviđanja potražnje, poboljšavanjem planiranja ruta i pojednostavljivanjem upravljanja zalihama. Uz točne uvide temeljene na podacima, tvrtke mogu bolje predvidjeti i odgovoriti na poremećaje, minimizirati troškove i poboljšati ukupnu operativnu učinkovitost. Ova integracija ne samo da podržava uštedu troškova i operativna poboljšanja, već također pruža značajnu konkurentsku prednost omogućavanjem agilnijih i osjetljivijih strategija opskrbnog lanca.