AI和機器學習使智能制造行業(yè)變得更有彈性

時間:2021-06-28

來源:賢集網(wǎng)

導語:流程和通信方面的技術(shù)進步已經(jīng)重塑了制造業(yè)。現(xiàn)在,該行業(yè)發(fā)展最快的公司正在利用新的人工智能(AI)、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)解決方案來改造供應鏈、運輸和物流。

  流程和通信方面的技術(shù)進步已經(jīng)重塑了制造業(yè)?,F(xiàn)在,該行業(yè)發(fā)展最快的公司正在利用新的人工智能(AI)、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)解決方案來改造供應鏈、運輸和物流。對紙質(zhì)表格和沖突系統(tǒng)的依賴現(xiàn)在讓位于整個價值鏈的透明度提高,減輕和消除質(zhì)量錯誤和延誤。

  傳統(tǒng)上,全球企業(yè)的供應鏈設計是基于材料自由流動的假設,讓他們在全球最低成本的地方采購、生產(chǎn)和分銷產(chǎn)品。但是延遲發(fā)生了。而且,自二戰(zhàn)以來,我們第一次看到由于新冠病毒爆發(fā)而對供應和需求產(chǎn)生的沖擊。

機器學習

  為了應對這種破壞,企業(yè)正在擁抱人工智能和業(yè)務平臺,新的智能工作流程在規(guī)模上提供了特殊的結(jié)果。整個價值鏈都存在變革的機會,包括制造執(zhí)行。這項技術(shù)越來越多地被應用于制造業(yè),以應對跟蹤公司產(chǎn)出和從許多供應商處采購的挑戰(zhàn)。

  Spirit AeroSystems公司就是一個很好的例子。通過許多試點項目,Spirit公司改造了其制造和供應鏈運營,以改善成本削減、響應能力和客戶體驗。該公司決定將人工智能和機器學習應用于其工廠車間,通過IBM的Watson IoT、Watson供應鏈洞察力、動態(tài)庫存優(yōu)化解決方案、RFID和供應鏈控制塔--所有這些都在IBM云上--優(yōu)化其供應鏈。

  新的數(shù)字跟蹤系統(tǒng)用基于計算機的跟蹤、監(jiān)控和警報取代了依賴電話、電子郵件和當面討論的過時流程。

  總部位于堪薩斯州的Spirit公司提高了對其數(shù)千家供應商的零件生產(chǎn)、狀態(tài)和庫存的可視性,并期望大幅提高績效和工廠健康。

  IBM能夠幫助Spirit提高生產(chǎn)效率、質(zhì)量和安全。本公司還注意到,由于創(chuàng)建了智能工作流程,釋放了員工的時間,因此提高了員工的生產(chǎn)力。由于增加了靈活的勞動力,該制造商提高了業(yè)務的連續(xù)性。

  快速評估幫助公司確定能夠改變供應鏈的近期、中期和長期能力,減輕眼前的壓力,并積極主動地應對全球和當?shù)氐母蓴_。這些人工智能工具可以按節(jié)奏實施,為受壓的供應鏈提供即時價值。

  大量的外部數(shù)據(jù)現(xiàn)在可以在幾秒鐘內(nèi)被處理,以提供以前不容易得到的洞察力。例如,天氣顯示了人工智能解決方案如何在基于人類的分析不足的地方提供洞察力。當與其他行業(yè)、位置和新聞數(shù)據(jù)相結(jié)合時--物流,運營商可以直觀地看到從一個零件的原產(chǎn)地到目的地的可能路徑,告知關于任何可能的延遲的評估?;谌斯ぶ悄艿念A測分析在更短的時間內(nèi)提供更好的準確性和功能,基于人工智能的平臺在整個交付周期內(nèi)審查數(shù)以千計的天氣和運輸數(shù)據(jù)點,通過在推薦解決方案之前自動檢查庫存、合作伙伴庫存和其他供應商來減少延誤。

  對供應鏈的全面可視性需要數(shù)月的數(shù)據(jù)收集,每個公司都有自己的學習曲線。但是,隨著技術(shù)改進的加快和更多的合作伙伴進入這個系統(tǒng),這條路會變得更容易,而且更快結(jié)出果實。

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