
Modelowanie niepewności za pomocą zbiorów rozmytych
15 lipca 2022
Systemy rozmyte
15 lipca 2022

Modelowanie niepewności za pomocą zbiorów rozmytych
15 lipca 2022
Systemy rozmyte
15 lipca 2022Korzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw

Według Gartnera, poziom automatyzacji w procesach łańcucha dostaw podwoi się w ciągu najbliższych pięciu lat. Jednocześnie, według najnowszych badań, globalne wydatki na platformy IIoT mają wzrosnąć z 1,67 mld USD w 2018 r. do 12,44 mld USD w 2024 r., osiągając 40% CAGR w ciągu siedmiu lat. Ponieważ globalne łańcuchy dostaw stają się coraz bardziej złożone, margines błędu gwałtownie się kurczy. Wraz z rosnącą konkurencją w połączonym cyfrowym świecie, jeszcze bardziej krytyczne staje się maksymalizowanie wydajności poprzez ograniczanie wszelkiego rodzaju niepewności. Rosnące oczekiwania dotyczące prędkości i wydajności między dostawcami i wszelkiego rodzaju partnerami biznesowymi jeszcze bardziej podkreślają potrzebę wykorzystania przez branżę możliwości sztucznej inteligencji (AI) w łańcuchach dostaw i logistyce.
Korzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw:
- DOKŁADNE ZARZĄDZANIE ZAPASAMI. Precyzyjne zarządzanie zapasami może zapewnić właściwy przepływ towarów do i z magazynu. Ogólnie rzecz biorąc, istnieje wiele zmiennych związanych z zapasami, takich jak przetwarzanie zamówień, kompletacja i pakowanie, co może być bardzo czasochłonne i obarczone dużą skłonnością do błędów.
- WYDAJNOŚĆ MAGAZYNU. Sprawnie działający magazyn jest integralną częścią łańcucha dostaw, a automatyzacja może pomóc w terminowym pobraniu towaru z magazynu i zapewnić jego bezproblemową drogę do klienta. Systemy sztucznej inteligencji mogą również rozwiązać wiele problemów związanych z magazynem szybciej i dokładniej niż człowiek, a także uprościć złożone procedury i przyspieszyć pracę. Ponadto, oprócz oszczędności cennego czasu, automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji może znacznie zmniejszyć zapotrzebowanie na pracowników magazynu.
- WIĘKSZE BEZPIECZEŃSTWO. Zautomatyzowane narzędzia oparte na AI mogą zapewnić inteligentniejsze planowanie i efektywne zarządzanie magazynem, co może zwiększyć bezpieczeństwo pracowników i materiałów. Sztuczna inteligencja może również analizować dane dotyczące bezpieczeństwa w miejscu pracy i informować producentów o wszelkich możliwych zagrożeniach. Może rejestrować parametry magazynowe i aktualizować operacje wraz z niezbędnymi pętlami informacji zwrotnej i proaktywną konserwacją. Pomaga to producentom reagować szybko i zdecydowanie w celu utrzymania bezpieczeństwa w magazynach i zgodności z normami bezpieczeństwa.
- OBNIŻENIE KOSZTÓW OPERACYJNYCH. Od obsługi klienta po magazyn, zautomatyzowane inteligentne operacje mogą działać bezbłędnie przez dłuższy czas, zmniejszając liczbę błędów i incydentów w miejscu pracy. Roboty magazynowe zapewniają większą szybkość i dokładność, osiągając wyższy poziom wydajności.
- DOSTAWY NA CZAS. Systemy sztucznej inteligencji mogą pomóc w zmniejszeniu zależności od czynności wykonywanych ręcznie, dzięki czemu cały proces jest szybszy, bezpieczniejszy i bardziej inteligentny. Ułatwia to terminową dostawę do klienta zgodnie z podjętym zobowiązaniem. Zautomatyzowane systemy przyspieszają tradycyjne procedury magazynowe, usuwając w ten sposób wąskie gardła operacyjne w całym łańcuchu dostaw przy minimalnym wysiłku w celu osiągnięcia celów związanych z dostawą.
Aplikacja Dature wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do prognozowania popytu oraz zastosowuje ją w łańcuchu dostaw. Dzięki temu znacząco zwiększa trafność prognoz w porównaniu do tradycyjnych modeli prognostycznych. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania dla naszych kanałów i/lub punktów sprzedaży.
Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.
OSTATNIE WPISY
TAGI
- #AI
- #bullwhip-effect
- #covid19
- #łańcuch-dostaw
- #NCBiR
- #optymalizacja-zapasów
- #out-of-stock
- #outllier
- #overstock
- #prognozowanie
- #prognozowanie-popytu
- #Program-Operacyjny-Inteligentny-Rozwój-2014-2020
- #projekcja-zapasów
- #projekcja-zapasów-w-czasie
- #przy_kawie_o_łańcuchu_dostaw
- #service-level-dostawcy
- #sieci-neuronowe
- #supplychain
- #sztuczna-inteligencja-od-A-do-Z
- #zapas-bezpieczeństwa
- #zapas-sezonowy
- #zapas-zabezpieczający
- #zarządzanie-zapasem
Powiązane wpisy
D jak Dead Stock
PRZECZYTAJ
Dead stock, czyli dosłownie martwy zapas, to produkty, które nie znajdują nabywców w oczekiwanym czasie lub w ogóle nie są sprzedawane. Wpływa to negatywnie na efektywność […]
C jak cash to cash cycle
PRZECZYTAJ
Cykl cash to cash cycle to okres pomiędzy momentem, w którym firma płaci swoim dostawcom za zapasy, a otrzymaniem gotówki od klientów. Koncepcja ta służy do […]
B jak Break-event-point
PRZECZYTAJ
Metoda punktu równowagi (break-even point) jest narzędziem wykorzystywanym do optymalizacji zapasów w łańcuchu dostaw. Jest to punkt, w którym koszty posiadania zapasów równają się korzyściom z […]