Korzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostawKorzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostawKorzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostawKorzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw
  • Produkty
  • Jak działa Dature
  • O nas
  • Baza wiedzy
  • Współpraca
  • Wsparcie
  • UE Flaga
  • Angielski
  • Polski
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            Modelowanie niepewności za pomocą zbiorów rozmytych
            15 lipca 2022
            Systemy rozmyte
            15 lipca 2022
            Aktualności

            Korzyści 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.

            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.

            Udostępnij
            OSTATNIE WPISY
            • The essence of the classic model of inventory renewal based on the information level - the point of reordering
            • Istota klasycznego modelu odnawiania zapasów opartego na poziomie informacyjnym – punkcie ponownego zamówienia
            • Fuzzy systems
            • Systemy rozmyte
            • The benefits of using artificial intelligence in the supply chain
            TAGI
            • #NCBiR
            • #Program Operacyjny Inteligentny Rozwój 2014-2020
            • #Sieci Neuronowe
            • #Zapas zabezpieczający
            • Bullwhip effect
            • Koronawirus
            • Łańcuch Dostaw
            • optymalizacja zapasów
            • out-of-stock
            • Outllier
            • overstock
            • Prognozowanie
            • prognozowanie popytu
            • Projekcja zapasów
            • projekcja zapasów w czasie
            • Service Level dostawcy
            • supplychain
            • Zapas bezpieczeństwa
            • zapas sezonowy
            • zarządzanie zapasem

            Powiązane wpisy

            15 lipca 2022

            Systemy rozmyte


            PRZECZYTAJ

            W oparciu o zbiory rozmyte można zbudować rozmyty system wnioskowania. W takim systemie do modelowania implementowane są reguły rozmyte, które z kolei umożliwiają prowadzenie procesu wnioskowania rozmytego.

            15 lipca 2022

            Modelowanie niepewności za pomocą zbiorów rozmytych


            PRZECZYTAJ

            Niepewność jest obecna we wszystkich dziedzinach działalności człowieka, jest nieodłącznym elementem rzeczywistości. Oznacza to, że jakakolwiek próba opisu tej rzeczywistości powinna uwzględniać występowanie niepewności.  To właśnie w potrzebie modelowania niepewności  należy upatrywać impulsu dla rozwoju teorii zbiorów rozmytych i jej późniejszym uogólnieniom.

            12 maja 2022

            Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment czyli czy warto dzielić się informacjami


            PRZECZYTAJ

            Dla przypomnienia CPFR (ang. Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment) to wspólne prognozowanie, planowanie i uzupełnianie zapasów, które opiera się na porozumieniu partnerów biznesowych w zakresie stałej wymiany informacji na temat prognoz sprzedaży, zakupów i zapasów oraz planów promocji, produkcji i dostaw wraz z ustaleniem sposobów identyfikacji i wyjaśniania zaistniałych odchyleń.

            Już teraz

            Zapisz się do newslettera

              Podanie danych w formularzu jest niezbędne do subskrypcji newslettera. Dane z formularza przetwarzane będą na podstawie udzielonej zgody art. 6 ust. 1 lit. a) RODO. Administratorem Twoich danych jest Smartstock Sp. z o.o. z Poznania (ul. Królowej Jadwigi 43, 61-871 Poznań, biuro@smartstock.cloud). Wszelkie informacje w zakresie przetwarzania danych podanych w formularzu oraz posiadanych uprawnieniach znajdziesz w Polityce Prywatności.


              TEL. +48 534 288 279
              info@dature.cloud

              Smartstock Sp z o.o.
              ul. Królowej Jadwigi 43
              61-871 Poznań

              Zapisz się do newslettera

              NIP: 7812000413
              REGON: 384284847
              KRS: 0000802331

              • LinkedIn

              Polityka prywatności i cookies   Regulamin aplikacji   Wsparcie techniczne   Zmiana decyzji co do cookies

              Wszelkie prawa zastrzeżone. © SMARTSTOCK Sp. z o.o.
              Polski
                        Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
                        • Angielski
                        • Polski