Acél ellátási lánc menedzsment: Az intelligens döntéshozatal vezet az ipar új utazásához
Acél ellátási lánc menedzsment: Az intelligens döntéshozatal vezet az ipar új utazásához
A mai gyorsan fejlődő globalizációban az ellátási lánc menedzsment (SCM) már régóta meghaladta a logisztika és a beszerzés hagyományos és szinguláris hatókörét . Ez nemcsak a költségkontroll kulcsfontosságú kapcsolata, hanem a vállalkozások számára stratégiai pivot is, amely a piaci versenyképesség kezelésére szolgáló . {2 {} {} {2 {} {} {} {} {} {} {} {} {} {}}}} ..
A digitális kor megjelenésével az AI technológia alkalmazása a gyártási vállalkozásokban egyre növekvő figyelmet kapott, és zavaró változásokat váltott ki a . vállalati gyártási és üzemeltetési módban.
Ma a Kapoklog Logistics az AI alkalmazásáról fog beszélni a vállalati ellátási lánc menedzsmentjében .
01
Intelligens meghajtó: Az intelligens gyártás új tájának feloldása
A digitális hullám hatása alatt az AI technológia az alapvető hajtóerejévé válik az ellátási lánc menedzsment területén a . zavaró változásainak alapvető hajtóerejévé a kereslet előrejelzésétől az intelligens döntéshozatalig, az AI technológia üzemanyag- és algoritmusokként használja az adatokat, hogy átfogóan optimalizálja az ellátási lánc minden aspektusát, és átalakítsa az ipari fejlődés új mintájának új mintáját.}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} adatot alkalmaznak.
A termelési tervezési folyamat során az AI megszakítja a . hagyományos modellek korlátozásait a gépi tanulási algoritmusok felhasználásával a történelmi értékesítési adatok, a piaci trendek és a szezonális tényezők elemzésére, pontosan megjósolhatjuk a keresleti ingadozásokat, javíthatjuk a több mint 30%-os előrejelzési pontosságot, és segíthetjük a vállalatoknak ésszerűen a termelési tervek elrendezését, elkerülhetjük az erőforrás -hulladékok elkerülését, hogy az erőforrás -hulladékok elkerüljék az erőforrás -hulladékot, amely a készletek hátterét vagy az integrálatlan termelési kapacitást okozza}}}}}}}}}}}}}}}}}}}})
Például a ruházati vállalkozások az AI -t használják a közösségi média népszerűségének és trendjének elemzésére, a tervezési és termelési ritmust előre beállítva, és pontos illesztést érnek el a termékek és a piaci kereslet között .
Az intelligens gyártás területén az AI a termelési folyamatot "intelligensebb" . A gépi látásrendszerek mély tanulási modelleket használnak a termékhibák valós időben történő észlelésére, helyettesítve a hagyományos kézi minőség-ellenőrzést, és jelentősen javítva a hatékonyságot és a pontosságot; A prediktív karbantartási technológia az érzékelőadatokat és az AI algoritmusokat használja elő a lehetséges berendezések hibáinak előzetes azonosítására, az állásidő csökkentésére és az alacsonyabb karbantartási költségek csökkentésére . Ezek az alkalmazások jelentősen javították a termelési hatékonyságot és a termékminőséget, és a gyártási ipar intelligenciájához vezetnek .
Például a Xiaomi gyártósora széles körben alkalmazza a gépi látás -ellenőrzési technológiát, a pontossági arány több mint 99% a belső hibák azonosításában, biztosítva az offline autók magas színvonalát .
Az AI széles körű alkalmazása az ellátási lánc menedzsmentjében
Az AI felhatalmazása ugyanolyan jelentős a raktározási és logisztikai folyamatokban . Az intelligens raktározási rendszer robotokat és automatizálási berendezéseket használ, az út optimalizálási algoritmusokkal kombinálva az áruk hatékony tárolására és rendezésére; A logisztikai szállításban az AI algoritmusok átfogóan figyelembe vehetik azokat a tényezőket, mint a forgalmi feltételek, az időjárási körülmények, a járműterhelések stb.
Például, a JD "Asia no .1" intelligens raktárának több mint ötször megnövelte a rakományfeldolgozási hatékonyságot az AI ütemezés révén .
Röviden: az AI szerepe az ellátási lánc menedzsmentjében többdimenziós, nemcsak javítja az ellátási lánc hatékonyságát és válaszsebességét, hanem javítja a döntéshozatal és a kockázatkezelési képességek intelligenciáját is. .
02
AI felhatalmazás: Az acél ellátási lánc intelligens frissítése
Az acélipar hatalmas ellátási lánc-hálózatában vannak olyan hosszú távú fájdalompontok, mint az adat silók, az információs késések és a vasérc beszerzéséből származó nagy bizalmi költségek, a szállítás, a raktározás a termeléshez és az elosztáshoz . A logisztikai információk átlátszatlansága az évente .} információt eredményez,}}}} információt okozott. sürgős, és az AI technológia a helyzet megsértésének kulcsa .
1. Intelligens beszerzés és készlet -optimalizálás
Az acélgyártás nagy mennyiségű alapanyagot igényel, mint például a vasérc és a koksz, és a beszerzési költségek és a leltárkezelés kulcsfontosságúak a . vállalkozások költségkontrollja szempontjából
Az AI az értékesítési adatok, a piaci dinamika, a makrogazdasági mutatók, az ipari tendenciák, a szezonális tényezők és más dimenziók mélyreható elemzését végzi a rejtett minták és minták feltárása érdekében, és felépíti a nagyon pontos igény-előrejelzési modelleket . Az acél termékek iránti igény pontossága a következő három hónapban kb.
A Lange "Steel Intelligence Stratégia" Big Data AI segített döntéshozatali rendszer egyértelmű és fényes jövőbeli trend-ítéleteket hozhat olyan fontos mutatókról, mint például az acélipar piacán, a downstream működési mutatókról és a makroökonómákról, amelyek döntéshozatali alapokat és kockázati figyelmeztetést nyújtanak a későbbi termeléshez, működéshez és beszerzéséhez .}}}}}}}}}}}}}}}
A vállalkozások dinamikusan kiigazíthatják a készletszintet a kereslet -előrejelzési eredmények alapján, figyelembe véve a leltárköltségeket, a beszerzési költségeket, a részvényköltségeket, a termelési ciklusokat stb.
2. logisztikai kézbesítési optimalizálás
Az acéltermékek logisztikai és elosztási folyamata összetett, többszörös szállítási módot és nagyszámú szállítási útvonaltervezést foglal magában .
Az AI elemzi a logisztikai adatokat, beleértve azokat a tényezőket, mint például a szállítási távolság, az idő, a költségek, a súly és az áruk mennyisége, és optimalizálási algoritmusokat alkalmaz az acélvállalkozások legjobb logisztikai elosztási tervének megtervezésére, a szállítás hatékonyságának javítására és a logisztikai költségek csökkentésére .
Ugyanakkor az AI nyomon tudja követni az áruk szállításának valós idejű státusát, azonnal kezelheti a rendellenes helyzeteket a szállítás során, például a forgalmi torlódások, az időjárási változások stb.
A Lange Digital Technology által kifejlesztett logisztikai EBC vezérlőrendszer több acélgyár teljes folyamat, információk, digitális és intelligens irányításának elérésében segített logisztikai rendszereik . nemcsak jelentősen javítja a szállítás hatékonyságát, hanem támogatást nyújt a költségek csökkentéséhez és a szállítás hatékonyságának növeléséhez .}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}
3. Ellátási lánc együttműködése és intelligens döntéshozatal
Az acélipar ellátási lánca számos upstream és downstream vállalkozást foglal magában, és az AI elősegíti az információmegosztást és az együttműködési együttműködést a . ellátási lánc különböző láncai között.
Az AI alapú ellátási lánc-együttműködési platform létrehozásával az acélvállalatok valós idejű adat-interakciót érhetnek el a beszállítókkal, a logisztikai szolgáltatókkal, a disztribútorokkal és más partnerekkel a termelési tervek, a logisztikai tervek és az értékesítési tervek együttes kidolgozása érdekében, ezáltal javítva a teljes ellátási lánc teljes működési hatékonyságát .
A beszerzési oldalon a Langyun Business által létrehozott központosított beszerzési platform elkötelezett amellett, hogy egy szabványosított és átlátható online központosított beszerzési szolgáltatási platformot építsen a beszállítók számára, és több mint 10 éve a vállalkozások végezésével foglalkozik, és minden fél egyhangúlag elismerte: .}} .
Az acélgyárakon belül az AI integrálja a belső és külső adatokat, például a termelési adatok, a készlet -adatok, a piaci adatok stb.
A vállalati vezetők tudományos döntéseket hozhatnak az AI által generált vizuális jelentések és optimalizálási javaslatok alapján, például a termelési tervek kiigazítását, a készletstratégiák optimalizálását és az új piacok feltárását .
Liu Taoran, a Lange Group elnöke kijelentette, hogy az AI technológia alkalmazása az acélellátási lánc menedzsmentjében nemcsak a hatékonyság javításában tükröződik, hanem az ipari modellek innovációjának előmozdításában és az ipari modellek korszerűsítésében is, hanem az ellátási láncot az "élményvezérelt" -re az "adatvezérelt" -re, a "Passzív válaszok" -ból "az aktív döntéshozatalra", és javítja az Enter-Proma-tól, hogy a piacvezetéshez adaptálódjon, és a risks {3-as {3-as képességeket támogassák a „Passive Respones” -tól.
A jövőben az AI technológia folyamatos fejlesztésével az acélvállalkozások ellátási lánckezelése a magasabb szintű intelligencia és automatizálás felé halad, nagyobb versenyelőnyöket teremt a vállalkozások számára, és elősegíti a globális acélipar ökoszisztémájának mély változásait .}}}}}}}}}}}}}}}}}}
