[ad_1]
Perusahaan jarang mengalami stres seperti sekarang ini. Asosiasi Bilik Dagang dan Industri Jerman menerbitkan survei kilat terhadap lebih dari 3.000 perusahaan pada akhir Agustus, yang menghasilkan hasil ini. Ini menggambarkan kehancuran yang ditimbulkan oleh durasi 18 bulan pandemi, serta penguncian di negara-negara pemasok Primer dan penundaan besar-besaran dalam pengiriman kontainer Dunia.
Tiga dari setiap empat bisnis Ketika ini mengalami Masa tunggu yang lebih Lamban Buat barang dan bahan baku yang diminta daripada sebelum krisis. Akibatnya, empat dari sepuluh bisnis Tak dapat menangani pesanan dan merugi. Buat mengimbanginya, 60 persen bisnis harus mencurahkan lebih banyak Masa dan upaya Buat perencanaan produksi.
Hari Ini, Penuhi Tenggat Masa Merupakan Tanda Kelebihan
Pelanggan menilai kualitas pemasok dengan memenuhi tenggat Masa yang ditentukan, terutama selama masa krisis. Secara bersamaan, mereka semakin meminta produk yang Aneh dan disesuaikan. Ini memperumit masalah bahkan lebih Buat bisnis. Hanya organisasi yang Bisa mengerahkan kapasitas mereka sedemikian jenis sehingga mereka dapat merespons secara Luwes terhadap situasi pesanan apa pun yang akan dapat memenuhi tantangan ini.
Vecoplan AG, sebuah perusahaan Jerman, menggunakan perangkat lunak cerdas INFORM Buat merencanakan operasi produksinya. Pabrikan mesin Spesifik yang berbasis di Westerwald mendesain dan memproduksi sistem dan mesin Buat merobek-robek dan mendaur ulang produksi, tempat tinggal, dan sampah komersial. Perangkat ini sebagian besar digunakan di penggergajian kayu, pengolahan limbah kayu Buat pembuatan pelet, dan Siklus ulang plastik, kertas, dan karton. 450 karyawan Vecoplan mengembangkan sejumlah besar jenis mesin mereka yang berbeda Buat memenuhi kebutuhan teknologi pelanggan mereka yang seringkali sangat terspesialisasi. “Kami telah mencapai titik di mana kami Tak Dapat Tengah mendapatkan peningkatan lebih lanjut dalam efisiensi produksi kami dengan perencanaan produksi yang Normal kami ikuti sesuai dengan gagasan kontrol Primer,” Jernih Michael Grieble, kepala persiapan kerja Vecoplan. Solusi Buat meningkatkan kepatuhan jadwal dan penggunaan sumber daya telah habis.
Akibatnya, bisnis menengah memutuskan Buat mengimplementasikan perangkat lunak perencanaan produksi Felios INFORM. Ini menghubungkan data dari Seluruh departemen di dalam organisasi yang terlibat dalam produksi. Berdasarkan informasi yang dimilikinya mengenai kapasitas mesin, orang, dan item awal yang tersedia pada hari tertentu, algoritme cerdas menyusun rencana produksi yang ideal.
Algoritme menetapkan Lepas pengiriman yang Seksama dengan menentukan urutan pesanan yang akan diproses berdasarkan sumber daya yang dibutuhkan dan yang Betul-Betul tersedia di Vecoplan Ketika ini. Hasilnya, produsen mesin dapat meningkatkan ketepatan Masa pengiriman sebesar 10% dan menyesuaikan pengadaannya dengan lebih Seksama dengan kondisi pesanan. Akibatnya, persediaan berkurang 12%, dan modal yang diinvestasikan di dalamnya dipotong 16%.
Baca juga: Aspek Transportasi & Logistik yang Memajukan Kecerdasan AI
Ukuran Batch 1 Dimungkinkan oleh Kecerdasan Buatan
Menjadi jauh lebih sulit Buat Membikin batch kecil atau satu kali. Karena ukuran batch yang kecil meningkatkan jumlah pesanan, jumlah total pesanan bertambah. Ahli matematika menyarankan mereka yang Tak merencanakan produksi mereka secara digital bahwa mereka akan berdiri sendiri. Meskipun demikian, banyak bisnis ragu-ragu Buat merencanakan produksi mereka secara digital dan dengan kecerdasan buatan. Menurut sebuah penelitian oleh konsultan manajemen PricewaterhouseCoopers, tujuh dari sepuluh organisasi takut mereka Tak Mempunyai data atau Tak memilikinya dengan akurasi yang diperlukan.
Kekhawatiran ini Tak beralasan. Dalam kebanyakan kasus, sistem ERP yang dipasang di bisnis menyimpan 90 hingga 95 persen data yang dibutuhkan Buat perencanaan produksi digital. Sisanya 5% biasanya terdiri dari data yang tersedia di dalam organisasi, seperti data cuti ngilu atau cuti karyawan, tetapi disimpan dalam sistem yang terpisah dan dapat dihubungkan dari sana.
Sistem perencanaan produksi menghubungkan Seluruh data perusahaan.
Itulah sebabnya sistem perencanaan produksi digital menyatukan Seluruh informasi ini dalam satu platform. Algoritma kemudian dapat menentukan apakah Seluruh sumber daya tersedia Buat mengeksekusi pesanan yang dijanjikan pada Lepas tertentu, atau apakah pesanan pesanan dapat diproses dalam periode secepat mungkin. Kalau AI menyadari bahwa tenggat Masa pengiriman hanya dapat dicapai dengan bekerja lembur atau shift ekstra, itu akan membunyikan peringatan Awal. Kalau mendeteksi kemacetan material, itu memberi Paham departemen pembelian terlebih dahulu tentang Etnis cadang yang dibutuhkan dan Bilaman membutuhkannya. Karena algoritme perencanaan produksi berbasis AI dapat mengenali tren dan menarik Konklusi darinya, mereka juga dapat mendeteksi ketika pemasok secara konsisten melewatkan tenggat Masa mereka. Alih-alih menggunakan Lepas pengiriman yang direkomendasikan pemasok Buat pesanan tertentu, mereka menggunakan informasi ini Buat menghitung Masa tunggu.
Baca juga: 5 Aplikasi Kecerdasan Buatan di Penyimpanan dan Pusat Distribusi
Landasan Investasi yang Ditargetkan adalah Rencanaan Produksi Digital
Tetapi, identifikasi algoritme tempat-tempat yang lemah dalam proses Tak hanya membantu AI dalam mencapai hasil perencanaan yang lebih Bagus. Mereka juga menunjukkan kepada organisasi apakah pesanan layak Buat mempekerjakan lebih banyak orang, apakah layak Buat berinvestasi dalam mesin tambahan karena yang sudah Eksis selalu dalam kapasitas, dan pemasok mana yang harus ditawar oleh departemen pembelian karena tenggat Masa pengiriman selalu terlewatkan.
Tetapi, agar perencanaan produksi digital mencapai potensi penuhnya, harus dilaksanakan dengan masukan dari Seluruh departemen yang terlibat dalam proses produksi. Bagaimanapun, departemen pembelian, desain, dan penjualan harus berkolaborasi dengan produksi. Mandor produksi dan operator mesin juga harus hadir Buat mendapatkan hasil yang terbaik. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa individu seringkali Mempunyai pengetahuan dan keahlian yang Tak terpetakan dalam data, seperti proses set-up dan Masa yang dibutuhkan Buat itu. Dalam pendekatan ini, AI dan pengalaman mandor dapat dimanfaatkan dengan Bagus.
Mereka yang mengambil hati ini dapat secara signifikan meningkatkan posisi pasar mereka dengan menggunakan perencanaan produksi berbasis AI. Karena mereka Tetap Dapat melakukan pengiriman meskipun krisis Ketika ini dan dapat menjamin tenggat Masa pelanggan mereka. Akibatnya, mereka mendapatkan reputasi sebagai Kawan yang dapat dipercaya. Pada Ketika stres, pelanggan mereka sangat bergantung pada mereka.
Baca juga: jenis jenis Jasa Pengiriman Barang Antar Nusa – Aplikasi Kargo