Kevés technológia alakította át annyira a gyártóipart, mint az ERP (vállalatirányítási) szoftverek. Az automatizált ütemezéstől a precíz készletkezelésen, automatikus beszerzésen, valós idejű költségszámításon át számos területen leegyszerűsítik a gyártási folyamatokat, így a gyártók gyorsabban és hatékonyabban dolgozhatnak, miközben minden alkalommal időben és kiváló minőségben szállítják a terméket. A következő forradalmi technológia – a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) – már most jelentős hatással van az iparra azáltal, hogy megváltoztatja az adatgyűjtés, -feldolgozás és -elemzés módját.
Az elmúlt évtized egyik legnagyobb előrelépése az ERP rendszerek területén az volt, hogy képessé váltak kommunikálni és integrálódni gépekkel és külső szoftverekkel, ezzel csökkentve a költségeket és növelve a hatékonyságot. Például a BOM Compare szoftver csökkenti a mérnöki költségeket és gyorsítja a gyártásba kerülést a tervezés-gyártás folyamat felgyorsításával. Az ERP rendszerek nesting szoftverrel való integrálása pedig jelentősen csökkentheti az anyag- és munkaköltségeket, valamint a hulladékot azáltal, hogy automatikusan meghatározza a legoptimálisabb darabolási módot.
Az AI ezeket a képességeket új szintre emeli a példátlanul pontos prediktív adatkövetés és -elemzés révén. Az AI megtanulhatja az ERP rendszerek által összegyűjtött adatokból, hogyan készítsen mélyebb és pontosabb előrejelzéseket a vásárlókról, vásárlási szokásokról, készletszintekről, piacokról, anyagbeszerzésekről és sok minden másról.
AI: A számítógépes öntanulás a szolgálatodban
Az AI varázsa abban rejlik, hogy képessé teszi a gépeket a tapasztalatból való tanulásra, így azok alkalmazkodni tudnak az új inputokhoz, és olyan feladatokat képesek elvégezni, amelyeket eddig kizárólag emberek láttak el. Ehhez mélytanulásra és természetes nyelvfeldolgozásra van szükség, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára az emberi nyelv megértését, értelmezését és kezelését.
Ez azonban nem jelenti azt, hogy az AI emberi irányítás nélkül is működne. Az AI rendszereket emberek állítják be, ők tanítják meg felismerni a mintázatokat, és teszik fel a megfelelő kérdéseket. Megfelelő programozással az AI képes:
- Automatizálni az ismétlődő tanulási folyamatokat
- Intelligenciát adni a meglévő termékekhez
- Hihetetlen pontosságot elérni mély neurális hálózatokon keresztül
- Alkalmazkodni a fokozatos tanulási algoritmusokon keresztül, lehetővé téve, hogy az adatok maguk programozzák a rendszert
Az ERP rendszerek előnye, hogy az üzlet minden területén adatokat követnek. Az AI ezt viszi egy óriási lépéssel tovább: mélyebb szinten elemzi az adatokat. Amikor az AI algoritmusok öntanulóvá válnak, az adatok valódi értéket nyernek.
10 mód, ahogyan az AI jobbá teheti a gyártást
Az AI és ERP integrálásának célja ugyanaz, mint amikor az ERP először megjelent – leegyszerűsíteni a gyártást, növelni a működési hatékonyságot és a nyereségességet, miközben a vállalat növekedését is támogatja. A különbség abban rejlik, hogy az AI nemcsak az aktuális és múltbeli adatokat elemzi, hanem prediktív módon a jövőt is képes előrejelezni. Öntanuló képességeivel az AI még azokat a döntéseket is képes támogatni, ahol az adatok, paraméterek és változók mennyisége meghaladja az emberi befogadóképességet.
1. Készletgazdálkodás
Az AI-val integrált ERP szoftver optimalizálja a készletkezelést: előrejelzi a keresletet, azonosítja a lassan mozgó termékeket és automatizálja a megrendeléseket. A McKinsey kutatása szerint azok a vállalatok, amelyek AI-t használnak készleteik optimalizálására, akár 50%-kal is csökkenthetik a készletszintjüket.
Az AI a hagyományosan reaktív készletgazdálkodást proaktívvá alakítja:
- Készlet-KPI-k átláthatóbbá tétele
- Termék-, csatorna- és helyszínspecifikus előrejelzések, beleértve a szezonális és trendadatokat
- SKU-k automatikus osztályozása a kereslet kielégítéséhez szükséges mennyiség azonosítására
- Előrejelzés-alapú újrarendelés a kínálat és kereslet várható változásai alapján
2. Minőségellenőrzés
Az AI-alapú ellenőrző rendszerek képesek valós időben felismerni a gyártási hibákat és rendellenességeket, ezzel csökkentve a visszahívások esélyét és javítva az általános minőséget. Például a képfelismerő algoritmusok képesek a gyártósoron készülő termékek hibáinak azonosítására, még akkor is, ha azokat szabad szemmel nem lehet észrevenni.
A gépi látás a minőségellenőrzési alkalmazások szerves része. Az AI-alapú rendszerek mélytanulással sajátítják el, hogy mely jellemzők fontosak, és szabályokat állítanak fel a minőségi termékek meghatározásához.
3. Árképzés optimalizálása
Az AI-vezérelt ERP elemzi a piaci trendeket, a versenytársak árazását és a vásárlói viselkedést, ezáltal segít optimalizálni az árakat. Az AI képes előrejelezni, hogyan reagálnak a vásárlók különböző árakra, és az árképzési stratégiákat is képes javítani anélkül, hogy az rontaná az eladásokat.
4. Kereslet-előrejelzés
Az AI képes a termékkereslet előrejelzésére történelmi adatok, piaci trendek és ügyfélviselkedés alapján. Ez segít az optimális gyártási ütemterv kialakításában, a szállítási idők csökkentésében és a készlethiányok elkerülésében.
Az AI egyedi módon képes különböző időtávokra készíteni előrejelzéseket, legyen szó valós idejű keresletérzékelésről, e-kereskedelemről vagy közvetlen fogyasztói értékesítésről.
5. Ellátási lánc menedzsment
A COVID után mindenki megtapasztalta, mekkora problémát jelenthet egy akadozó ellátási lánc. Az AI-vezérelt ERP segíti az ellátási lánc optimalizálását: előrejelzi a beszállítói szállítási időket, azonosítja a szűk keresztmetszeteket és optimalizálja a logisztikai útvonalakat.
6. Prediktív karbantartás
A gépek és berendezések karbantartása elengedhetetlen a leállások minimalizálásához, a javítási költségek csökkentéséhez és az élettartam meghosszabbításához. Az AI képes előrejelezni a meghibásodásokat, és időben karbantartási javaslatokat tenni.
7. Munkaerő-menedzsment
Az AI segíthet a munkaerőköltségek csökkentésében azáltal, hogy előrejelzi a termelékenységet, azonosítja a képzési igényeket és optimalizálja a beosztásokat. Emellett segít csökkenteni a baleseteket is azzal, hogy automatizálja a veszélyes feladatokat.
8. Valós idejű analitika
Az AI-val ellátott ERP rendszerek valós idejű analitikát nyújtanak a legfontosabb KPI-okról – például gyártási arányokról, készletszintekről, minőségi mutatókról –, és ezzel segítik a gyors, adatvezérelt döntéshozatalt.
9. Munkaerőhiány kezelése
Az AI segíthet a munkaerőhiány áthidalásában is robotizált automatizálás, additív gyártás és gépi látás révén. Az AI-alapú robotkarok képesek kezelni különböző méretű és elhelyezésű tárgyakat, és betaníthatók különféle szerelési munkák elvégzésére.
10. Autonóm gyártás
Az AI lehetővé teszi a gyártási folyamatok teljes automatizálását, csökkentve a humán beavatkozás szükségességét. Az AI-alapú robotok önálló döntéshozatallal és tanulással képesek akár összetett feladatokat is ellátni. Az együttműködő robotok (cobotok) az ember mellett dolgoznak a gyártósoron, miközben mobil robotok szállítják a csomagokat a raktárban.
Üdvözöljük a Big Data korszakában
Ahogyan sok más iparágban, a gyártás is a Big Data irányába mozdult el. Az ERP lehetővé tette az adatvezérelt döntéshozatalt. A Big Data pedig prediktív előrejelzéseket biztosít az értékesítés, árképzés, anyagellátás és más kulcsfontosságú mutatók terén. Az AI teszi lehetővé, hogy ezt az adatmennyiséget érdemben összegyűjtsük és elemezzük.
Bár az AI algoritmusok összetettek, a képességük arra, hogy nemcsak a múltba és a jelenbe, hanem a jövőbe is betekintést nyújtsanak, egyszerre lenyűgöző és izgalmas.