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人工智能和物联网驱动的智能供应链

时间:2023-03-14 18:32:19 科技观察

数字时代,供应链的智能化水平决定了企业的生产效率和个性化服务水平。物联网、机器人、人工智能正在快速推动供应链的数字化、智能化。大数据分析与传感器数据的融合,通过万物数字化、万物互联,为精益生产管理、行业整体协同效率提升、全球市场数字化创新能力提供支持。数字供应链价值供应链数字化通过提高企业敏捷性,提高企业运营质量和效率,降低生产成本,提高资金流动灵活性,促进企业运营,成功实现转型升级。智能化和数字化提升供应链管理和供应链服务能力。供应链经理可以利用可用的数据/信息来增强端到端的客户参与度并改善生产和服务的交互方式。数字技术为供应链管理者提供信息透明化,可以根据需求建立需求感知功能,预测生产或服务各个环节的未来变化和趋势,提高预测质量和运营效率。例如,供应链末端跟踪系统可以随时发送有关订单的详细更新信息。应用数字化智能供应链实现自动化,可以大大降低企业的生产成本。据麦肯锡预测*,通过应用先进的方法计算和优化策略,智能规划路线,优化运输动态,运输和仓储成本最多可降低30%。同时,在先进数字系统的支持下,80%到90%的任务和工作计划都可以实现自动化*。与人工操作相比,基于实时更新解决方案的自动化供应链决策过程提供了更准确及时的信息,系统还可以检测需要立即干预的异常情况。自动化操作简化了供应链专业人员的工作,使他们能够专注于更高价值的任务。例如,数字解决方案可以配置为自动处理实时信息、自动准备和工作流管理,从而消除收集、清理和输入数据的手动工作。企业应用数字化智能供应链,可以缓解资金流动压力。生产经营企业的资金流动压力,有相当一部分来自库存。新的生产计划算法的实施可以细化生产制造过程中需求和供应的变化,实现库存的最小化。此外,由于需求/供应的预测准确性大大提高,过程中的不确定性大大降低,安全库存的考虑也相应减少甚至取消,这使得零库存计划成为操作选项之一。麦肯锡预测*,随着智能供应链管理的应用,整体库存将减少75%,将极大缓解企业资金周转压力。*资料来源:供应链4.0——下一代数字供应链,麦肯锡,2016年10月数字供应链的特点全球经济正在转型升级,互联网、物联网、人工智能、机器学习的浪潮云计算正在席卷全球。现代商业环境对精细化管理提出了更高的要求。在传统供应链中,数字浪费/数据浪费阻碍了智能供应链应用的潜力。数字供应链利用物联网等先进技术自动采集和处理信息,利用人工智能和大数据算法提升价值数据,减少数字垃圾的产生,自动支持决策等活动。不断扩展的数字技术和人工智能、物联网、大数据实现云智能供应链服务,提供越来越多的数字化解决方案以满足供应链管理需求。机器学习系统可以就如何处理特定情况向供应链经理提供建议,例如根据新客户订单更改材料计划和时间表,或完全自动化决策。自动化决策系统可以跨职能协调以提高效率。强大且用户友好的分析工具可以编译大量非结构化数据并从中提取有用的见解。AI应用程序可以自动跟踪性能问题,找到根本原因,然后向管理人员推荐纠正措施。基于云的数字技术的另一个好处是它们比以前更容易设置和使用,并允许提供更个性化的产品和服务。例如,可以随时试用基于云的产品,然后在整个组织中快速扩展。许多新技术可以使用标准应用程序编程接口(API)连接到ERP系统,轻松与现有系统或软件包集成。AWS对供应链的服务组合和价值是针对智能供应链的。面向工业、消费者和商业解决方案的AWSIoT产品可以跨越云端,通过各种设备为几乎所有的IoT应用案例构建供应链解决方案。基于AWSIoT与人工智能的整合能力,供应链设备更加智能化。此外,使用AWS设备软件,即使在没有网络的情况下,供应链管理人员仍然可以通过大数据分析和人工智能算法,在本地安全地连接设备、收集数据并进行智能操作。Georgia-Pacific优化制造和供应链流程Georgia-Pacific是纸浆、毛巾、组织木材和石膏建筑产品的全球制造商和分销商。Georgia-Pacific使用AmazonKinesis将实时数据从制造设备流式传输到基于AmazonS3的中央数据湖,使其能够大规模摄取和分析结构化和非结构化数据。与此同时,Georgia-Pacific使用基于AWS的高级分析解决方案来优化工厂的关键制造流程,增加了数百万的利润。例如对于生产线,AWS数据分析技术预测纸母纸卷的质量,消除40%的纸卷撕裂,一条生产线可以增加百万的利润。Georgia-Pacific的定向刨花板(OSB)工厂通过优化切片工艺将与生产相关的浪费减少了30%。利用人工智能进行预测,Georgia-Pacific现在可以提前60-90天预测设备故障,这意味着可以计划设备停机时间,提高资产利用率和造纸厂安全性,并帮助工厂避免计划外的生产停机而导致收入损失。Georgia-Pacific使用AmazonEMR通过AmazonRedshift以结构化方式转换数据。分析师使用AmazonAthena在AmazonSimpleStorageService(S3)上查询原始数据,其中包括有关制浆机制、造纸机、转换线、振动趋势、产量和纸张质量的信息。Georgia-Pacific还使用AWSSageMaker大规模构建、训练和部署ML模型。AmazonSageMaker使用基于原始生产数据构建的ML模型,为机器操作员提供有关机器速度和其他可调变量的实时反馈,使经验不足的操作员能够及早发现潜在的质量问题。AWS帮助Georgia-Pacific优化供应链流程,大大降低了成本。AWS与大众汽车集团合作整合其全球供应链。大众汽车计划通过工业云将其在全球122家制造工厂的生产设备互联起来,存储、收集和分析设备运行数据,以优化生产。该工业平台计划将来自大约1,500家大众市场供应商的数据添加到连接的产品组合中。来自所有工厂的数据的组合将为过程优化提供新的能量。这些措施包括更有效地控制物料流,及早发现和消除供应瓶颈和生产过程中断,优化工厂机器设备的运行,制定生产计划和库存管理,减少生产过程中的设备浪费,汽车零部件监控整个供应链的活动状态,跟踪工厂内外货物的移动,车辆定位服务,跨系统分析效率等等。大众汽车选择了AWS服务组合,包括物联网(IoT)、用于企业级数据湖的AmazonSimpleStorageService(S3)、用于连接设备的AWS和AmazonSageMaker人工智能开发套件、机器学习分析和计算服务,以及智能机器人和数据分析功能。这些服务是为生产环境开发的,可以根据其他特定要求扩展到汽车行业。此外,部分解决方案将构建在AWSOutposts上。该平台标准化并简化了系统和工厂之间的数据交换。通过大众工业云的建设,大众汽车122家生产工厂将全部标准化、网络化,为生产和物流的无缝数字化奠定基础。大众汽车与AWS的合作,将对大众汽车全球供应链的生产效率和质量产生深远影响。利用物联网、机器学习、云计算,大众汽车旨在提高工厂的生产力,将大众汽车的供应链长期整合在工业云中(全球1,500多家供应商和合作伙伴的30,000多个地点)。大众汽车与AWS建立的开放行业平台,未来也可以应用于其他合作伙伴。智慧鑫禾食品供应链中国烟台鑫禾企业食品有限公司(以下简称“鑫禾”)经过26年的不断发展,已成为生产多品类食品的大型企业,拥有十余家子公司,采用集团统一管理,实现可靠的餐饮供应链、创新的产品研发、高标准的制造、便利的零售渠道、丰富的餐饮体验和全方位的美食教育。随着生产规模的扩大,信和原有的IT架构开始遇到瓶颈,无法满足业务快速发展的需要。产品研发、营销、消费者传播、营销渠道管理等对大规模数据分析处理提出了更高的要求。新合选择以AWS云平台作为整体大数据战略规划的基础。目前,信合的经销商供应链、消费者服务、电商平台均构建在AWS上。AWS云平台提供了丰富的功能支持大数据湖的建设,包括AmazonS3、AmazonEMR、AmazonRDS、AmazonDynamoDB、AmazonRedshift等,这些功能涵盖数据存储、安全保护、分析、处理等方面。AWS帮助信和用数字快速决策,实现数据商业化;完善精准招商,实现精准营销。新的数字技术使公司能够彻底改变其供应链的运作方式。Georgia-Pacific利用供应链带来的自动化,提高刚性效率,智能满足差异化、个性化需求,为供应链带来新的速度、效率和灵活性。AWS全球云平台整合了大众汽车集团全球供应链资源和用户。信和以信息流为中心,带动物流运作和资金流。应用AWS全球服务网络,数字化智能供应链全面互联,在技术上推动企业出海,在商业模式上帮助企业拓展新市场和发现价值点。