AI智能供应链

2024-03-20 22:52

1. 场景描述

(1) 生产型企业市场端与生产端信息脱节,以及市场需求不确定导致了安全库存增加问题。

(2) 供应链协同性差、不透明、周转慢,流程漫长不透明、手工程度高,IT系统之间数据不互通,无法从一个系统了解订单详情,跟单需要人工到现场去催,订单出问题经常后知后觉,造成了大量损失。

(3) 设备维护知识库缺失,故障预警缺失,突发重大故障响应不及时,造成设备维护成本偏高。

(4) 生产计划不合理,人工排单效率低,插单协调困难,生产调度反应不及时,生产异常快反能力弱,导致产品的交期延误。

(5) 产线布局不合理、生产模式不合理、工艺流程孤岛化导致生产成本偏高。

(6) 物流运输成本高、库区布局不合理、物流路径规划不合理导致物流的高成本、低效率。


2. 功能模块

(1) OTD流程超级自动化

将ERP、MES、WMS、CRM等各软件的数据集成,实现订单到交付(OTD) 的端到端打通,以及数据驱动的流程超级自动化。在订单的生命周期内实现可追溯、可实时监控、可跟踪、数据透明化,改善交期、品质和成本。

(2) 智能供应链计划

针对市场端与生产端的脱节问题,将信息系统数据集成,打造透明化、快反的供应链系统,设计AI算法设置合理的安全库存,实现智能补货建议。根据市场行情进行需求波动模拟预测,根据商情进行备料,将浪费降到最低。

(3) APS智能排产

用AI智能排产代替传统的人工经验排产,考虑产能、需求、库存等众多约束条件,解出最优的生产排程安排。实时监控生产过程和销售订单,根据插单需要和现场情况及时调整生产排程,以确保生产计划的顺利执行,效率更高、成本更低、收益更大。

(4) 智能物流系统

将AI先进技术与企业的信息系统结合,运用到需求预测、库存管理、网络规划、智能决策等供应链环节,优化供应链运作,降低供应链成本,为运输业务提供运输方式的选择、运输工具调度、路径选择和集货运输等决策支持。

(5) 设备智能维护系统

通过传感器、数采等装置实时监控设备状态,通过分析设备的运行数据和历史数据,对设备进行预测性维护,及时发现潜在的故障和问题;大数据对设备的性能、能耗、故障率等方面进行深入分析,为企业优化生产过程、提高设备效率提供数据支持。


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3. 典型案例

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