21 век - это эра искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти технологии все чаще интегрируются в программное обеспечение ERP и используются производственными компаниями по всему миру для оптимизации рутинных процессов, снижения производственных затрат и устранения ошибок. Они используются для прогнозирования спроса, соблюдения сроков в пиковые периоды и выявления рисков, чтобы реагировать на постоянно меняющиеся условия рынка и оставаться конкурентоспособными.
Например, BMW Group использует ИИ для обнаружения дефектных деталей на своих производственных линиях. А подразделение морского оборудования компании Caterpillar использует алгоритмы машинного обучения для определения оптимальной частоты очистки корпуса судна. Это может снизить затраты на техническое обслуживание на 400 000 на судно в год.
ИИ выделил некоторые проблемы, которые уже решаются на заводе.
Управление логистикой
Интеграция искусственного интеллекта в ERP может уменьшить количество ошибок при упаковке и транспортировке. Алгоритм постоянно учится и совершенствует свою работу, адаптируясь к потребностям конкретных компаний (тип продукции, объем производства, цепочка поставок и т.д.) Добавление многочисленных параметров доставки в ERP-систему, создание маршрутов с тысячами точек менее чем за минуту, дополнительное управление логистикой Его можно использовать для увеличения масштабов производства без затрат. А улучшенный контроль работы водителя может повысить качество обслуживания и снизить количество отказов.
ИИ может быть использован для автоматизации контроля возвратов, а также доставки. Кроме того, система прогнозирует приблизительное количество товаров, которые будут возвращены на склад до их закупки. Это позволяет более точно рассчитать прибыль и повысить эффективность производства и логистики.
Эволюция закупок
Многие промышленные компании имеют сложные цепочки поставок сырья, комплектующих и оборудования, работая одновременно с несколькими поставщиками и иногда используя схемы параллельного импорта. Однако зачастую бывает слишком поздно обнаружить ненадежность подрядчика после того, как компания уже понесла убытки. В интегрированных информационных системах закупок (ЕИС) находится около 20 тысяч записей о проблемных поставщиках. В 2022 году их число выросло более чем на 3 тысячи.
Программное обеспечение, работающее на базе искусственного интеллекта, собирает данные о поставщиках, оценивает их финансовую устойчивость, изучает отзывы. После завершения анализа система предупреждает заказчиков о возможных рисках и показывает, можно ли приобрести сырье аналогичного качества по более выгодной цене. Благодаря этому компании сокращают расходы и улучшают качество продукции. Кроме того, ИИ упрощает взаиморасчеты с поставщиками, исключает ошибки и мошенничество при переводе денежных средств.
Управление товарными запасами
Одним из необходимых условий успешного бизнеса является поддержание оптимального уровня запасов. Большие объемы производства перегружают склад, и нехватка товаров может поставить под угрозу деятельность компании. Например, нехватка USB-кабелей может привести к остановке линии производства электромобилей; использование ERP может снизить затраты на инвентаризацию примерно на 30% за счет сокращения времени простоя и уменьшения ресурсов, затрачиваемых на хранение продукции.
ИИ позволил ERP определить факторы, влияющие на спрос. Например, он может выявить закономерности необычных тепловых волн и преждевременного выхода из строя определенных компонентов. Более продвинутый подход заключается в том, чтобы позволить ИИ принимать собственные решения, когда это необходимо. Например, связавшись с ERP, искусственный интеллект может автоматически запрашивать пополнение запасов сырья или товаров или изменять график доставки, чтобы обеспечить их доставку заказчику к заданной дате.
Согласование данных
Многие компании до сих пор собирают данные вручную, несмотря на нерациональность такого подхода. Автоматизация этого процесса может решить сразу несколько проблем.
Предотвращение мошенничества Без наличия механизмов контроля сотрудники, вручную загружающие выписки в систему, могут изменить данные, чтобы скрыть следы мошенничества.
Время экономии. Например, чтобы вручную просмотреть транзакцию, необходимо войти в систему банка и получить выписку. Кроме того, разные банки используют различные форматы файлов, поэтому документы необходимо стандартизировать перед их загрузкой в ERP-систему. При сотнях или тысячах транзакций это потребляет слишком много ресурсов.
Упрощение аудита. Хранение данных на бумаге занимает много места и затрудняет сверку данных; искусственный интеллект не только автоматизирует этот процесс, но и помогает обеспечить 100% прослеживаемость.
Предотвращение ошибок. При ручном вводе данных ошибки практически неизбежны. Они могут возникнуть на любой стадии, поэтому их трудно обнаружить.
Кроме того, существует даже независимый механизм для работы с подрядчиками, Ekspa DMS, помогающий контролировать цепочку распределения, а система может обрабатывать все потоки структурированных и неструктурированных данных. Его результаты представлены в удобном для восприятия формате, что позволяет отслеживать все возможности для бизнеса.
Вспомогательный персонал
Благодаря ИИ работа персонала оптимизируется, поскольку сотрудникам больше не нужно тратить время и силы на выполнение однообразных задач. Например, ИИ позволяет узнать, сколько товаров имеется на складе в любой момент времени, и быстро найти нужный товар без необходимости проводить утомительную инвентаризацию. Такой подход позволяет больше времени уделять логическим и творческим задачам, таким как выявление конкурентных преимуществ, внедрение новых продуктов или совершенствование существующих.
Искусственный интеллект может дать подробную картину работы персонала, помочь выявить ошибки и найти пути их исправления. Например, может выясниться, что новая стратегия производства неэффективна и что продолжение этой стратегии приведет к браку, задержкам производства, недовольству клиентов и снижению конкурентоспособности; ИИ может обнаружить ошибки до того, как они нанесут непоправимый ущерб бизнесу.
Кроме того, интеллектуальная видеоаналитика AI улучшает мониторинг опасных зон и круглосуточно проверяет средства индивидуальной защиты работников, снижая травматизм сотрудников в среднем на 50%. Все это позволяет компании быстро окупить затраты на внедрение ИИ в свои производственные процессы и увеличить прибыль.
Если вы хотите протестировать возможности Ekspa, пожалуйста, напишите нам)
