usando IA para inventario

La IA optimiza el inventario, el mantenimiento, la cadena de suministro y la calidad del producto

Todos esos datos que se recopilan en la fabricación de dispositivos IoT a un volumen y velocidad sin precedentes están impulsando la cuarta revolución industrial. La primera revolución industrial fue impulsada por vapor. El segundo funcionaba con electricidad. El tercero fue impulsado por silicio, lo que permitió una potencia informática sin precedentes. Y la cuarta revolución industrial está impulsada por los datos.

De hecho, en la última década, los datos han surgido como la nueva moneda que opera en todos los niveles del comercio, hasta el consumidor, que paga por el uso de plataformas de redes sociales “gratuitas” con sus datos personales, que esas plataformas intercambian. con sus clientes.

La combinación de inteligencia artificial y análisis puede ayudar a los fabricantes a optimizar el uso de sus datos de IoT para muchas aplicaciones. Considere tres estrategias relacionadas: reabastecimiento proactivo, mantenimiento predictivo y visibilidad generalizada.

La siguiente figura muestra la relación entre el método de control de costos y la técnica de IA utilizada para lograrlo.

usando IA para inventario
Uso de IA para inventario, operaciones y cadena de suministro.

Cadena de suministro conectada

Una cadena de suministro conecta a un cliente con las materias primas necesarias para producir el producto. Puede ser tan simple como un solo enlace, como cuando el cliente se detiene en un puesto de carretera para comprar tomates directamente al agricultor. O puede ser muy complejo e involucrar docenas de vínculos, como todos los pasos entre un cliente que conduce un automóvil fuera del lote y la extracción del mineral de hierro o bauxita para el bloque del motor de acero o aluminio.

En una cadena de suministro tradicional, cada eslabón funciona como una caja negra, conectados entre sí mediante un eslabón delgado como el papel compuesto por documentos como órdenes de compra, manifiestos de envío, facturas y similares. Cada entidad realiza su propia planificación, previsión y ordenación sin tener en cuenta las condiciones a ambos lados de la cadena.

Podría pensar en los eslabones de la cadena de suministro tradicional como continentes separados, cada uno con su propio ecosistema, pero en gran parte aislado y aislado de los ecosistemas de otros continentes. Una cadena de suministro conectada une esos continentes como el supercontinente Pangea en la era Paleozoica, formando un ecosistema interconectado de socios, proveedores y clientes.

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En la cadena de suministro conectada, la conexión delgada como el papel del modelo tradicional se reemplaza por una conexión digital que proporciona una visibilidad total en todas las direcciones.

Un estudio de McKinsey de 2017 sugiere que las empresas que digitalizan agresivamente sus cadenas de suministro pueden esperar impulsar el crecimiento anual de las ganancias en un promedio del 3,2 por ciento, el mayor aumento de la digitalización de cualquier área comercial, y el crecimiento anual de los ingresos en un 2,3 por ciento.

En una encuesta reciente de KRC Research a ejecutivos de fabricación, el 46 por ciento indicó que el análisis de big data y el IoT son esenciales para mejorar el rendimiento de la cadena de suministro. Identificaron las dos áreas donde el análisis de big data puede tener el mayor impacto en la fabricación para mejorar el desempeño de la cadena de suministro (32 por ciento) y permitir decisiones en tiempo real y evitar tiempos de inactividad no planificados (32 por ciento).

El estudio también identificó los tres principales beneficios del big data para los fabricantes:

  • Habilitar decisiones bien informadas en tiempo real (63 por ciento)
  • Reducir los recursos desperdiciados (57 por ciento)
  • Predecir los riesgos del tiempo de inactividad (56 por ciento)

La cadena de suministro conectada le permite reaccionar a las necesidades cambiantes del mercado al compartir conocimientos entre todos los nodos de la cadena de valor. Hay muchas otras aplicaciones para la IA en la fabricación, algunas de las cuales abordaré más adelante, pero los tres elementos de la cadena de suministro conectada (reabastecimiento proactivo, mantenimiento predictivo y visibilidad generalizada) brindan un caso intuitivo para usar la IA para revolucionar su negocio.

Reposición proactiva

Optimizar los niveles de inventario mientras se mejora la experiencia del cliente requiere la capacidad de automatizar gran parte del proceso de reabastecimiento. El reabastecimiento proactivo aprovecha los análisis para monitorear el consumo de inventario e iniciar una orden de compra en la red comercial al proveedor para reabastecer el stock antes de que ocurra una situación de falta de stock. La cadena de suministro inteligente y conectada proporciona visibilidad del inventario en tiempo real. Además de informar los niveles de existencias, puede indicar el estado de cada artículo, como la temperatura a la que se almacena, para garantizar la calidad de esos artículos. Los fabricantes pueden automatizar el reabastecimiento de piezas del proveedor antes de que sean necesarias en el proceso de producción. Y, consulta entre proveedores para procurar de quien tenga disponibilidad, las mejores tarifas,

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Mantenimiento predictivo

La capacidad de predecir cuándo una parte de un subsistema de un producto útil puede fallar e intervenir puede ahorrarle a un fabricante millones de dólares y, por lo tanto, el mantenimiento predictivo es un área de inversión clave para la cadena de suministro. Ya sea que esa parte esté dentro del proceso de producción, dentro del entorno de almacenamiento o como parte de un vehículo conectado, una red de IoT monitorea y analiza automáticamente el rendimiento para aumentar la capacidad operativa y la vida útil. Este sistema decide inteligentemente si la pieza necesita ser reemplazada o reparada y puede activar automáticamente el proceso correcto, lo que típicamente reduce el tiempo de inactividad de la máquina entre un 30 y un 50 por ciento y aumenta la vida útil de la máquina entre un 20 y un 40 por ciento. Estudios del Programa Federal de Gestión de Energía de EE. UU.

Las organizaciones a menudo logran un progreso gradual hacia el mantenimiento predictivo, comenzando por monitorear los datos de IoT en la sala de control y reaccionando a lecturas problemáticas. En la siguiente etapa, ejecutan informes para ver recomendaciones de mantenimiento. En la etapa final, eliminan el requisito de interacción humana para iniciar el mantenimiento mediante la automatización de la creación de tickets de reparación.

Visibilidad generalizada

La visibilidad generalizada es la capacidad de ver exactamente dónde se encuentran los bienes durante su ciclo de vida, lo que brinda una vista del estado actual de todos los activos en toda la organización y más allá para los socios, clientes, competidores e incluso el impacto del clima en las operaciones y el cumplimiento. . IoT juega un papel clave a la hora de proporcionar esa visibilidad.

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Las estimaciones actuales predicen que habrá 75 mil millones de dispositivos conectados para 2025, diez dispositivos conectados por cada humano en el planeta. La mayoría de esos dispositivos estarán en el sector de fabricación. Cuando se considera que un solo dispositivo puede producir gigabytes de información por minuto, el volumen y la velocidad de los datos dentro de la producción y las operaciones pueden fácilmente salirse de control o, más a menudo, simplemente ignorarse.

Mientras que el 60 por ciento de los ejecutivos encuestados por McKinsey dijeron que los datos de IoT arrojaron información significativa, el 54 por ciento admitió que usaron menos del 10 por ciento de esa información de IoT.

Dar sentido a esos datos es donde entra la IA. Al combinar la IA y el análisis, puede reunir información de una variedad de fuentes de datos, identificar patrones y tendencias y brindar recomendaciones para acciones futuras. Proporciona la base para nuevos niveles de automatización de procesos de producción y negocios, así como un mejor soporte para los empleados en sus funciones diarias y en la toma de decisiones.

Para lograr estos avances en la cadena de suministro, la IA tiene el potencial de reunir datos estructurados y no estructurados de una amplia gama de fuentes, incluidos dispositivos de IoT, operaciones de planta y socios externos para identificar patrones que vinculan factores como la demanda, la ubicación, los factores socioeconómicos. condiciones, clima y estatus político. Esta información forma la base para un nuevo nivel de optimización de la cadena de suministro que abarca materias primas, logística, control de inventario y desempeño del proveedor y ayuda a anticipar y reaccionar a los cambios del mercado.

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