Цифровая трансформация производственного планирования
Руководитель направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies Станислав Воронин объясняет, как оптимизация планирования производства поможет дискретным предприятиям достичь желаемых KPI и попасть в будущее.
Что-то понятие Боли уже приелось. Не все дискретные производства одинаковы. Если на металлообработке можно выточить гарантированно что-то с первого-второго раза, а на дозировочном оборудовании - отдозировать, есть и другие процессы, термические, где матмодель построить сложно, и только начинают использовать ML для вычисления параметров нагрева (в 2 фазы, 1- предсказание брака, 2 -управление параметрами для минимизации брака).
Прогнозирования закупок материала уже давно(со времен СССР) существуют, но сбыт сейчас (при пока ещё не плановой экономике) зависит от кучи внешних факторов, даже (с запаздыванием) от ключевой ставки ЦБ(напр.: прикрыли краник ипотечный, стройки морозятся, спрос ниже), если мы говорим о локальном рынке. Про глобальный можно отдельный пост катать.
Smart factory - полностью интегрированная производственная b2b2c система с учётом всего, в т.ч. predictive maintenance (все типы), такое ещё я пока не знаю, у кого есть.
Автоматизация планирования - небольшой кусочек автоматизации производства. Пока ИИ не "лечит рак", того борта истории, за которым кто-то окажется, отказавшись от ИИ для уточнения производственного планирования, лично я не вижу
согласен с вами, что автоматизация планирования - лишь небольшой кусочек автоматизации. Но именно из таких небольших кусочков и складывается smart factory. Опыт показывает, что компании, у которых таких кусочков больше, чем у других начинают выигрывать конкурентную гонку за эффективность.