Искусственный интеллект в промышленности

21 век можно смело назвать эрой искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти технологии все чаще интегрируют в программное обеспечение ERP и применяют на производственных предприятиях по всему миру для оптимизации рутинных процессов, снижения себестоимости продукции, устранения ошибок. Их использование помогает бизнесу реагировать на изменения, непрерывно происходящие на рынке и оставаться конкурентоспособным, в том числе прогнозировать спрос, соблюдать сроки выполнения заказов даже в периоды пиковой загрузки, выявлять риски.

Например, группа компаний BMW использует ИИ для обнаружения бракованных деталей на технологической линии. А дивизион судового оборудования Caterpillar определяет оптимальную частоту чистки корпусов при помощи алгоритмов машинного обучения. Это позволяет снизить стоимость обслуживания каждого судна на $400 тысяч в год.

Мы выделили несколько проблемных зон с которыми ИИ уже справляется на предприятиях.

Интеграция искусственного интеллекта в ERP снижает частоту ошибок при упаковке и транспортировке продукции. Алгоритм постоянно обучается и совершенствует свою работу, подстраиваясь под нужды конкретного предприятия (виды продукции, объем производства, цепочки поставок и т. д.). С его помощью можно добавлять в ERP-систему многочисленные параметры доставки, составлять маршруты с тысячами точек менее чем за минуту и масштабировать производство без дополнительных затрат на управление логистикой. А улучшенный контроль работы водителей позволяет повысить качество сервиса и сократить количество отказов.

ИИ способен автоматизировать контроль не только доставки, но и возвратов. Более того, система прогнозирует примерное количество продукции, которая вернется на склад, еще до ее покупки. Это помогает точнее рассчитать прибыль, упорядочить производство и логистику.

Большинство промышленных предприятий имеют сложные цепочки поставок сырья, комплектующих и оборудования, то есть одновременно сотрудничают с несколькими поставщиками, а иногда и используют схему параллельного импорта. При этом о неблагонадежности подрядных организаций зачастую становится известно слишком поздно, когда компания уже понесла убытки. В единой информационной системе

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.

Одно из условий успеха бизнеса — поддержание оптимального уровня товарных запасов. Если производить слишком много — склады будут перегружены, а при дефиците какой-либо позиции работа предприятия может оказаться под угрозой. Так, отсутствие USB-кабелей способно привести к остановке производственной линии электромобилей. При использовании ERP можно сэкономить около 30% издержек на обслуживание запасов за счет снижения простоев и сокращения количества ресурсов, которые тратятся на хранение продукции.

ИИ позволяет использовать ERP для определения факторов, влияющих на спрос. Например, система может выявить закономерность между аномальной жарой и преждевременным выходом из строя определенных деталей. Более продвинутый подход — позволить ИИ самостоятельно принимать решения, когда это необходимо. Так, при интеграции с ERP искусственный интеллект способен делать автоматические запросы на пополнение запасов сырья и товаров, а также менять график работы службы доставки, чтобы гарантировать, что клиенты получат свои заказы к указанным датам.

Многие предприятия по-прежнему сверяют данные вручную, несмотря на нерациональность такого подхода. Автоматизация этого процесса позволяет справиться сразу с несколькими проблемами:

У нас даже есть отдельный механизм по работе с подрядчиками — Ekspa DMS, который помогает контролировать цепочку дистрибьтеров, система способна справляться с обработкой любого потока структурированных и неструктурированных данных. Итог его работы отображается в удобной для восприятия форме, позволяющей отслеживать все возможности для развития бизнеса.

Благодаря ИИ работа персонала становится эффективнее, ведь сотрудникам больше не нужно тратить время и силы на монотонный труд. Так, используя ИИ можно в любой момент узнать, сколько продукции хранится на складах и быстро найти нужную позицию без утомительной инвентаризации. Такой подход высвобождает время для решения логических и творческих задач, например, выявления конкурентных преимуществ, введения новых видов продукции и совершенствования уже имеющихся.

А еще искусственный интеллект помогает получить подробные сведения о производительности персонала, выявить ошибки и найти путь их исправления. Например, может выясниться, что новая стратегия производства неэффективна и дальнейшее следование ей приведет к выпуску бракованной продукции, задержке производства, недовольству клиентов, потере конкурентоспособности. ИИ обнаружит ошибки раньше, чем они нанесут непоправимый ущерб бизнесу.

Кроме того, ИИ снижает уровень травматизма сотрудников предприятий в среднем на 50% благодаря интеллектуальной видеоаналитике, обеспечивающей усиленный контроль за опасными зонами и круглосуточную проверку наличия средств индивидуальной защиты на рабочих. Все это позволяет довольно быстро окупить затраты на внедрение ИИ в производственные процессы и увеличить прибыль.

Хотите протестировать возможности Ekspa, пишите нам)

#промышленность #erp #завод #нейросети #ии