Управление на веригата за доставки: Интелигентното вземане на решения води новото пътуване на индустрията
Управление на веригата за доставки: Интелигентното вземане на решения води новото пътуване на индустрията
In today's rapidly developing globalization, supply chain management (SCM) has long exceeded the traditional and singular scope of logistics and procurement. It is not only a key link in cost control, but also a strategic pivot for enterprises to build market competitiveness. It has important value for the survival and development of enterprises and is the lifeline of enterprise management.
С появата на дигиталната ера прилагането на AI технология в производствените предприятия получи все по -голямо внимание и внесе разрушителни промени в режима на производство и експлоатация на предприятията .
Днес Logistics Kapoklog ще говори за прилагането на AI в управлението на веригата за доставки на доставки .
01
Интелигентно шофиране: Отключване на нов пейзаж на интелигентното производство
Under the impact of the digital wave, AI technology is becoming the core driving force for disruptive changes in the field of supply chain management. From demand forecasting to intelligent decision-making, AI technology uses data as fuel and algorithms as engines to comprehensively optimize all aspects of the supply chain and reshape the new pattern of industrial development.
In the production planning process, AI breaks the limitations of traditional models. By using machine learning algorithms to analyze historical sales data, market trends, and seasonal factors, we can accurately predict demand fluctuations, improve prediction accuracy by more than 30%, and help companies arrange production plans reasonably, avoiding resource waste caused by inventory backlog or insufficient production capacity.
Например предприятията за дрехи използват AI, за да анализират популярността и тенденцията на социалните медии, предварително коригират ритъма на дизайна и производството и да постигнат точно съвпадение между продуктите и търсенето на пазара .
В областта на интелигентното производство, AI прави производствения процес по-"интелигентен" . системите за машинно виждане използват модели за дълбоко обучение, за да открият дефекти на продукта в реално време, замествайки традиционната инспекция на ръчното качество и значително подобряване на ефективността и точността; Технологията за прогнозна поддръжка използва данни за сензорни данни и AI алгоритми, за да идентифицира потенциалните повреди на оборудването предварително, да намали времето за престой и по -ниски разходи за поддръжка . Тези приложения значително подобриха ефективността на производството и качеството на продукта, насочвайки производствената индустрия към разузнаване .
Например, производствената линия на Xiaomi широко използва технологията за проверка на машинното зрение, със скорост на точност от над 99% при идентифициране на вътрешни дефекти, като гарантира високото качество на офлайн автомобилите .
Широкото приложение на AI в управлението на веригата за доставки
Овластяването на AI е еднакво значително в процесите на складиране и логистика . Интелигентната система за складиране използва роботи и оборудване за автоматизация, комбинирана с алгоритми за оптимизация на пътя, за постигане на ефективно съхранение и сортиране на стоки; В логистичния транспорт алгоритмите на AI могат да разгледат цялостно фактори като условия на движение, метеорологични условия, натоварвания на превозни средства и др.
Например, интелигентният склад на JD „Asia no .1“ увеличи ефективността на обработката на товари с повече от 5 пъти чрез планиране на AI .
Накратко, ролята на AI в управлението на веригата за доставки е многоизмерна, не само подобрява ефективността и скоростта на реакция на веригата на доставки, но и подобрява интелигентността на възможностите за вземане на решения и управление на риска .
02
AI овластяване: интелигентно надграждане на веригата за доставки на стомана
In the vast supply chain network of the steel industry, there are long-term pain points such as data silos, information delays, and high trust costs from iron ore procurement, transportation, warehousing to production and distribution. The opacity of logistics information has led to frequent inventory backlog and transportation delays, causing over 20 billion yuan in economic losses to the industry every year. Breaking the "information blind Spot "е спешно и AI технологията се превръща в ключ за нарушаване на ситуацията .
1. Интелигентна поръчка и оптимизация на запасите
Производството на стомана изисква голямо количество суровини като желязна руда и кокс, а разходите за обществени поръчки и управлението на запасите са от решаващо значение за контрола на разходите в предприятията .
AI conducts in-depth analysis of sales data, market dynamics, macroeconomic indicators, industry trends, seasonal factors, and other dimensions to uncover hidden patterns and patterns, and builds highly accurate demand forecasting models. The accuracy of predicting steel product demand for the next three months has been improved by about 30%.
The Lange "Steel Intelligence Strategy" big data AI assisted decision-making system can make clear and bright future trend judgments on important indicators such as the steel industry market, downstream operating indicators, and macroeconomics, providing decision-making basis and risk warning for subsequent production, operation, and procurement of enterprises.
Предприятията могат динамично да коригират нивата на запасите въз основа на резултатите от прогнозирането на търсенето, като се вземат предвид фактори като разходи за инвентаризация, разходи за обществени поръчки, извън разходите за акции, производствени цикли и т.н. ., за да осигурят оптималната стратегия за инвентаризация .}
2. Оптимизация на логистичната доставка
Процесът на логистика и дистрибуция на стоманените продукти е сложен, включващ множество режими на транспортиране и голям брой планиране на транспортни маршрути .
AI анализира логистичните данни, включително фактори като разстояние на транспорта, време, цена, тегло и обем на стоки и прилага алгоритми за оптимизация за планиране на най -добрия план за разпределение на логистиката за стоманени предприятия, подобряване на ефективността на транспорта и намаляване на логистичните разходи .
В същото време AI може също така да проследи състоянието на транспортирането на стоки в реално време, незабавно да се справи с ненормални ситуации по време на транспортиране, като задръствания на трафик, промени в времето и т.н. ., за да се гарантира, че стоките се доставят на клиентите навреме и безопасно .
The logistics EBC control system developed by Lange Digital Technology has helped multiple steel mills achieve full process, information, digital, and intelligent management of their logistics systems. It not only greatly improves transportation efficiency, but also provides support for reducing costs and increasing efficiency in transportation business.
3. Сътрудничество на веригата за доставки и интелигентно вземане на решения
Веригата за доставки на стоманодобивната промишленост включва множество предприятия нагоре и надолу по веригата, а AI насърчава споделянето на информация и сътрудничеството между различни връзки във веригата на доставки .
Чрез създаването на платформа за сътрудничество на веригата за доставки на AI, стоманодобивните компании могат да постигнат взаимодействие с данни в реално време с доставчици, доставчици на логистика, дистрибутори и други партньори за съвместно разработване на производствени планове, логистични планове и планове за продажби, като по този начин подобряват оперативната ефективност на цялата верига за доставки .
On the procurement side, the centralized procurement platform created by Langyun Business has been committed to building a standardized and transparent online centralized procurement service platform for building materials for suppliers and end enterprises for more than 10 years, and has been unanimously recognized by all parties.
В рамките на стоманодобивни компании AI интегрира вътрешни и външни данни като производствени данни, данни за инвентара, пазарни данни и т.н. . и предоставя интелигентна поддръжка на решения за предприятия чрез дълбок анализ .
Мениджърите на предприятия могат да вземат научни решения въз основа на генерирани от AI визуални отчети и предложения за оптимизация, като например коригиране на производствените планове, оптимизиране на стратегиите за инвентаризация и проучване на нови пазари .
Lange Group President Liu Taoran stated that the application of AI technology in steel supply chain management is not only reflected in improving efficiency, but also in promoting innovation and upgrading of industrial models. It shifts the supply chain from "experience driven" to "data-driven", from "passive response" to "active decision-making", and enhances the ability of enterprises to adapt to market changes and resist Рискове .
В бъдеще, с непрекъснатото развитие на AI технологията, управлението на веригата за доставки на стоманени предприятия ще се насочи към по -високи нива на интелигентност и автоматизация, създавайки по -големи конкурентни предимства за предприятията и насърчават дълбоките промени в световната екосистема на стоманодобивната промишленост .
