Maison > Périphériques technologiques > IA > le corps du texte

Comment recycler les employés pour profiter des innovations de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement

王林
Libérer: 2023-07-16 18:23:23
avant
1365 Les gens l'ont consulté

La gestion de la supply chain est un jeu d'optimisation. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent désormais se concentrer davantage sur l’obtention des meilleurs résultats et disposer d’outils plus puissants. Un expert du secteur partage les moyens d'optimiser les chaînes d'approvisionnement en recyclant les travailleurs à l'aide des dernières solutions d'intelligence artificielle.

Si les changements économiques de ces dernières années nous ont appris quelque chose, c’est que les perturbations ont été et continueront d’être la norme – les entreprises doivent donc s’y préparer. Dans cette incertitude, ils ne peuvent survivre et progresser qu’en utilisant les outils dont ils disposent. Heureusement, la technologie de l’IA est suffisamment mature pour leur servir d’outil fiable.

Les chefs d'entreprise peuvent acquérir une compréhension globale de leur organisation en temps réel avec la bonne configuration d'IA. Tout en essayant d'appliquer ces informations pour rationaliser et optimiser les opérations, elles doivent également faire face à la pénurie actuelle de talents.

Comment l'intelligence artificielle change-t-elle la gestion de la chaîne d'approvisionnement ?

Il n'existe pas de solutions faciles, mais une fois que la technologie de l'IA sera intégrée dans les flux de travail et que les employés seront correctement formés pour utiliser la technologie intelligente, les entreprises seront prêtes pour la prochaine fois. pour les chocs majeurs. Voici un aperçu des trois principaux domaines de transformation.

1. Perturbations météorologiques préventives

Sous la vague de transformation numérique, les entreprises doivent abandonner les technologies traditionnelles, briser l'isolement de la pile technologique de l'organisation et intégrer les nouvelles technologies dans leurs opérations. En intégrant les prévisions météorologiques aux chaînes d’approvisionnement, l’IA peut prédire et prévenir les perturbations dues aux conditions météorologiques. Les événements météorologiques sont de plus en plus fréquents et ont un impact perturbateur sur les processus de la chaîne d'approvisionnement. Lorsqu’un événement météorologique important se produit, il n’est plus possible de respecter les délais de livraison standards, ce qui perturbe complètement le calendrier.

À l'aide des tendances météorologiques historiques et des données météorologiques, l'intelligence artificielle peut aider les entreprises à évaluer le risque potentiel que les délais de livraison soient affectés par les événements météorologiques. S’il y a une forte probabilité, les entreprises peuvent modifier leurs plans pour se préparer aux prévisions, et cela peut même se produire automatiquement puisque l’IA a la capacité d’apporter des modifications directement via les instructions de commande et d’expédition.

Bien que vous ne puissiez pas empêcher un ouragan de se produire, mieux vous pourrez le prévoir et le planifier, meilleures seront les performances de votre entreprise lorsqu'il se produira.

2. Tirer parti de la gestion prédictive des actifs

La popularité de la maintenance prédictive augmente à mesure que les entreprises adoptent de nouveaux outils d'intelligence artificielle et d'ERP. La gestion prédictive des actifs (PAM) est une forme de gestion des performances des actifs (APM) qui utilise les données IoT pour améliorer la fiabilité des actifs, réduire les coûts de maintenance et mieux comprendre les performances des actifs. APM garantit que les actifs fonctionnent dans des conditions optimales, améliore leur stabilité, leur fiabilité et leur disponibilité, et facilite l'application des données IoT.

PAM réduit les coûts et le temps associés à la maintenance en rationalisant le processus de bon de travail. Une fois que l’IA capture un signal d’alarme ou un code d’erreur d’un appareil défectueux, elle analyse les conditions de fonctionnement antérieures de l’appareil et les codes de signal associés. Sur la base du code et de l'historique des réparations de la machine, l'IA détermine les pièces de rechange et les outils appropriés nécessaires pour effectuer la réparation et les enregistre sur un bon de travail, éliminant ainsi le besoin de diagnostic initial de l'équipement et le temps requis pour commander des pièces.

Couplée à l'IoT et à la capacité des appareils à transmettre ces informations directement à l'intelligence artificielle, la surveillance prédictive des actifs change la donne pour toute personne utilisant l'équipement, comme les techniciens de service sur le terrain.

3. Optimiser les données

Une collecte appropriée des données est une étape critique pour concrétiser la promesse de l'intelligence artificielle et de la maintenance prédictive. Pour les entreprises utilisant l'IA dans la chaîne d'approvisionnement ou la maintenance des actifs, la principale méthode de conception, de construction, de déploiement et de maintenance des actifs consiste à obtenir ces données à partir de capteurs sur les équipements de terrain ou de données sur l'atelier de production. Les entreprises peuvent réduire leurs coûts grâce à la possibilité d'intégrer des filtres de qualité dans les processus et d'exploiter les données sources pour éviter d'avoir à se déplacer physiquement.

Ces données sont la clé pour comprendre l’état réel de ces actifs. Grâce à une surveillance continue, les entreprises peuvent même prédire quand les travaux de maintenance doivent avoir lieu avant ou après la maintenance programmée. Par exemple, si vous constatez une augmentation de la température de votre équipement avant une maintenance programmée, vous pouvez y remédier avant que la température ne devienne trop élevée et que la machine ne se déconnecte, ce qui entraînerait une perturbation plus importante. Les informations provenant directement des actifs améliorent les aspects prédictifs et les résultats finaux de l'utilisation des données.

Les machines intelligentes mettent les gens intelligents au travail

Les investissements continus dans la science des données par les fabricants et les prestataires de services sur le terrain créent de nouvelles opportunités d'emploi. Une nouvelle enquête commandée par l'IFS montre que près d'un tiers des entreprises considèrent l'avantage technologique comme le différenciateur le plus important, un chiffre qui a triplé depuis 2018. Cela démontre clairement le désir incessant des entreprises de profiter de tous les avantages que la technologie intelligente peut offrir.

Alors que l'intérêt pour le déploiement de technologies avancées ne fera qu'augmenter, l'offre de travailleurs qualifiés nécessaires pour mener à bien de tels déploiements n'a pas suivi le rythme de la demande. En fait, selon cette enquête IFS, près de 50 % des entreprises ont déclaré avoir des difficultés à respecter les accords de niveau de service, et 37 % ont attribué cela à un support technique insuffisant. En outre, la pénurie de compétences n'a jamais été aussi évidente pour les fabricants, avec 44 % d'entre eux déclarant que la pénurie de main-d'œuvre qualifiée et le roulement du personnel sont leurs plus grandes préoccupations, et 40 % citant l'adoption de nouvelles technologies par les utilisateurs. 29 % des fabricants déclarent que la complexité croissante des actifs est leur principale préoccupation. plus grande préoccupation.

Avoir les bonnes personnes est tout aussi important que d'avoir le bon équipement. Le recyclage et le perfectionnement des employés existants peuvent être un bon point de départ, d’autant plus que les pénuries de main-d’œuvre s’accentuent dans l’économie et qu’il devient plus difficile d’attirer les bons talents. En conservant les employés existants et en les reconvertissant à de nouveaux rôles, les entreprises peuvent faire des connaissances institutionnelles la clé d'une machine bien huilée et réduire les coûts associés aux licenciements. Établir une image d’entreprise saine est essentiel pour attirer les clients et les investissements et pour renforcer le moral des employés.

Commencer un programme d'apprentissage peut également aider. L'apprentissage pratique sur le terrain permet aux entreprises de former spécifiquement leurs employés selon leurs propres normes. Les employés qui terminent un programme d'apprentissage sont plus susceptibles de rester dans l'entreprise, ce qui aide l'entreprise à retenir des talents techniques de haute qualité. C'est également un moyen abordable pour les gens d'acquérir de nouvelles compétences pour réussir dans l'économie et apprendre des rôles techniques pertinents.

Approche holistique

Résoudre tout problème de travail nécessite plus d'une solution. Les personnes et la technologie sont les deux faces d’une même médaille. Grâce à l’intelligence artificielle et à l’innovation, les entreprises disposent désormais d’outils plus puissants et peuvent se concentrer davantage sur l’obtention des meilleurs résultats. Même si les technologies intelligentes sont suffisamment matures pour être utilisées dans des applications pratiques, nous devons encore relever le défi de la pénurie de main-d’œuvre.

Pour concrétiser la promesse du progrès technologique, les entreprises doivent remédier aux pénuries de main-d'œuvre afin de garantir qu'elles disposent de la bonne main-d'œuvre. Pour qu’une entreprise réussisse, elle a besoin de technologies avancées et d’un personnel bien formé pour les appliquer.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Étiquettes associées:
source:51cto.com
Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Tutoriels populaires
Plus>
Derniers téléchargements
Plus>
effets Web
Code source du site Web
Matériel du site Web
Modèle frontal