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實踐中的人工智能--物流如何從中獲益?

2021-11-08 09:14 性質(zhì):翻譯 作者:DDing 來源:中國叉車網(wǎng)-中叉網(wǎng)
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AI 和文本分析

第二個例子來自文本分析的背景?!按蠖鄶?shù)物流公司都可以分配給中型公司,其中數(shù)字化的想法是將紙張轉(zhuǎn)換為數(shù)字文件?!盠eveling 說紙張作為信息的載體仍然存在,你仍然必須非常認真地對待這一點?!拔覀儸F(xiàn)在可以使用AI 來識別我們當前擁有的文檔類型。或者也可以識別文本模塊,例如電子郵件地址。然后機器學習可以將這些信息放入上下文中。通過機器學習,我們可以收集信息”。

(4)確定性規(guī)劃和模擬正在縮減并被數(shù)據(jù)分析所取代

“確定性規(guī)劃正在大規(guī)??s減——有趣的是,模擬也正在大規(guī)??s減并被數(shù)據(jù)分析所取代。”德國柏林工業(yè)大學技術(shù)與管理學院物流主管兼董事總經(jīng)理Frank Straube 說。

他說:“生產(chǎn)、物流和數(shù)字化’主題非常重要,因為在德國,我們通過工業(yè)和物流獲得了34% 的附加值。這是歐洲平均水平的兩倍。我們是一個全球聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)基地,這就是為什么數(shù)字化是一個如此重要的話題。”

數(shù)據(jù)分析變得越來越重要

“技術(shù)供應(yīng)商說他們已經(jīng)完成了數(shù)字化的準備工作。然而:沒有人僅僅通過購買技術(shù)就擁有競爭優(yōu)勢。”Straube 解釋道,我們目前正處于物流向增值網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)化對象轉(zhuǎn)變的門檻上。確定性規(guī)劃將被大規(guī)??s減——有趣的是,模擬也將被大規(guī)??s減并被數(shù)據(jù)分析所取代。

還通過AI 技術(shù)提供更多服務(wù)

等級制組織繼續(xù)發(fā)展為靈活的組織??蛻衾嬉矊l(fā)生變化。也許客戶不想再買卡車,他需要500,000 公里,或者他不想再買鉆頭,但需要在墻上打個洞。

“適應(yīng)能力”這一課題在未來也將發(fā)揮重要作用。這已經(jīng)存在于服務(wù)提供商(LSP = 物流服務(wù)提供商)中。Straube 解釋說:“我在我的全球生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中有一個空閑位置,我必須在那里生產(chǎn)。所以我必須靈活地、分散地轉(zhuǎn)換供應(yīng)商計劃和訂單。這涉及自學系統(tǒng)和實時可見性。”

生產(chǎn)物流需要強大的計算機和機器人

然而,Straube 還指出:“我們將忍受沒有所有數(shù)據(jù)、所有容器數(shù)據(jù)等。然而,我們必須創(chuàng)建數(shù)字化、無故障的物流。這將在機器人技術(shù)、流程自動化的幫助下發(fā)揮作用,以及算法,前繼關(guān)系- 可以打包數(shù)據(jù)以及可以在云中管理的某些分析。但是必須滿足兩個先決條件:“要接受在云中工作,您還必須披露限制和問題——有時是在很短的時間內(nèi)。這需要準標準和準規(guī)則?!?/p>

(5)中型公司如何應(yīng)對數(shù)字化和AI ,困境是什么?

“這使我們能夠完全自主地解決80% 的簡單日常業(yè)務(wù),同時通過人工智能和數(shù)據(jù)評估創(chuàng)造附加值,以解決20% 的更復雜問題。”SCM 負責人Christoph Pieper 說Winkelmann Automotive 的物流。他說:

“我們是中型公司,比我們的客戶小得多,有時也比我們的供應(yīng)商小。Winkelmann Automotive 公司所做的一切都與內(nèi)燃機有關(guān)。競爭越來越激烈,尤其是在汽車行業(yè)。此外,目前存在貿(mào)易壁壘. 我們現(xiàn)在越來越多地看到市場在微觀時期變得更加動蕩。我們也必須對此做出反應(yīng),整個事情歸結(jié)為這樣一個事實,即我們必須通過增加動態(tài)帶來更大的靈活性- 但隨著相同甚至更好的效率,才能在市場中生存?!薄?/p>

通過AI 提高競爭速度

Pieper 說:“我們對內(nèi)燃機很熟悉——我們的十個產(chǎn)品中有九個在全電動汽車中是多余的。我們今天必須調(diào)整自己,這樣我們才能在未來繼續(xù)存在于市場上?!钡珨?shù)字化如何提供幫助?數(shù)字化本身并不能解決問題,但它可以幫助我們,因為我們能夠收集大量數(shù)據(jù)。以今天的計算能力,也可以處理大量數(shù)據(jù),所以它也是關(guān)于大數(shù)據(jù)的。我們正試圖通過使用人工智能在競爭中提高速度。這并不能解決問題,而是創(chuàng)造了優(yōu)勢。“

工廠AI 與數(shù)據(jù)評估

“通過我們工廠的數(shù)字化和流程優(yōu)化,我們實現(xiàn)了整個處理過程的自動化,我們實現(xiàn)了工廠內(nèi)整個采購和補貨控制的自動化。這使我們能夠完全自主地解決80% 的簡單日常業(yè)務(wù)。同時為具有更復雜主題的20% 的解決方案創(chuàng)造附加值?!癙ieper 表示W(wǎng)inkelmann 的生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)遍布全球。但特別是在這里,Pieper 看到了許多可能性。

全球流程控制- 與合作伙伴一起

“如果我現(xiàn)在說我不再停留在我的生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)上,而是打破各個公司之間的界限——不僅是業(yè)務(wù)領(lǐng)域之間,而且是供應(yīng)鏈方向——那么實際上只有每個人都可以參與。”Pieper 在未來冒險提出一種觀點。主題之一是“滾動預測”。他說:“因為我們想要擺脫今天的實時系統(tǒng)并展望未來。因為:我們希望在早期階段調(diào)整產(chǎn)能,以便超過六個月的所有瓶頸- 我們有六個月的預測- 可以由我的團隊清理,以便工廠可以簡單地繼續(xù)他們的運營業(yè)務(wù),而無需大旅行等。”

使用AI 應(yīng)用程序從運營業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)閼?zhàn)略

這就是從純粹的運營業(yè)務(wù)到戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)變。Pieper 說:“所以我們試圖打破各個公司之間的界限。某處有相同的系統(tǒng)可以用來解決瓶頸。這在同一家公司目前仍然存在問題——更不用說在其他工廠甚至公司了。我們還應(yīng)該與其他公司合作制定一個我們都可以共同參與的標準。”

更具活力和可持續(xù)性的標準

“當我想創(chuàng)造活力時,標準是問題——如果所有工廠都一樣,我可以非常靈活地制造。如果這對我們內(nèi)部有效,那么我們希望將供應(yīng)鏈作為最后一件事?!钡绻挥幸粌蓚€人說他們不能,那么整個紙牌屋都會崩潰。但這正是Pieper 想要避免的。他繼續(xù)說:“然后你可以模擬搬遷場景、數(shù)量場景或初步運行、計劃的維護間隔。那就太好了。如果我們現(xiàn)在讓我們的供應(yīng)商參與進來,將所有事情協(xié)調(diào)起來,從而減少停機時間和特殊旅行……那將是迷人的?!?/p>

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