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更智能,更强大的供应链如何改善客户体验

作者 国际海运网

当今的公司越来越多地利用人工智能(AI),深度学习和机器学习(ML)等数字技术来构建更智能的供应链运营。


他们正在将“大供应链数据”转变为真正的洞察力,以提高效率,更快地将产品和服务推向市场,并提供差异化的客户价值,这是在新的数字经济中保持竞争力的关键。


但是,在组织开始使用这些技术之前,他们需要完全数字化和集成其供应链,然后了解何种程度的“大分析”技术可以改变其管理供应链的方式。


通过在整个供应链中,在全球仓库和客户地点内外进行零件的端到端可追溯性,可以利用大量的历史和实时服务零件数据。



通过将各种ML建模技术应用于两个领域,公司可以从其数据中获得洞察力:1)预测性和主动性计划,以及2)更快的维修时间。


由于对维修零件的需求不可预测,因此预测性计划和预测可能会带来持续的挑战。为了更准确地预测需求,领域专家零件计划人员和数据科学家必须合作开发和监督由数据驱动的数字生态系统,该系统使用深度分析来识别和关注变量,建立预测模型并制定全球库存计划。


在没有人工投入的情况下生成计划还可以减少在该过程的前端花费的时间和资源。完成后,零件计划人员仅需在批准之前对其进行检查和调整。随着计划工具继续从计划者的修改和使用模式中“学习”,并且随着AI的不断发展,公司可以使用完全自主的计划工具,从而使计划者可以将精力集中在更复杂的问题上。


预测性维修

当需要产品维修时,组织希望使该过程高效而直接。预测性维修引擎可以将相关的数据科学和分析相结合,以建议在设备到达维修站之前需要哪些零件。


传统的操作流程需要发展为“应答优先”模型。处理流程还需要适应优化当前和未来状态模型的维修路径。有很多解决方法。一方面,在小型产品系列上试行这些生产线的变化可以减少对客户的影响和风险。


来自内置系统诊断,技术支持工作流,动手诊断,有缺陷的零件评估以及其他来源的反向供应链数据还可以提供预测性分析,以识别故障可能性并帮助缩短维修时间。


随着预测技术从准确的建议中学习,效率将继续提高。客户将从中受益,因为您可以更快地预测他们的需求,并连接供应链网络以响应需求。


他们还将受益于预测性维修引擎,该引擎从零件的事后故障分析中学习,因为这为从事下一代系统工作的产品工程师创造了宝贵的信息。


创新和转型对于保持竞争力至关重要。公司应将相同的创新应用于供应链,以提供更好的客户体验和结果。


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