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Industrie 4.0: Verbesserung durch Prognosefähigkeit

Der Fortschritt wird durch kontinuierliches Hinterfragen, was getan werden kann, um die bestehende Situation zu verbessern, vorangetrieben. Bei QLECTOR arbeiten wir hart daran, unseren Kunden dabei zu helfen, diese Frage proaktiv zu beantworten, indem wir Prognosefähigkeiten in die QLECTOR LEAP-Plattform integrieren.

In früheren Beiträgen haben wir die Bedeutung von Sichtbarkeit und Transparenz diskutiert: Echtzeitinformationen über unsere Fabrik helfen uns, ein klares Bild von laufenden Prozessen und Geschäften zu haben. Basierend auf zeitnahen und genauen Informationen können wir Schwachstellen besser verstehen, die die Gesamtleistung beeinträchtigen, und Strategien entwickeln, um sie zu lösen. Dank Prognosefähigkeit sind wir auch in der Lage, Ereignisse vorherzusehen, bevor sie eintreten, und rechtzeitig vorauszuplanen, um potenzielle Probleme zu vermeiden.

Einige Beispiele für solche Prognosefähigkeiten sind die Fähigkeit, Produktionsverzögerungen und damit verbundene Unsicherheiten vorherzusagen, sowie die Fähigkeit, zu verstehen, wie sich neue Konfigurationen auf diese Prognosen auswirken können. Die gesammelten Informationen werden verwendet, um Simulationen durchzuführen und Einblicke darüber zu liefern, welche Arbeiter beauftragt werden sollten und wie lange, um die Fristen einzuhalten. Der Planer bewertet, ob die Frist verlängert werden kann oder eine neue Schicht eingeführt werden sollte und ob an Wochenenden gearbeitet werden muss. In Zukunft könnte diese Entscheidung von der Plattform gelernt werden, um automatisch den besten Weg vorzuschlagen, basierend auf den vergangenen Entscheidungen eines Planers in ähnlichen Situationen.

Ein weiteres Beispiel wäre die Nachfrageprognose, die Entscheidungen hinsichtlich Wareneinkauf, Ressourcenplanung und Bestände an produzierten Waren beeinflusst. Die aktuelle Nachfrageprognose wird in der Regel von Logistikern durchgeführt, die die Kunden und von ihnen angeforderten Waren verfolgen und ihr Bestes tun, um deren Anforderungen und Kontext zu berücksichtigen, um zu verstehen, wie sich die Nachfrage verhalten wird. Aber Menschen können nicht unendlich viele Variablen berücksichtigen und benötigen viel Zeit, um Erfahrungen zu sammeln und bessere Ergebnisse zu erzielen. Dieser Prozess kann mit KI-Modellen beschleunigt werden, die Einblicke in Prozesse, den Status des Käufers und den allgemeinen Kontext bieten und aus historischen Aufzeichnungen in kurzer Zeit lernen und Ergebnisse liefern, die genauso gut sind wie diejenigen von erfahrenen Logistikern. Idealerweise sollten wir Logistikern dabei helfen, zu jedem Fall eine kurze Erklärung abzugeben, die hilft, die Begründung hinter der Prognose zu verstehen, und zu entscheiden, ob dieser vertraut werden kann oder ob sie mit bestimmten Kriterien angepasst werden soll.

Prognosefähigkeiten können auf nahezu jeden Bereich angewendet werden: von der frühzeitigen Erkennung von Problemen auf Maschinenebene zur Durchführung von Wartungsarbeiten und Vermeidung von Ausfallzeiten bis hin zur Identifizierung risikobehafteter Käufer, die möglicherweise nicht zahlen.

Wenn Ihnen diese Fälle nützlich erscheinen oder Sie einfach neugierig sind, wie QLECTOR LEAP Sie auf Ihrer Industrie-4.0-Reise unterstützen kann, senden Sie uns einfach eine E-Mail – wir freuen uns, von Ihnen zu hören!

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