ERP помогает дальновидным производителям оглянуться назад

Автор:admin

ERP помогает дальновидным производителям оглянуться назад

Недавно я использовал это пространство, чтобы сообщить о «фабричной операционной системе», которую разработчики описывают как «Карты Google для производства». Управляемый искусственным интеллектом (AI), этот компьютеризированный помощник предсказывает, как различные варианты, скажем, последовательности производственных операций или планирования заданий может разыграться. На основе как пользовательских приоритетов, так и исторических данных система предлагает изменения, которые вносятся автоматически после утверждения.

Эта интеллектуальная аналитическая способность — это использование смоделированных сценариев «что, если» для руководства принятием решений и превращения производства в проактивное, а не в реактивное — это то, что думают лидеры, когда описывают «умные» фабрики и магазины будущего , Однако мне кажется, что многие магазины еще не готовы в полной мере воспользоваться преимуществами прогнозной аналитики, независимо от того, участвует ли ИИ.

Джефф Ралиа, президент производственного подразделения разработчика программного обеспечения ECi, говорит то же самое о многих пользователях системы управления ресурсами предприятия (ERP) JobBoss и M1. «Поначалу многие компании просто хотят получать информацию из электронной таблицы Стива, когда он уходит в отпуск», — объясняет он. После этого производители стремятся получить представление о своем бизнесе, используя данные ERP, чтобы «посмотреть в зеркало заднего вида», говорит он. «Они не делают ничего прогнозирующего».

Оглядываясь назад, важно смотреть вперед …

Однако производители, заинтересованные в использовании зеркала, предоставляемого системой ERP, скорее всего, пройдут путь к прогнозной аналитике, чем осознают, говорит он. Оглядываясь назад, важно смотреть в будущее, и ERP может обеспечить основу для обоих. Это может помочь производителям подготовиться к неизбежным, но непредсказуемым изменениям, которые могут принести такие технологии, как ИИ и машинное обучение.

С одной стороны, основная функция ERP — рационализация повседневных задач управления бизнесом — превращает программное обеспечение в единый, организованный источник информации обо всем — от составления предложений и управления материальными ресурсами до финансов и логистики. Большая часть этих данных может напрямую использоваться в системах прогнозной аналитики. Например, планирование на основе AI может вывести критические допущения для моделирования различных сценариев непосредственно из данных ERP, включая порядок операций, время обработки на различных рабочих станциях, места потенциальных узких мест и многое другое. «Первый шаг к использованию данных — это, прежде всего, эффективный сбор», — говорит г-н Ралиа.

С другой стороны, новейшие ERP-системы больше, чем когда-либо, адаптированы к потребностям отдельных пользователей — пользователей, которые все больше стремятся использовать свои данные. «Производители обращаются к нам за информацией», — говорит он. «Вероятно, наиболее важными вещами, которые они ищут, являются предварительно построенные информационные панели, которые объясняют, насколько они эффективны, а не просто рабочие документы».

Определение того, как эти панели мониторинга будут выглядеть, начинается с определения того, на какие вопросы нужно ответить для конкретного производителя. В случае ECi, он говорит, что консультации с клиентами и потенциальными клиентами, как правило, носят конкретный и детальный характер, рассматривая, как конкретные бизнес-единицы работали в прошлом, почему они работают так, как они делают, и как их эффективность должна оцениваться в первую очередь.

При наличии настроенной системы рефлексивный анализ может превратиться в элементарную форму прогнозного анализа. Например, высшие должностные лица могут предсказать результат добавления трехосного обрабатывающего центра вместо пятиосного или без нового оборудования. Люди в других ролях могут использовать разные информационные панели, разработанные на основе различных наборов вопросов, для информирования о своих собственных упражнениях «что, если». «Если вы управляющий операциями, — объясняет г-н Ралиа, — мы можем помочь ответить на такие вопросы, как: Насколько эффективны мои рабочие и машины? Сколько рабочих мест я могу получить? Какой сбой произойдет, если я брошу заказ на горячий парашют на завод?

Магазинные смарты, вероятно, требуют больше, чем ERP.Например, функциональность, необходимая для профилактического обслуживания, такая как обработка обратной связи с датчиком, которая указывает на исправность шпинделя станка, как правило, выходит за рамки программного обеспечения для управления магазином. Тем не менее, данные ERP — сколько заданий запланировано в следующем месяце, информация о неполном качестве и т. Д. — могут быть полезными или даже необходимыми для прогнозирования того, когда должно произойти техническое обслуживание и что может произойти, если этого не произойдет.

В целом, механические мастерские должны понимать, что ERP может делать больше, чем просто оптимизировать такие функции, как учет, управление запасами и различные формы отчетности. Эти системы также могут сообщать, какие дополнительные данные собирать, как их собирать и что с ними делать в будущем. «Какие бы другие инструменты и технологии ни были доступны, они не будут применимы, если вы не знаете, что действительно важно для вас», — говорит г-н Ралиа.

Об авторе

admin administrator

Оставить ответ