- Hirdetés -
Az SAP AI-alapú fejlesztéseivel a gyáripar is átalakul
A termelékenység, a hatékonyság és a precizitás újabb szintje érhető el azokkal az AI-alapú fejlesztésekkel, melyeket az SAP mutatott be az ellátási láncokhoz kapcsolódó megoldásaiban a Hannover Messe kiállításon. A valós idejű adatokból származó, mesterséges intelligencia által felfejtett következtetések abban segítenek a vállalatoknak, hogy jobb döntéseket hozzanak az ellátási láncok egészében, racionalizálják a termékfejlesztést és javítsák a gyártás hatékonyságát.
A vállalkozások ma az ellátási lánc akadozásától kezdve a munkaerőhiányon át a geopolitikai bizonytalanságokig számos kihívással szembesülnek. Az SAP az ellátási láncok és a gyártási folyamatok racionalizálását célzó, mesterséges intelligencia alapú megoldásaival ösztönzi az innovációt. A frissen bejelentett fejlesztésekkel a vállalatok növelhetik a működési hatékonyságot és mérsékelhetik a kockázatokat, miközben versenyképes, kiváló szolgáltatást tudnak nyújtani ügyfeleiknek, ezáltal a fenntartható növekedés pályájára állhatnak.
A pontos és releváns, valós idejű információk világszerte segíthetnek enyhíteni az ellátási lánc zavarainak a beszállítókra, gyártókra és forgalmazókra gyakorolt hatását. Számos ügyfél, köztük például az SMA Solar Technology AG – amely az SAP Digital Manufacturing megoldásába épített AI-alapú vizuális ellenőrzés bevezetésével fenntarthatóbbá és kockázattűrőbbé tette gyártási rendszereit – mostanra megtapasztalhatták az SAP megoldásainak előnyeit. Ők és más ügyfelek is olyan eredményekről számoltak be, mint az ellátási láncban dolgozók termelékenységének mintegy 15%-os növekedése, az ellátási lánc tervezés teljes költségének 10%-os csökkenése, valamint a készletezési költségeken elérhető 10%-os megtakarítás. „A mesterséges intelligencia újabb alkalmazási területein ezek a konkrét innovációk egyszerre segítik hozzá a termelő vállalatokat növekedési elképzeléseik megvalósításához, valamint javítják fenntarthatósági mutatóikat is. Ez a globális karbonkibocsátásért nagy részben felelős termelői szektorban kifejezetten üdvözlendő” – értékelte a bejelentést Pintér Szabolcs, az SAP Hungary ügyvezető igazgatója.
- Hirdetés -
Az ellátási láncért felelős vezetők 63 százaléka és az üzemeltetési vezetők 52 százaléka rendelkezik az üzleti célkitűzésekhez kapcsolódó AI-stratégiával. Ez derült ki az SAP által támogatott, 2024-es globális IDC InfoBriefből. „Az AI szerepe az ellátási láncban és a működésben” című kutatás szerint a 2000 megkérdezett 51 százaléka építi be az AI-t az ellátási lánc tervezésének üzleti folyamataiba és a kulcsfontosságú alkalmazásokba a valós idejű döntéshozatal érdekében. A válaszadók 58 százaléka az AI-t a működési hatékonyság és az alkalmazottak termelékenységének növelésére használja.
Az ügyfelek AI-központú stratégiáját támogató SAP ellátási lánc megoldások legfontosabb fejlesztései a következők:
– A döntések optimalizálása az egész ellátási láncban a mesterséges intelligencia által feltárt megállapításokkal. A vállalatok mostantól nagyobb mennyiségű gépi adatot használhatnak fel, és az AI által vezérelt számítógépes vizuális ellenőrzést integrálhatják termelési folyamataikba, ami az automatizálás révén figyelemre méltó minőségnövekedést tesz lehetővé.
– A termékfejlesztés racionalizálása. A termékfejlesztők mostantól az SAP Joule segítségével természetes nyelvi lekérdezésekkel gyorsan és hatékonyan gyűjthetnek és gondolhatnak tovább új termékötleteket. A Joule emellett segít a terméktervek üzleti adatokkal való címkézésében is, így áttekinthetővé teszi az üzleti szempontból kritikus információkat.
– A berendezésekkel kapcsolatos anomáliák felderítése. A mesterséges intelligencia segítségével az eszközüzemeltetők proaktívan kezelhetik a potenciális meghibásodásokat az intelligens eszközökről és az edge gateway-ekről beérkező érzékelt adatok alapján. Ez az új képesség a Software AG élvonalbeli Cumulocity IoT platformját használja, és a tervek szerint a harmadik negyedévben építik be az SAP Asset Performance Management alkalmazásba.
– A helyszíni reagálás javítása. Az ügyfelek optimalizálhatják a bejárási útvonalakat és hatékonyan készíthetik el a munkabeosztásokat az integrált valós idejű forgalmi adatok és a gépi tanulással képzett modellek segítségével, amelyek lehetővé teszik, hogy a megfelelő helyszíni szerviztechnikusok időben elérjék a célállomásukat.