Pengurusan rantaian bekalan ialah permainan pengoptimuman. Dengan AI, perniagaan kini dapat memberi lebih tumpuan untuk mencapai hasil terbaik dan mempunyai alat yang lebih berkuasa. Pakar industri berkongsi cara untuk mengoptimumkan rantaian bekalan dengan melatih semula pekerja menggunakan penyelesaian kecerdasan buatan terkini.
Jika perubahan perniagaan beberapa tahun lalu telah mengajar kita apa-apa, gangguan telah dan akan terus menjadi kebiasaan – jadi perniagaan perlu bersedia menghadapinya. Dalam ketidakpastian ini, mereka hanya boleh bertahan dan maju dengan menggunakan alatan yang ada pada mereka. Syukurlah, teknologi AI telah cukup matang untuk berfungsi sebagai alat yang boleh dipercayai untuk mereka.
Pemimpin perniagaan boleh memperoleh pemahaman menyeluruh tentang organisasi mereka dalam masa nyata dengan konfigurasi AI yang betul. Semasa cuba menggunakan maklumat ini untuk menyelaraskan dan mengoptimumkan operasi, mereka juga perlu menangani kekurangan bakat semasa.
Tiada penyelesaian mudah, tetapi sebaik sahaja teknologi AI disepadukan ke dalam aliran kerja dan pekerja dilatih secukupnya untuk menggunakan teknologi pintar, perniagaan akan bersedia untuk masa seterusnya Bersedia sepenuhnya? untuk kejutan besar. Berikut adalah tiga bidang utama transformasi.
Di bawah gelombang transformasi digital, perusahaan perlu meninggalkan teknologi tradisional dan memecahkan pengasingan dalam susunan teknologi organisasi, dan menyepadukan teknologi baharu ke dalam operasi perusahaan. Dengan menyepadukan ramalan cuaca dengan rantaian bekalan, AI boleh meramal dan mencegah gangguan akibat cuaca. Kejadian cuaca menjadi semakin biasa dan mempunyai impak yang mengganggu pada proses rantaian bekalan. Apabila peristiwa cuaca yang ketara berlaku, berjalan ke masa penghantaran standard tidak lagi boleh dilaksanakan, menyebabkan garis masa terganggu sepenuhnya.
Menggunakan trend cuaca sejarah dan data meteorologi, kecerdasan buatan boleh membantu syarikat menilai potensi risiko masa penghantaran dipengaruhi oleh peristiwa cuaca. Jika terdapat kemungkinan besar, perniagaan boleh mengubah rancangan mereka untuk menyediakan ramalan, malah ini boleh berlaku secara automatik kerana AI mempunyai keupayaan untuk membuat perubahan secara langsung melalui arahan pesanan dan penghantaran.
Walaupun anda tidak dapat menghalang taufan daripada berlaku, lebih baik anda boleh meramal dan merancang untuknya, lebih baik perniagaan anda akan berprestasi apabila ia berlaku.
Populariti penyelenggaraan ramalan semakin meningkat apabila perniagaan menggunakan kecerdasan buatan dan alatan ERP baharu. Pengurusan aset ramalan (PAM) ialah satu bentuk pengurusan prestasi aset (APM) yang menggunakan data IoT untuk meningkatkan kebolehpercayaan aset, mengurangkan kos penyelenggaraan dan memahami prestasi aset dengan lebih baik. APM memastikan aset beroperasi dalam keadaan optimum, meningkatkan kestabilan, kebolehpercayaan dan ketersediaannya, serta memudahkan penggunaan data IoT.
PAM mengurangkan kos dan mengurangkan masa berkaitan penyelenggaraan dengan memperkemas proses pesanan kerja. Sebaik sahaja AI menangkap isyarat penggera atau kod ralat daripada peranti yang rosak, ia menganalisis keadaan kerja peranti sebelumnya dan kod isyarat yang berkaitan. Berdasarkan kod dan sejarah perjalanan pembaikan mesin, AI menentukan alat ganti dan alatan yang betul yang diperlukan untuk menyelesaikan pembaikan dan merekodkannya pada pesanan kerja, menghapuskan keperluan untuk diagnostik awal peralatan dan masa yang diperlukan untuk memesan bahagian.
Digandingkan dengan IoT dan keupayaan peranti untuk menyalurkan maklumat ini terus kepada kecerdasan buatan, pemantauan aset ramalan adalah pengubah permainan bagi sesiapa sahaja yang menggunakan peralatan, seperti juruteknik perkhidmatan lapangan.
Pengumpulan data yang betul adalah langkah kritikal dalam merealisasikan janji kecerdasan buatan dan penyelenggaraan ramalan. Bagi syarikat yang menggunakan AI dalam rantaian bekalan atau penyelenggaraan aset, kaedah utama mereka bentuk, membina, mengerahkan dan menservis aset adalah untuk mendapatkan data ini daripada penderia pada peralatan lapangan atau daripada data di tingkat pengeluaran. Perniagaan boleh mengurangkan kos melalui keupayaan untuk menyepadukan penapis kualiti ke dalam proses dan memanfaatkan data sumber untuk mengelakkan perjalanan secara fizikal.
Data ini adalah kunci untuk memahami keadaan sebenar aset ini. Dengan pemantauan berterusan, syarikat juga boleh meramalkan bila kerja penyelenggaraan harus dilakukan sebelum atau selepas penyelenggaraan berjadual. Sebagai contoh, jika anda melihat suhu peranti meningkat sebelum penyelenggaraan berjadual, anda boleh mengatasinya sebelum suhu menjadi terlalu tinggi dan mesin di luar talian, yang akan menyebabkan gangguan yang lebih besar. Maklumat yang datang terus daripada aset menjadikan aspek ramalan dan hasil akhir penggunaan data lebih baik.
Pelaburan berterusan dalam sains data oleh pengilang dan penyedia perkhidmatan lapangan mencipta peluang pekerjaan baharu. Tinjauan baharu yang ditugaskan oleh IFS menunjukkan bahawa hampir satu pertiga daripada perniagaan melihat kelebihan teknologi sebagai pembeza yang paling penting, angka yang meningkat tiga kali ganda sejak 2018. Ia jelas menunjukkan keinginan tanpa henti perniagaan untuk memanfaatkan semua faedah yang ditawarkan oleh teknologi pintar.
Walaupun minat untuk menggunakan teknologi termaju hanya akan meningkat, bekalan pekerja mahir yang diperlukan untuk melaksanakan penempatan tersebut tidak selaras dengan permintaan. Malah, menurut tinjauan IFS ini, hampir 50% perusahaan melaporkan bahawa mereka mengalami kesukaran untuk memenuhi perjanjian tahap perkhidmatan, dan 37% mengaitkannya dengan sokongan teknikal yang tidak mencukupi. Di samping itu, kekurangan kemahiran tidak pernah lebih ketara bagi pengilang, dengan 44% menyatakan bahawa kekurangan tenaga kerja mahir dan pusing ganti adalah kebimbangan terbesar mereka, dan 40% lagi memetik penggunaan teknologi baharu oleh pengguna, 29% daripada pengilang berkata peningkatan kerumitan aset adalah mereka. kebimbangan terbesar.
Mempunyai orang yang betul adalah sama pentingnya dengan mempunyai peralatan yang betul. Melatih semula dan meningkatkan kemahiran pekerja sedia ada boleh menjadi tempat yang baik untuk bermula, terutamanya apabila kekurangan buruh berkembang di seluruh ekonomi dan menarik bakat yang betul menjadi lebih mencabar. Dengan mengekalkan pekerja sedia ada dan melatih semula mereka untuk peranan baharu, syarikat boleh menjadikan pengetahuan institusi sebagai kunci kepada mesin yang dihidangkan dengan baik dan menjimatkan kos yang berkaitan dengan pemberhentian. Mewujudkan imej syarikat yang sihat adalah kunci untuk menarik pelanggan dan pelaburan serta meningkatkan semangat pekerja.
Memulakan program perantisan juga boleh membantu. Pembelajaran praktikal di tempat kerja membolehkan syarikat melatih pekerja secara khusus mengikut piawaian mereka sendiri. Pekerja yang menamatkan program perantisan lebih berkemungkinan kekal bersama syarikat, yang membantu syarikat mengekalkan bakat teknikal berkualiti tinggi. Ia juga merupakan cara yang berpatutan untuk orang ramai memperoleh kemahiran baharu untuk menang dalam ekonomi dan mempelajari peranan teknikal yang berkaitan.
Menyelesaikan sebarang masalah buruh memerlukan lebih daripada satu penyelesaian. Manusia dan teknologi adalah dua sisi syiling yang sama. Terima kasih kepada kecerdasan buatan dan inovasi, perniagaan kini mempunyai alat yang lebih berkuasa dan boleh memberi lebih tumpuan untuk mencapai hasil yang terbaik. Walaupun teknologi pintar sudah cukup matang untuk digunakan dalam aplikasi praktikal, kita masih perlu menghadapi cabaran kekurangan tenaga kerja.
Untuk merealisasikan janji kemajuan teknologi, syarikat mesti menangani kekurangan buruh untuk memastikan mereka mempunyai tenaga kerja yang betul. Untuk perniagaan yang berjaya, ia memerlukan teknologi canggih dan kakitangan yang terlatih untuk menerapkannya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melatih semula tenaga kerja anda untuk memanfaatkan inovasi AI dalam pengurusan rantaian bekalan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
