Học máy trong quản lý hậu cần và hàng tồn kho
Với sự phức tạp ngày càng tăng và tính liên kết trong ngành chuỗi cung ứng, công nghệ như trí tuệ nhân tạo và máy học đã trở thành trọng tâm trong quản lý hậu cần.
Với sự phát triển của thuật toán học máy, học máy có thể xử lý và tối ưu hóa các nhiệm vụ phức tạp trong ngành chuỗi cung ứng. Nhờ sức mạnh của Học máy, máy tính có thể xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ tại một thời điểm không giống như sự tính toán của con người. Máy học có thể tăng hiệu quả và giảm chi phí. Cân nhắc cẩn thận và cân bằng tất cả các yếu tố này đã từng là công việc của con người. Với số lượng ngày càng tăng của dữ liệu được phản ánh trong mỗi khu vực, con người không còn phù hợp nữa.
Không có doanh nghiệp nào có thể hoạt động bình thường nếu không có hàng tồn kho được duy trì chính xác. Cả dự trữ quá mức và thiếu hàng đều có thể gây tổn hại. Với hệ thống quản lý hàng tồn kho phù hợp, một doanh nghiệp có thể chỉ cần tập trung vào việc bán sản phẩm của họ thay vì quản lý kho hàng. Học máy có thể giúp họ giải quyết vấn đề đó.
Học máy trong quản lý tài nguyên
Các nhà nghiên cứu kiến trúc máy tính đã nghiên cứu mức tiêu thụ năng lượng trong nhiều thập kỷ, đặc biệt là để có thể cung cấp các bộ vi xử lý tiết kiệm năng lượng hiện đại. Quản lý tài nguyên là một thế mạnh khác của các thuật toán dựa trên máy học. Việc tiêu thụ điện năng luôn là một vấn đề nan giải trong sản xuất. Các nhà quản lý nhà sản xuất luôn muốn giảm và tiết kiệm chi phí tài nguyên như điện, than,…
Một ứng dụng là Google đã áp dụng trong hệ thống làm mát trung tâm dữ liệu của mình để giảm hóa đơn tiền điện lên đến 40%. Điều đó đã được thực hiện mà không cần hiện đại hóa hoặc sửa đổi cơ sở hạ tầng nào - dữ liệu lớn chảy qua hệ thống tự nó là đủ - làm cho kỳ tích trở nên ấn tượng hơn.
Rõ ràng, một trong những sản lượng lớn nhất đối với bất kỳ nhà máy nào là giảm chi phí điện năng. Mặc dù hầu hết các nhà máy hoạt động 24 giờ một ngày để đạt hiệu quả tối ưu, nhưng có thể lên lịch cho các hoạt động tiêu tốn nhiều năng lượng hơn vào những thời điểm thích hợp. Ý tưởng là để đảm bảo các hoạt động đó diễn ra khi điện ở mức rẻ nhất. Tùy thuộc vào nguồn, điều này có thể là vào ban ngày (nếu năng lượng mặt trời là nổi bật) hoặc vào ban đêm (khi nhu cầu nói chung thấp hơn).
Khi nói đến việc tiêu hao năng lượng, chúng ta thường duy trì thói quen và hành vi của mình cho đến khi điều gì đó bất ngờ xảy ra. Ví dụ, hóa đơn tiền điện cao hơn bình thường hoặc hiệu suất thấp hơn mong đợi từ các nguồn năng lượng tái tạo. Đó là lý do tại sao học máy có một vai trò quan trọng. Bằng cách xử lý dữ liệu tiêu thụ năng lượng (thường là dữ liệu lịch sử), mô hình có thể xem xét các xu hướng và mô hình và dự đoán mức tiêu thụ năng lượng trong tương lai.
Về mặt kinh tế, lợi ích của dự báo tiêu thụ năng lượng giúp công ty hoặc nhà máy có thể chuyển đổi năng lượng thành chi phí, và do đó ước tính hóa đơn năng lượng giúp đưa ra quyết định dựa trên đó. Một lợi ích khác trong thực tế là không chỉ biết máy / thiết bị sẽ tiêu thụ bao nhiêu năng lượng mà còn hiểu được các tính năng khác tương quan với năng lượng như thế nào, chúng ta có thể tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng mà không ảnh hưởng đến năng suất của mình.
Tóm lại, bạn có thể xác định chính xác hơn những khoản đầu tư như vậy có ý nghĩa như thế nào, sử dụng tài nguyên của bạn một cách chiến lược hơn và khai thác nhiều hơn từ các nhà máy của bạn.
Người máy
Trong tương lai gần, một số cộng tác viên nổi tiếng nhất cho các nhà sản xuất đang trở nên thông minh hơn với học máy: rô bốt. Vì một số nhiệm vụ phức tạp và nguy hiểm, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo cho phép họ đảm nhận những nhiệm vụ đó. Những robot mới này vượt qua các dây chuyền lắp ráp mà chúng đã từng bị loại, vì khả năng Máy học của chúng cho phép chúng xử lý các quy trình phức tạp hơn trước đây.
KUKA, một công ty sản xuất của Đức do Trung Quốc sở hữu, đang hướng tới việc sử dụng robot công nghiệp. Mục tiêu của họ là tạo ra một robot có thể làm việc cùng với con người và hoạt động như những người cộng tác. Công ty này sử dụng robot của họ được gọi là LBR iiwa vào màn hình đầu tiên. Robot thông minh này được trang bị các cảm biến áp suất hiệu suất cao cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ phức tạp khi làm việc bên cạnh con người và học cách cải thiện năng suất của họ.
Bản thân KUKA cũng sử dụng robot của mình trong các nhà máy của mình, nhưng có những nhà sản xuất lớn khác cũng làm như vậy. Một điều khác là BMW, thương hiệu ô tô nổi tiếng, là một trong những khách hàng lớn nhất của họ và là một trong những doanh nghiệp đã phát hiện ra rằng robot có thể giảm thiểu các lỗi liên quan đến con người, tăng năng suất và gia tăng giá trị trong toàn bộ chuỗi sản xuất.
kết luận
Tóm lại, máy học rất hữu ích và hiệu quả trong sản xuất vì nó xuất hiện ở nhiều công đoạn trong nhà máy. Tăng năng suất, giảm lỗi thiết bị, nguồn lực phân phối tốt hơn chỉ là một vài trong số những lợi ích nhận thấy được của việc sử dụng máy học trong sản xuất. Học máy có thể giảm chi phí và tài nguyên trong nhiều lĩnh vực và nhiều giai đoạn. Tính linh hoạt của công nghệ này giải thích sự gia tăng phổ biến của nó khi nó trở nên thân thiện hơn với người dùng. Trong nhiều thập kỷ, các nhà sản xuất đã sớm áp dụng tất cả các loại công nghệ, từ tự động hóa đến robot và các giải pháp kỹ thuật số tinh vi. Ngày nay, ngày càng có nhiều nhà máy sử dụng công nghệ máy học trong sản xuất để nâng cao năng lực cho quy trình của họ. Năm này qua năm khác, nhiều nghiên cứu điển hình và báo cáo nghiên cứu được xuất bản, cung cấp bằng chứng cho lợi ích của nó. Thách thức là làm thế nào để áp dụng nó vào doanh nghiệp / nhà máy của bạn.
Nhận xét
Đăng nhận xét