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パンデミック後の世界でメーカーが敏捷性を高める方法

コロナウイルスのパンデミックにより強制的にシャットダウンされ、商取引が停止したため、消費財の製造業者は大きな課題に直面しました。消費が鈍化し、オンラインショッピングにシフトし、メーカーのサプライチェーンに負担がかかるにつれて、消費者の需要は変化しました。ワクチンが労働力に浸透し始めると、製造業の好転とCOVID-19後の世界の活性化に対する楽観的な見方が高まります。

パンデミックは、メーカーが通常問題に対応し、利用可能なデータを使用する方法で、長年の問題を明らかにしました。業界は、人工知能や機械学習などの最新テクノロジーの採用が遅れており、プロセスの自動化に関して他の業界に遅れをとっています。パンデミックの経済的影響により、企業は圧縮されたタイムラインの下に置かれ、新しい通常の状態に変化して実行されます。製造業者は、コストを節約し、大規模に運営し、激動の2020年からビジネスを回復するために、サプライチェーンプロセスの改善を見つけるために今すぐ行動する必要があります。2021年と今後数年間。

動的なリスクと対応の管理を採用します。 製造業者は、運用プロセスに起因する価値の漏えいを特定するために、運用を精査する必要があります。不足しているコンポーネントまたは機器が一貫した問題を引き起こし、バックオーダーまたはキャンセルされた注文につながっていますか?倉庫に入ってくるあまり使用されていない製品や材料が長すぎて貴重な不動産を占有していませんか?特定の必要なアイテムが常に遅れて到着しますか?また、チームはより速い配送方法を使用する必要がありますか?リソース、労働力、機械の可用性など、出荷を危険にさらしている製造現場の問題はありますか?

ライブデータフィードへのより良いアクセスと、コンテキストベースの意思決定をその場で行うリスクを特定する機能を通じて、このような質問に答え、状況に対処することができます。ライブデータを使用すると、製造管理者は摩擦のない実行を可能にするためのより良い選択を行うことができます。彼らは出荷の遅れを予測し、スケジュールや代替サプライヤーを変更するための積極的な措置を講じることができます。ライブデータは、履歴情報を確認したり、古い情報に基づいてレポートを実行したりするよりもはるかに価値があります。メーカーは、リアルタイムの貨物監視を提供できる電子ロギングデバイスとクラウド常駐テクノロジーを使用できます。ライブデータを使用すると、すべての部門で使用される入力とプロセスの可視性を高めることで、品質管理を改善することもできます。また、各バッチが追跡可能で分析可能であることを確認できます。

ライブデータにより、製造管理者は、製造サプライチェーンにプロアクティブなアプローチを採用することで、設備総合効率の目標を達成できます。動的なリスク管理は2021年に不可欠であることが証明されます。商品の需要が加速し、消費者は小売業者からの即時の対応を期待するようになり、その結果、メーカーは需要に応じて製品を供給するように圧力をかけられます。

自動化を採用して拡張します。 製造業者は、急激に変動する需要に対応して、パンデミックの際に事業を拡大または縮小する必要がありました。このタスクを他のタスクよりもうまく管理している人もいます。成功するものは通常、自動化されたプロセスを利用して手動のアクションを排除し、各ワーカー、マシン、およびワークセンターからより多くの生産性を引き出します。予想される2021年のリバウンドを活用するために自動化を追加するには、戦略的アプローチが必要です。これにより、最も影響力のある領域に自動化が追加されます。

自動化されたプロセスは、消費者の期待の「ニューノーマル」に一致するために不可欠です。自動化を追加すると、スケールにすばやく到達できます。メーカーにとっては、熟練した機械工や他の労働者の不足によって引き起こされたギャップを埋めるのに役立ちます。

COVID-19は、複雑なサプライチェーンの脆弱性を明らかにしました。自動化と改善されたデータ管理を組み合わせることで、メーカーはこれらのシステム内のリスクと無駄を減らすことができます。また、データインテリジェンスと自動化を組み合わせることで、マネージャーは上級管理職にコンテキストベースのレポートを提供できます。上級管理職は、収益を改善し、サプライチェーンをさらに合理化するために幅広い変更を加えることができます。

A.Iを追加機械学習を組み合わせて使用​​します。 パンデミックを生き延びたメーカーは、要求の厳しい顧客とシームレスで即効性のあるサプライチェーンの必要性に満ちた新しい風景を征服する必要があります。 A.I.需要と供給の変化を検出し、在庫を動的に再割り当てすることで、部品と材料の管理を大幅に改善できます。これは、メーカーが不要なセットアップとコストのかかる再セットアップのダウンタイムを削減するのに役立ちます。アウトバウンド貨物の場合、A.I。約束可能および出荷位置のリアルタイム監視、注文割り当てオプション、約定率、納期データ、および注文のより優れたリスク評価を提供します。調達に関連するものであれ、生産に関連するものであれ、遅延の根本的な理由を明らかにします。

需要の変化に応じて、A.I。最適な動的再ルーティングオプションに関する情報を提供し、チームが問題が発生する前に計画および調整できるようにします。これはプロアクティブなアプローチへの切り替えであり、ルールの適用とサプライチェーンの管理は、当て推量ではなく、リアルタイムで起こっていることに基づいています。管理者は、将来のボトルネックに関するアラートを受け取ることができます。とA.I.プラットフォームは、生産プロセスの変化を予測できます。これにより、彼らは、ハンチや誤った対面観察ではなく、よりライブまたは最新のデータに基づいて、より積極的な意思決定を行うことができます。 A.I.シフトハンドオーバーを改善して、コラボレーションと効率を向上させることもできます。

パンデミック後の計画を作成します。 メーカーは、データ駆動型の哲学を採用することで2021年に繁栄することができます。この哲学では、リアルタイムの情報A.I.より良い意思決定を行うための洞察と自動化されたプロセス。プロセスを最新化する必要がある製造マネージャーは、A.I。を通じて俊敏性を強化できる運用インテリジェンスパートナーを検討する必要があります。と機械学習。この新しいレベルの敏捷性により、変化する世界をより適切に処理し、2021年の要求に正面から応えることができます。

Vikas Rajputは、副社長兼サプライチェーンの専門家です。 OpsVeda


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