AIを活用したキャパシティプランニングが製造業の展望をどのように変えているか–スループットの観点

消費者の需要シーンは絶えず変化しており、製品の需要が非常に高い状況に突然着陸した場合、準備ができていないと機会を逃してしまう可能性があります。では、このような前例のない状況にどのように備えますか？注文を配信するために展開する必要のあるリソースの数をどのように決定しますか？最大の出力とROIを得るために、リソースをどのように割り当てますか？これらすべての質問に対する答えは、キャパシティプランニングです。

キャパシティプランニングは、需要を満たすために生成する必要のある出力に比例して、メーカーとしてのリソースを決定するのに役立ちます。適切なキャパシティプランニング戦略を使用すると、将来の需要を満たすために一定期間に必要となる原材料、労働力、設備、および施設への投資の量を決定できます。

しかし、キャパシティプランニングをより効率的にする方法はありますか？もちろんあります！人工知能（AI）や機械学習（ML）などの新しいテクノロジーにより、メーカーや企業はサプライチェーンに対するさまざまなリスクや影響を軽減し、将来に向けた回復力を構築できます。効果的なAIを活用したキャパシティプランニングツールは、さまざまな方法で役立ちます。

• 製造リソースをより適切に計画し、限られたリソースを可能な限り最善の方法で最適化するのに役立ちます。
• 実現された需要に対して実際の容量を評価することにより、サプライチェーンの需要と供給の健全なバランスを維持できます。
• ボトルネックが発生したときにそれを検出して排除することで、生産スケジュールを最適化するのに役立ちます。
• これにより、オンデマンドの履歴データ、初期在庫レベル、需給行動パターンを再検討し、このデータに資産パフォーマンス機能の知識を使用できます。

キャパシティプランニングなしでサプライチェーンを管理できると思いますか？もう一度考えてください！

AIを活用したキャパシティプランニングは、チェーン内の需要と供給の適切なバランスを実現するのに役立ちます。どのように疑問に思いますか？説明しましょう。

今日の顧客の要求には、低コスト、優れた品質、および製品の即時入手可能性が含まれます。高度なAIを活用したツールは、自動化と拡張を通じてすべての基準を満たすのに役立ちます。 ThroughPutのELIなどのツールは、各リソースカテゴリの実際の、提案された、および利用可能な容量に対して容量使用率を追跡できるようにすることで、容量使用率を分析するのに役立ちます。これらは、平均的なマシンパフォーマンス、安定したプロセスと不安定なプロセス、現在および潜在的な運用上の制約などに関する更新を提供することにより、資産のパフォーマンスを向上させることができるソリューションを支援します。

製造で適切なキャパシティプランを作成するには、生産にこれらのリソースが必要になる1日/週/月の時間に関する情報が必要になります。

慎重に設計されたキャパシティプランを使用すると、適切な人が適切な機器を使用して適切なタイミングでプロジェクトに取り組み、時間どおりに高品質の作業を提供できるようになります。 AIは、リソースだけでなく、在庫レベルを常に追跡できるため、汗をかくことなく市場の変動に対処できます。 AIを活用したキャパシティプランニングでは、次のことができます。

• 再割り当てが可能な時期と場所に関する推奨事項を使用して、在庫を追跡、測定、追跡します
• 需要と供給のバランスを取り、中期および短期の範囲に関する深い洞察を得る
• 在庫の可用性と市場の需要を管理および照合して、よりスマートなビジネス上の意思決定を行います

人工知能を使用してキャパシティプランニングを強化する

現在のデジタル世界で従来のキャパシティプランニング手法が崩壊する理由はたくさんあります。従来の方法は、手作業で集中的で不正確であり、仮定に基づいており、最も重要なこととして、コストがかかります。よりスマートなキャパシティプランニングの意思決定を行うために、企業は仮定に基づかない正確なデータを必要としています。

人工知能（AI）と高度な分析は、従来のレガシープロセスに比べて大幅な継続的な改善を提供する上で重要な役割を果たします。 AI主導のキャパシティプランニングソリューションは、予測分析、データ分析、予測、および最適化モデルを適用することにより、関連情報を復号化して適切な洞察を得るのに役立ちます。

これらの洞察は、正当なデータに基づいており、機械学習（ML）アルゴリズムによって規制されています。需要曲線を先取りするために必要なネットワークの変更を予測して実行することにより、企業が時間どおりに適切な決定を下すのに役立ちます。

AIを活用したキャパシティプランニング–回復力と俊敏性を備えたサプライチェーンの鍵

AIを活用したキャパシティプランニング戦略では、労働力、設備、生産スケジュール、予算、供給など、生産に関連するすべての側面が考慮されます。これらの戦略により、製造業者は生産性を向上させ、特に成長と不況の時期にすべての生産コストを注意深く監視することができます。

キャパシティプランニングが大企業にのみ関連すると思われる場合は、自分の意見を再検討することをお勧めします。中小企業も効果的なキャパシティプランニングを必要としています。 AIを介してキャパシティプランニングを自動化することにより、意思決定者はさまざまな運用レベルでキャパシティを確認し、サプライチェーンのバランスを維持できます。

自動化されたキャパシティプランニングは、柔軟なアプローチを提供し、企業にキャパシティのローカルビューと全体的なビューの両方を提供します。キャパシティプランニングソリューションが需要を予測すると、キャパシティプランニングは、需要管理、集約計画、スケジューリング、製造現場管理などの他の生産機能の入力として機能します。

キャパシティプランニングをデジタル変換し、予期しない事態に常に備える

以前は推測と仮定のみに依存していた複雑なプロセスが、標準化されたデータと洞察に基づいた最適な製造モデルに変換されています。 AI、モノのインターネット（IoT）、クラウド、その他のデジタルテクノロジーの出現により、製造能力の計画とサプライチェーン管理全体の計画は大きく変化しました。

• 人員配置に関する短期的な意思決定から長期的な資本決定まで、デジタルテクノロジーによって生産がより効率的になりました。
• キャパシティプランニングのサプライチェーンを最適化するための鍵は、成長の重要な側面を確実に考慮に入れることです。これには、原材料から納品される製品まで、製品のすべての段階を追跡することが含まれます。
• 場合によっては、生産にさらに多くの機器や労働力が必要になることや、顧客サービスが問題を解決するために追加のスタッフが必要になること、購入が既存の契約を再交渉して新しいサプライヤーを見つける必要があること、または出荷に需要予測が必要になることがあります。キャパシティプランを作成する際には、これらすべての要素を考慮する必要があります。高度な洞察により、この作業ははるかに簡単になります。
• ラフカットキャパシティプランニング（RCCP）分析を使用して、計画生産または使用可能キャパシティを変更することもできます。
• 本番環境のボトルネックを認識し、これらのポイントを通過する作業量を追跡することで、ワークステーションや本番環境に過負荷をかけて停止することがなくなります。 AIを活用したキャパシティプランニングを使用すると、次の方法で、製造におけるボトルネックのキャパシティ管理を常に把握できます。
  • 生産の進捗状況の監視
  • ボトルネックに対処するためのリソースの再割り当て
  • タスクステータスの確認

ThroughPutで簡単に

人工知能を使用した製造能力計画への道を始める準備ができている場合は、ThroughPutのELIが正しい方法です。

ELIは、重要なリソースの詳細なビューを提供します。生産リードタイムで相殺する必要があるため、需要をリアルタイムに近づけることで、稼働率の目標を達成し、損失を最小限に抑えることができます。 ELIがどのように役立つかを次に示します。

• リソースビューと製品ビューを提供し、実際の、提案された、および利用可能な容量と数量に対して、それぞれリソースと製品を追跡するのに役立ちます。
• キャパシティプランナー、運用マネージャー、およびキャパシティレベル全体のチーフサプライチェーンオフィサーに鳥瞰図を提供するため、資産負荷のキャパシティを正確に見積もり、スケジュールされたまたはスケジュールされていないメンテナンスを計画し、マルチサイトおよびマルチを取得できます-作業指示書などのプラントの可視性。
• また、チェーン全体で製品を追跡および追跡し、市場の需要の変化を評価することにより、在庫レベルに関する最新情報を入手できます。
• ELIは、リアルタイムの需要を最大化し、リソース使用率を設定された容量制限未満に保つことで、損失を削減するように努めています。

AI主導のキャパシティプランニングソフトウェアであるELIへの投資を最大限に活用してください。今日デモを依頼して、利益の道を歩み始めましょう。