AI-gesteuerte Lieferketten: Wann erreichen sie die Elektronikbranche?

Künstliche Intelligenz (KI) ist und bleibt in der Robotik, den sozialen Medien, der Personalisierung und anderen aufkommenden Bereichen ein großes Thema. Sie läuft dank der Softwaregemeinschaft größtenteils im Hintergrund; die Anzahl der Frameworks, Bibliotheken, Beispielprojekte und Unternehmensdienste ist so breit, dass es schwierig sein kann, Schritt zu halten. Jetzt haben wir Dienste wie IBM Watson und AI Services auf AWS, die als das zugrundeliegende Betriebssystem für Low-Level-KI-Anwendungen fungieren.

Die Elektronikindustrie erwartet mit gutem Grund, dass KI auf die Automobilindustrie, Industrie 4.0 und Robotik auf Produktebene heruntergebrochen wird, aber was ist mit dem Supply-Chain-Management? Die Wahrheit ist, dass KI bereits in verschiedenen Formen im Supply-Chain-Management eingesetzt wird, sowohl innerhalb als auch außerhalb der Elektronikindustrie. Genau wie in anderen Branchen können Low-Level-KI-gesteuerte Anwendungen für das Supply-Chain-Management Ihrem Team helfen, produktiver zu sein und die benötigten Lieferketten-Daten schnell zu erhalten. Hier ist, worauf Sie achten sollten, wenn Sie im Beschaffungswesen tätig sind und wie es die Beschaffung von elektronischen Komponenten beeinflussen wird.

Wie sehen KI-gesteuerte Lieferketten aus?

Wie bei anderen Softwarestücken auch, nutzen KI-gesteuerte Anwendungen für die Lieferkette KI im Hintergrund. Softwareunternehmen sind Experten darin geworden, KI als Teil des Erlebnisses zu integrieren, anstatt als ein Werkzeug, das der Benutzer explizit steuert. Sie läuft im Hintergrund von Anwendungen für das Supply-Chain-Management und Webplattformen, und wir haben sicherlich keine Skynet-Level-Systeme für das Supply-Chain-Management.

Kurz gesagt, wenn Sie ein Computer- oder Hardwaresystem haben, das das Ergebnis einer Lieferkettenentscheidung (sagen wir, eine Lieferoute) vorhersagt, das tatsächliche Ergebnis beobachtet und sich dann so anpasst, dass die Vorhersagen näher an der Realität liegen, dann betreiben Sie maschinelles Lernen (ML). Wenn diese Techniken in eine größere regelbasierte Strategie für die Entscheidungsfindung integriert werden, haben Sie nun eine Low-Level-Form der künstlichen Intelligenz. KI-gesteuerte Lieferketten nutzen diese Arten von KI-Anwendungen neben anderen Unternehmensanwendungen, um Daten zu sammeln, zu verarbeiten und Vorhersagen im Zusammenhang mit Beschaffung und Einkauf zu treffen.

Diese Anwendungen sind in den folgenden Bereichen von ERP prominent geworden:

• Nachfrageprognose: Wie der Name schon sagt, werden ML-Modelle als Teil von KI-Systemen routinemäßig verwendet, um lokale und regionale Nachfrage vorherzusagen. Dies wird als Teil des Bestandsmanagements, der Logistik und anderer Aufgaben verwendet, die von Nachfrageprognosen abhängen. Fachleute für Lieferketten und Beschaffung nutzen seit den frühen 2000er Jahren Techniken zur Nachfrageprognose.

• Logistik: Dieser breite Bereich drehte sich früher alles um die Lösung des Problems des Handlungsreisenden. Heute sind KI-Anwendungen an der Planung von Routenoptionen beteiligt, basierend auf Beobachtungen und Vorhersagen der regionalen Nachfrage, um einen effizienteren Warenfluss zu schaffen.

• Sichtbarkeit der Lieferkette: Wahre Sichtbarkeit erfordert die Verarbeitung riesiger Datenmengen und deren Darstellung für Benutzer in benutzerfreundlichen Formaten. Diese Daten und Verarbeitungsergebnisse können auch in anderen ML-Modellen als Teil eines breiteren KI-Systems verwendet werden.

ML-Modelle, die in allen drei Bereichen verwendet werden, können Trends erkennen, die nicht jedem Menschen offensichtlich sind. Das Ziel bei der Anwendung von KI auf die Bedarfsprognose ist es, Lieferketten agiler zu machen. Wenn kritische Trends in der Lieferkette frühzeitig identifiziert werden können, dann können Produzenten, Anbieter, Distributoren und sogar der Endkunde (z.B. PCB-Designer) ihre Beschaffungsstrategie entsprechend anpassen.

Wer verwendet KI für die Beschaffung?

In dem Jahresbericht 2020 von MHI.org zeigen die Ergebnisse einer Umfrage unter 1.000 Fachleuten aus der Lieferkette, dass 12% der Befragten angeben, ihre Organisationen verwenden KI in ihren Management- und Beschaffungsoperationen (was seit 2019 effektiv gleich geblieben ist). 60% der Befragten erwarten, dass sie innerhalb der nächsten 5 Jahre diese Art von Anwendungen nutzen werden, was den Technologie-Push-Aspekt von spezialisierten KI-Anwendungen widerspiegelt. Die Befragten arbeiten in Branchen, die von Transport bis zur Herstellung reichen, sowie in anderen Bereichen.

Warum gibt es eine Bewegung hin zur Nutzung von Anwendungen für die Erstellung von KI-gesteuerten Lieferketten? Wir können nur spekulieren, was in einer bestimmten Organisation passiert. Die Annahme von Tools für prädiktive Analysen, die maschinelle Lernverfahren verwenden, liegt jedoch laut den MHI-Umfrageergebnissen bei 28%. Diese Tools sind noch auf niedrigem Niveau, was bedeutet, dass sie eine gewisse Interaktion mit einer Benutzergruppe oder eine Integration mit anderen Asset-Tracking-Plattformen benötigen, um effektiv zu funktionieren.

Einige Leute in der Elektronikindustrie werden nervös, wenn Diskussionen um KI aufkommen. Designer und Beschaffungsmanager sollten sich jedoch wahrscheinlich keine Sorgen über diese Entwicklungen machen. Diese Anwendungen können nicht denselben Wert und Einblick wie ein erfahrener Mensch bieten. Stattdessen sind sie äußerst nützliche Werkzeuge, um die wichtigen Trends zu erkennen, die kritische Entscheidungen in der Lieferkette antreiben. Ob jüngste Volatilität rund um COVID-19 oder Mangel an technischen Talenten, die in der Lieferkettenverwaltung arbeiten, wir können erwarten, dass mehr Unternehmen diese Werkzeuge für Beschaffung und Verwaltung nutzen werden.

Was benötigen PCB-Designer von KI-gesteuerten Lieferketten?

Es gibt eine Gruppe im Besonderen, die von ML-getriebenen und KI-getriebenen Lieferkettenanwendungen profitieren kann: Elektronikdesigner. Diese Gruppe benötigt Sichtbarkeit in der Lieferkette, um Komponenten auszuwählen, zu verfolgen und zu kaufen, sowohl in kleinen als auch in großen Mengen.

Datenblätter enthalten eine riesige Menge an Informationen, und einzelne Designer haben nicht die Zeit, Lieferketten-Daten von jedem Distributor zu verfolgen. Designer benötigen Systeme, die ihnen helfen, genau die Informationen zu bekommen, die sie benötigen, wenn sie nach Komponenten suchen und ihre eigene Beschaffungsstrategie vor der Produktion entwerfen. Mit der richtigen Teilesuchmaschine können Designer die KI-gesteuerten Filterfunktionen nutzen für:

• Finden von Komponenten: Eine einzelne Komponente könnte in eine Anwendung mit vielen verschiedenen Namen passen (z.B. Spannungsregler, Stromwandler usw.). Beim Suchen nach einer bestimmten Art von Komponente können KI-gesteuerte Suchfunktionen verwendet werden, um ähnliche Komponenten nach Anwendung zu gruppieren und zu kategorisieren. Dies hilft Designern, Komponenten zu erkennen, die sie möglicherweise benötigen, bevor sie ihre Entwürfe abschließen.

• Filtern von Komponenten: Die meisten Designer legen mehr Wert auf Spezifikationen als auf Hersteller oder Preis, und niemand sollte sich durch Datenblätter kämpfen müssen, um zu einer kleinen Anzahl technischer Spezifikationen zu gelangen. KI-gesteuerte Analyse- und Filterwerkzeuge können die relevanten technischen Spezifikationen extrahieren und einem Designer schnell anzeigen, wenn er sich durch eine große Anzahl von Komponenten arbeitet.

Dies alles basiert auf der Aggregation von Daten von mehreren Distributoren und der KI-gesteuerten Verarbeitung von Daten für Benutzer, was es Designern ermöglicht, früher im Designprozess bessere Entscheidungen zu treffen. Größere Elektronikdesignunternehmen, EMS-Dienstleister und Distributoren können profitieren, indem sie diese Funktionen in ihre eigenen ERP-Systeme integrieren. Letztendlich werden diese Werkzeuge die Volatilität der Lieferkette glätten und hoffentlich Unternehmen helfen, Engpässe bei Komponenten zu antizipieren und zu verhindern.

Octopart ist ein aktiver Teil der KI-gesteuerten Lieferkettenlandschaft und gibt Designern Zugang zu einer Reihe von Lieferketten-Daten. Wenn Sie Octopart nutzen, haben Sie Zugang zu einer Suchmaschine mit fortgeschrittenen Such- und Filterfunktionen und Zugang zu Teiledaten von weltweiten Distributoren kostenlos. Wenn Sie ein Entwickler sind, können Sie Zugang zur Octopart API erhalten und Ihre eigenen KI-gesteuerten Lieferkettenlösungen entwickeln. Sehen Sie sich unsere Kategorienseiten an, um mit der Suche nach den Komponenten, die Sie benötigen, zu beginnen.

Bleiben Sie auf dem Laufenden mit unseren neuesten Artikeln, indem Sie sich für unseren Newsletter anmelden.