Catene di approvvigionamento guidate dall'IA: Quando colpiranno l'elettronica?

L'intelligenza artificiale (AI) è stata e continua ad essere molto popolare in ambiti come la robotica, i social media, la personalizzazione e altre aree emergenti. Tutto ciò funziona silenziosamente in background grazie soprattutto alla comunità del software; il numero di framework, librerie, progetti di esempio e servizi aziendali è così ampio che può essere difficile stare al passo. Ora abbiamo servizi come IBM Watson e AI Services su AWS che agiscono come il sistema operativo sottostante per applicazioni AI di basso livello.

L'industria elettronica si aspetta ragionevolmente che l'AI si diffonda fino ad arrivare all'automotive, all'Industria 4.0 e alla robotica a livello di prodotto, ma che dire della gestione della catena di approvvigionamento? La verità è che l'AI è già utilizzata in varie forme nella gestione della catena di approvvigionamento, sia all'interno che all'esterno dell'industria elettronica. Proprio come in altre industrie, le applicazioni di gestione della catena di approvvigionamento guidate da AI di basso livello possono aiutare il tuo team ad essere più produttivo e ottenere rapidamente i dati della catena di approvvigionamento di cui hai bisogno. Ecco cosa osservare se sei nel business degli approvvigionamenti e come influenzerà la ricerca di componenti elettronici.

Come appaiono le catene di approvvigionamento guidate dall'AI?

Proprio come altri pezzi di software, le applicazioni per la catena di approvvigionamento guidate dall'AI utilizzano l'AI in background. Le aziende di software sono diventate esperte nel rendere l'AI parte dell'esperienza, piuttosto che uno strumento che l'utente controlla esplicitamente. Funziona in background delle applicazioni di gestione della catena di approvvigionamento e delle piattaforme web, e certamente non abbiamo sistemi al livello di Skynet per la gestione della catena di approvvigionamento.

In breve, se hai un computer o un sistema hardware che predice l'esito di una decisione della catena di approvvigionamento (ad esempio, un percorso di consegna), osserva l'esito reale e poi si regola in modo che le previsioni si allineino più strettamente con la realtà, allora stai facendo apprendimento automatico (ML). Quando queste tecniche sono integrate in una strategia basata su regole più ampia per la presa di decisioni, ora hai una forma di intelligenza artificiale di basso livello. Le catene di approvvigionamento guidate dall'AI fanno uso di questi tipi di applicazioni AI insieme ad altre applicazioni a livello aziendale per raccogliere dati, elaborare dati e fare previsioni relative a sourcing e approvvigionamento.

Queste applicazioni sono diventate prominenti nelle seguenti aree dell'ERP:

• Previsione della domanda: Proprio come suggerisce il nome, i modelli ML come parte dei sistemi AI sono regolarmente utilizzati per prevedere la domanda locale e regionale. Questo viene utilizzato come parte della gestione dell'inventario, della logistica e di altri compiti che dipendono dalle previsioni della domanda. I professionisti della catena di approvvigionamento e degli approvvigionamenti utilizzano tecniche di previsione della domanda fin dai primi anni 2000.

• Logistica: Questo ampio settore era una volta tutto incentrato sulla risoluzione del problema del commesso viaggiatore. Oggi, le applicazioni AI sono coinvolte nella pianificazione delle opzioni di percorso basate su osservazioni e previsioni della domanda regionale per creare un flusso di beni più efficiente.

• Visibilità della catena di approvvigionamento: Una vera visibilità richiede l'elaborazione di enormi quantità di dati e la loro visualizzazione per gli utenti in formati amichevoli. Questi dati e risultati dell'elaborazione possono anche essere utilizzati in altri modelli ML come parte di un sistema AI più ampio.

I modelli di ML utilizzati in tutti e tre i settori possono riconoscere tendenze che non sono ovvie per ogni essere umano. L'obiettivo nell'applicare l'IA alla previsione della domanda è rendere le catene di approvvigionamento più agili. Se le tendenze critiche della catena di approvvigionamento possono essere identificate precocemente, allora produttori, fornitori, distributori e persino il cliente finale (ad esempio, i progettisti di PCB) possono adeguare di conseguenza la loro strategia di approvvigionamento.

Chi utilizza l'IA per l'approvvigionamento?

Nel Rapporto Annuale 2020 di MHI.org, i risultati di un sondaggio condotto su 1.000 professionisti della catena di approvvigionamento rivelano che il 12% dei rispondenti afferma che le loro organizzazioni stanno utilizzando l'IA nelle loro operazioni di gestione e approvvigionamento (rimanendo sostanzialmente invariato rispetto al 2019). Il 60% dei rispondenti si aspetta che utilizzeranno questi tipi di applicazioni entro i prossimi 5 anni, il che riflette l'aspetto di spinta tecnologica delle applicazioni AI specializzate. I rispondenti lavorano in settori che vanno dai trasporti alla produzione, così come in altre aree.

Perché c'è una mossa verso l'uso di applicazioni per creare catene di approvvigionamento guidate dall'IA? Possiamo solo speculare su cosa accada in una data organizzazione. Tuttavia, l'adozione di strumenti di analisi predittiva, che utilizzano tecniche di apprendimento automatico, è al 28% secondo i risultati del sondaggio MHI. Questi strumenti sono ancora a basso livello, nel senso che richiedono una certa interazione con un gruppo di utenti o l'integrazione con altre piattaforme di tracciamento degli asset per funzionare efficacemente.

Alcune persone nell'industria elettronica si spaventano quando si parla di IA. Tuttavia, progettisti e responsabili degli approvvigionamenti probabilmente non dovrebbero preoccuparsi di questi sviluppi. Queste applicazioni non possono fornire lo stesso valore e intuizioni di un essere umano esperto. Invece, sono strumenti estremamente utili per individuare le tendenze importanti che guidano le decisioni critiche della catena di approvvigionamento. Che si tratti della recente volatilità legata al COVID-19 o della mancanza di talento tecnico che lavora nella gestione della catena di approvvigionamento, possiamo aspettarci che più aziende utilizzino questi strumenti per l'approvvigionamento e la gestione.

Di cosa hanno bisogno i progettisti di PCB dalle catene di approvvigionamento guidate dall'IA?

C'è un gruppo in particolare che può beneficiare delle applicazioni della catena di approvvigionamento guidate da ML e IA: i progettisti elettronici. Questo gruppo ha bisogno di visibilità della catena di approvvigionamento per selezionare, tracciare e acquistare componenti, sia in piccoli che in grandi volumi.

I datasheet contengono una grande quantità di informazioni, e i singoli progettisti non hanno tempo per tenere traccia dei dati della catena di approvvigionamento di ogni distributore. I progettisti hanno bisogno di sistemi per aiutarli a ottenere esattamente le informazioni di cui hanno bisogno quando cercano componenti e per elaborare la propria strategia di approvvigionamento prima della produzione. Con il motore di ricerca di componenti giusto, i progettisti possono sfruttare le funzionalità di filtraggio guidate dall'IA per:

• Trovare componenti: Un singolo componente potrebbe adattarsi a un'applicazione con molti nomi diversi (ad esempio, regolatore di tensione, convertitore di potenza, ecc.). Quando si cerca un tipo specifico di componente, le funzionalità di ricerca guidate dall'IA possono essere utilizzate per raggruppare e categorizzare componenti simili per applicazione. Questo aiuta i progettisti a individuare i componenti di cui potrebbero avere bisogno prima di finalizzare i loro progetti.

• Filtraggio dei componenti: La maggior parte dei progettisti si preoccupa più delle specifiche tecniche che del produttore o del prezzo, e nessuno dovrebbe dover esaminare schede tecniche per arrivare a un piccolo numero di specifiche tecniche. Gli strumenti di analisi e filtraggio guidati dall'IA possono estrarre le specifiche tecniche pertinenti e mostrarle rapidamente a un progettista quando si cerca tra un grande numero di componenti.

Tutto ciò si basa sull'aggregazione di dati da più distributori e sull'elaborazione dei dati guidata dall'IA per gli utenti, consentendo ai progettisti di prendere decisioni migliori nelle fasi iniziali del processo di progettazione. Le grandi aziende di progettazione elettronica, i servizi EMS e i distributori possono trarre vantaggio integrando queste funzionalità nei propri sistemi ERP. In definitiva, questi strumenti contribuiranno a stabilizzare la volatilità della catena di approvvigionamento e, si spera, aiuteranno le aziende ad anticipare e prevenire la carenza di componenti.

Octopart è una parte attiva del panorama della catena di approvvigionamento guidata dall'IA e offre ai progettisti l'accesso a una gamma di dati sulla catena di approvvigionamento. Utilizzando Octopart, avrai accesso a un motore di ricerca con funzionalità avanzate di ricerca e filtraggio e accesso ai dati dei componenti dai distributori di tutto il mondo gratuitamente. Se sei uno sviluppatore, puoi ottenere l'accesso all'API di Octopart e sviluppare le tue soluzioni per la catena di approvvigionamento guidate dall'IA. Dai un'occhiata alle nostre pagine delle categorie per iniziare a cercare i componenti di cui hai bisogno.

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