Łańcuchy dostaw sterowane przez AI: Kiedy dotrą do elektroniki?

Sztuczna inteligencja (AI) była i nadal jest na topie w robotyce, mediach społecznościowych, personalizacji i innych nowo powstających obszarach. Wszystko to działa cicho w tle, głównie dzięki społeczności programistycznej; liczba frameworków, bibliotek, projektów przykładowych i usług przedsiębiorstw jest tak szeroka, że trudno za nią nadążyć. Teraz mamy usługi takie jak IBM Watson i AI Services na AWS, które działają jako podstawowy system operacyjny dla aplikacji AI niskiego poziomu.

Przemysł elektroniczny z dużym prawdopodobieństwem oczekuje, że AI przeleje się na motoryzację, Przemysł 4.0 i robotykę na poziomie produktu, ale co z zarządzaniem łańcuchem dostaw? Prawda jest taka, że AI już jest wykorzystywane w różnych formach w zarządzaniu łańcuchem dostaw, zarówno wewnątrz, jak i poza przemysłem elektronicznym. Podobnie jak w innych branżach, aplikacje zarządzania łańcuchem dostaw napędzane przez AI niskiego poziomu mogą pomóc Twojemu zespołowi być bardziej produktywnym i szybko uzyskać potrzebne dane o łańcuchu dostaw. Oto, na co zwrócić uwagę, jeśli zajmujesz się zaopatrzeniem i jak to wpłynie na pozyskiwanie komponentów elektronicznych.

Jak wyglądają łańcuchy dostaw napędzane przez AI?

Podobnie jak inne oprogramowanie, aplikacje do zarządzania łańcuchem dostaw napędzane przez AI używają AI w tle. Firmy programistyczne stały się ekspertami w czynieniu AI częścią doświadczenia, a nie narzędziem, którym użytkownik jawnie steruje. Działa to w tle aplikacji do zarządzania łańcuchem dostaw i platform internetowych, i z pewnością nie mamy systemów na poziomie Skynet do zarządzania łańcuchem dostaw.

Krótko mówiąc, jeśli masz komputer lub system sprzętowy, który przewiduje wynik decyzji dotyczącej łańcucha dostaw (powiedzmy, trasy dostawy), obserwuje rzeczywisty wynik, a następnie dostosowuje się tak, aby przewidywania były bliższe rzeczywistości, to zajmujesz się uczeniem maszynowym (ML). Gdy te techniki są integrowane z większą strategią opartą na zasadach do podejmowania decyzji, masz teraz niskopoziomową formę sztucznej inteligencji. Łańcuchy dostaw napędzane przez AI wykorzystują tego typu aplikacje AI wraz z innymi aplikacjami na poziomie przedsiębiorstwa do gromadzenia danych, przetwarzania danych i dokonywania prognoz związanych z pozyskiwaniem i zaopatrzeniem.

Te aplikacje stały się wybitne w następujących obszarach ERP:

• Prognozowanie popytu: Jak sama nazwa wskazuje, modele ML jako część systemów AI są rutynowo używane do przewidywania lokalnego i regionalnego popytu. Jest to wykorzystywane jako część zarządzania zapasami, logistyki i innych zadań, które zależą od prognoz popytu. Profesjonaliści od łańcucha dostaw i zaopatrzenia używają technik prognozowania popytu od początku lat 2000.

• Logistyka: Ten szeroki obszar kiedyś dotyczył rozwiązania problemu komiwojażera. Dzisiaj, aplikacje AI są zaangażowane w planowanie opcji tras na podstawie obserwacji i prognoz regionalnego popytu, aby stworzyć bardziej efektywny przepływ towarów.

• Widoczność łańcucha dostaw: Prawdziwa widoczność wymaga przetwarzania ogromnych ilości danych i wyświetlania ich użytkownikom w przyjaznych formatach. Te dane i wyniki przetwarzania mogą być również wykorzystywane w innych modelach ML jako część szerszego systemu AI.

Modele ML stosowane we wszystkich trzech obszarach mogą rozpoznawać trendy, które nie są oczywiste dla każdego człowieka. Celem stosowania AI do prognozowania popytu jest uczynienie łańcuchów dostaw bardziej zwinnych. Jeśli kluczowe trendy w łańcuchu dostaw można zidentyfikować wcześnie, wtedy producenci, dostawcy, dystrybutorzy, a nawet ostateczni klienci (np. projektanci PCB) mogą odpowiednio dostosować swoją strategię pozyskiwania.

Kto używa AI do pozyskiwania?

W rocznym raporcie MHI.org za 2020 rok, wyniki ankiety przeprowadzonej wśród 1000 profesjonalistów z branży łańcuchów dostaw ujawniają, że 12% respondentów stwierdza, że ich organizacje używają AI w swoich operacjach zarządzania i pozyskiwania (poziom ten pozostał stabilny od 2019 roku). 60% respondentów spodziewa się, że będą używać tego typu aplikacji w ciągu najbliższych 5 lat, co odzwierciedla aspekt technologicznego popytu na specjalistyczne aplikacje AI. Respondenci pracują w branżach od transportu po produkcję, jak również w innych obszarach.

Dlaczego następuje przesunięcie w kierunku używania aplikacji do tworzenia łańcuchów dostaw napędzanych przez AI? Możemy tylko spekulować, co dzieje się w danej organizacji. Jednakże, adopcja narzędzi analityki predykcyjnej, które używają technik uczenia maszynowego, wynosi 28% według wyników ankiety MHI. Te narzędzia są jeszcze na niskim poziomie, co oznacza, że wymagają pewnej interakcji z grupą użytkowników lub integracji z innymi platformami śledzenia aktywów, aby funkcjonować efektywnie.

Niektórzy ludzie w branży elektronicznej czują niepokój, gdy pojawiają się dyskusje na temat AI. Jednak projektanci i menedżerowie ds. pozyskiwania prawdopodobnie nie powinni być zaniepokojeni tymi rozwojami. Te aplikacje nie mogą dostarczyć tej samej wartości i wglądu co doświadczony człowiek. Zamiast tego, są one niezwykle użytecznymi narzędziami do dostrzegania ważnych trendów, które napędzają kluczowe decyzje w łańcuchu dostaw. Czy to ostatnia zmienność związana z COVID-19 czy brak technicznych talentów pracujących w zarządzaniu łańcuchem dostaw, możemy spodziewać się, że więcej firm będzie używać tych narzędzi do pozyskiwania i zarządzania.

Czego projektanci PCB potrzebują od łańcuchów dostaw napędzanych przez AI?

Jest jedna grupa, która może szczególnie skorzystać z aplikacji łańcucha dostaw napędzanych przez ML i AI: projektanci elektroniki. Ta grupa potrzebuje widoczności łańcucha dostaw, aby wybierać, śledzić i kupować komponenty, zarówno w małych, jak i dużych ilościach.

Karty katalogowe zawierają ogromną ilość informacji, a poszczególni projektanci nie mają czasu, aby śledzić dane łańcucha dostaw od każdego dystrybutora. Projektanci potrzebują systemów, które pomogą im uzyskać dokładnie te informacje, których potrzebują podczas szukania komponentów i opracowywania własnej strategii pozyskiwania przed produkcją. Z odpowiednim silnikiem wyszukiwania części, projektanci mogą wykorzystać funkcje filtrowania napędzane przez AI do:

• Znajdowania komponentów: Pojedynczy komponent może pasować do aplikacji pod wieloma różnymi nazwami (np. regulator napięcia, przetwornica mocy itp.). Podczas szukania określonego typu komponentu, funkcje wyszukiwania napędzane przez AI mogą być używane do grupowania i kategoryzowania podobnych komponentów według zastosowania. To pomaga projektantom dostrzec komponenty, których mogą potrzebować, zanim sfinalizują swoje projekty.

• Filtrowanie komponentów: Większość projektantów bardziej dba o specyfikacje niż o producenta czy cenę, i nikt nie powinien być zmuszony do przeglądania kart katalogowych, aby dotrzeć do niewielkiej liczby danych technicznych. Narzędzia do analizy i filtracji napędzane sztuczną inteligencją mogą wydobyć odpowiednie dane techniczne i szybko je przedstawić projektantowi podczas przeszukiwania dużej liczby komponentów.

To wszystko opiera się na agregacji danych z wielu dystrybutorów i przetwarzaniu danych napędzanym przez sztuczną inteligencję dla użytkowników, co pozwala projektantom podejmować lepsze decyzje na wcześniejszym etapie procesu projektowania. Większe firmy zajmujące się projektowaniem elektroniki, usługi EMS oraz dystrybutorzy mogą skorzystać, integrując te funkcje ze swoimi systemami ERP. Ostatecznie, te narzędzia mają na celu złagodzenie zmienności łańcucha dostaw i, miejmy nadzieję, pomóc firmom przewidywać i zapobiegać brakom komponentów.

Octopart jest aktywną częścią krajobrazu łańcucha dostaw napędzanego sztuczną inteligencją i daje projektantom dostęp do szerokiego zakresu danych o łańcuchu dostaw. Korzystając z Octopart, uzyskasz dostęp do wyszukiwarki z zaawansowanymi funkcjami wyszukiwania i filtracji oraz dostęp do danych o częściach od dystrybutorów z całego świata za darmo. Jeśli jesteś programistą, możesz uzyskać dostęp do API Octopart i tworzyć własne rozwiązania dla łańcucha dostaw napędzane sztuczną inteligencją. Zapoznaj się z naszymi stronami kategorii, aby zacząć szukać potrzebnych Ci komponentów.

Bądź na bieżąco z naszymi najnowszymi artykułami, zapisując się do naszego newslettera.