Ottimizzazione della produzione e gestione della qualità con AI e SAP

LeverX ha utilizzato l'intelligenza artificiale e il SAP BTP per risolvere problemi di produzione critici. L'implementazione ha portato a un miglioramento del 90% nell'accuratezza del rilevamento dei difetti e a una riduzione dei costi operativi fino al 15-20%.

Cliente e sfida

Il nostro cliente è una grande azienda manifatturiera con una struttura distribuita, che comprende una sede centrale in Europa, 5 siti produttivi in Asia e Nord America e 200 centri di distribuzione in tutto il mondo. L'azienda ha dovuto affrontare sfide significative nella gestione della sua rete logistica a causa di:

• Dati logistici frammentati: I dati erano sparsi in numerose fonti diverse, tra cui fogli di calcolo Excel, sistemi di gestione della flotta decentralizzati e servizi di terze parti. Ciò rendeva difficile ottenere un quadro completo e affidabile.
• Pianificazione e reporting lenti: La pianificazione degli itinerari, la previsione della domanda e il reporting logistico erano lenti. La preparazione di report consolidati poteva richiedere giorni o addirittura settimane, rendendo i dati obsoleti al momento della ricezione.
• Processi manuali e soggetti a errori: Una parte significativa del lavoro di pianificazione e analisi veniva eseguita manualmente, il che aumentava il rischio di errori e portava a imprecisioni nella pianificazione dei percorsi e nell'allocazione delle risorse.
• Previsioni imprecise della domanda: La lentezza dei processi impediva di reagire rapidamente ai cambiamenti del mercato, come gli ingorghi o le variazioni della domanda.
• Mancanza di un'unica fonte di verità: l'assenza di un'unica fonte di dati ha generato discrepanze e incomprensioni tra i reparti di logistica, vendite e produzione.

Metodologia e approccio

La nostra metodologia per questo progetto è stata incentrata su un approccio graduale per ridurre i rischi di implementazione ed evitare una modernizzazione "big-bang". Abbiamo iniziato con una verifica approfondita dei sistemi esistenti del cliente e con una valutazione delle soluzioni di mercato. Questa analisi ha confermato che.

SAP BTP era la piattaforma ideale grazie alla sua capacità di integrarsi perfettamente con l'ecosistema SAP esistente del cliente, compreso SAP S/4HANA.

L'implementazione è stata strutturata per affrontare direttamente i principali punti critici:

• Integrazione e unificazione dei dati: Utilizzando SAP BTP e SAP Integration Suite, abbiamo creato un'unica fonte di dati logistici unificati. In questo modo abbiamo consolidato i dati provenienti da sistemi eterogenei come SAP S/4HANA Cloud (per inventario e ordini), dati GPS/telemetrici e API di terze parti in un'unica fonte di verità.
• Previsioni e ottimizzazione basate sull'intelligenza artificiale: Abbiamo integrato modelli avanzati di intelligenza artificiale per aumentare l'efficienza operativa e migliorare il nostro processo decisionale. In particolare, utilizziamo l'intelligenza artificiale predittiva per analizzare i dati storici delle consegne, un processo che ci permette di ottimizzare la logistica e determinare il percorso più efficiente. Inoltre, utilizziamo modelli generativi per comprendere e prevedere modelli complessi di domanda dei consumatori, consentendo così una gestione più accurata e proattiva delle scorte e delle risorse.
• Analisi avanzate: Abbiamo utilizzato SAP Analytics Cloud come componente principale per la business intelligence, la pianificazione e l'analisi predittiva. Questo ha fornito approfondimenti in tempo reale e ha accelerato in modo significativo i processi di analisi e pianificazione.
• Scalabilità e flessibilità: La flessibilità e la scalabilità della piattaforma hanno consentito un rapido sviluppo e adattamento delle applicazioni in funzione dell'aumento dei volumi di dati e delle esigenze aziendali.

Questo approccio strutturato ha permesso all'azienda di passare da una gestione logistica reattiva a una proattiva, basata sui dati.

La soluzione

Abbiamo implementato una soluzione completa basata sull'intelligenza artificiale e su SAP BTP per trasformare i loro processi produttivi. Il fulcro della soluzione consisteva nell'automatizzare i flussi di lavoro, ottimizzare la produzione con analisi avanzate e migliorare drasticamente il controllo qualità grazie all'intelligenza artificiale.

• Automazione dei flussi di lavoro: Abbiamo utilizzato SAP Build Process Automation per ottimizzare e automatizzare i flussi di lavoro chiave.
• Analisi e ottimizzazione: La soluzione sfrutta SAP Analytics Cloud per l'analisi avanzata, contribuendo a ottimizzare il volume di produzione.
• Controllo qualità con AI: L'integrazione dell'intelligenza artificiale con SAP BTP AI Core ha migliorato significativamente la qualità dei prodotti. Il sistema ora rileva i difetti con una precisione superiore del 90% rispetto agli ispettori umani.
• Gestione dei dati in tempo reale: Utilizzando SAP Datasphere, abbiamo consentito la raccolta e l'analisi in tempo reale di grandi volumi di dati di produzione, fornendo una visione unificata per un rapido processo decisionale.

Tecnologia

La soluzione si basa su uno stack tecnologico SAP scalabile e integrato:

• Piattaforma principale: SAP BTP.
• Analisi e pianificazione: SAP Analytics Cloud.
• Database: SAP HANA Cloud.
• Integrazione: SAP BTP Integration Suite.
• Unificazione dei dati: SAP Datasphere.
• Modelli di intelligenza artificiale generativa: Modelli AI predittivi e generativi integrati tramite SAP AI Core.

I risultati

L'implementazione ha prodotto vantaggi aziendali significativi e misurabili per il cliente:

• Riduzione dei costi operativi: L'ottimizzazione dei percorsi inefficienti e il miglioramento dell'utilizzo dei veicoli hanno portato a risparmi fino al 15-20% sul carburante e sulle spese operative. Il chilometraggio a vuoto è diminuito del 5%.
• Maggiore puntualità nelle consegne: Il miglioramento delle previsioni e della pianificazione ha ridotto i ritardi di consegna del 10-15%.
• Miglioramento della qualità: Abbiamo ottenuto un miglioramento del 90% nell'accuratezza del rilevamento dei difetti.
• Unificazione del team: 200 centri di profitto/distribuzione con 320 dipendenti sono stati riuniti sotto piani aziendali, lavorando con un'unica fonte di verità.