AI SAP EWM: gudrāka lēmumu pieņemšana jūsu noliktavā

Pārveidojiet savu loģistiku ar mākslīgo intelektu SAP EWM. Uzziniet, kā prognozēšanas analītika, datorredze un Joule automatizē noliktavas izvietojumu un darbaspēka pārvaldību.

Lielākā daļa noliktavu, kurās darbojas SAP EWM, jau ir optimizētas. Ir aprēķināti komplektēšanas ceļi, plānots darbaspēks un definēti papildināšanas noteikumi. Redzamā neefektivitāte ir identificēta un novērsta.

Atlikuši ir mazāki lēmumi, kas tiek pieņemti tūkstošiem reižu dienā, piemēram, kurš uzdevums jāizpilda vispirms, kad pieprasījums palielināsies un kur veidosies sastrēgumi. Tradicionālā uz noteikumiem balstītā loģika nevar pietiekami ātri pielāgoties, kad mainās apstākļi.

Šajā rakstā mēs demonstrēsim, kā mākslīgais intelekts paplašina SAP EWM ārpus statiskiem noteikumiem uz prognozējošu un adaptīvu lēmumu pieņemšanu. Mēs aplūkosim konkrētus izmantošanas gadījumus, pāreju uz mākslīgā intelekta vadītu orķestrāciju, SAP Joule lomu noliktavas darba plūsmās un to, kas nepieciešams, lai savienotu mākslīgā intelekta modeļus ar SAP EWM ražošanas vidēs. Turpiniet lasīt.

Kas mainās, kad mākslīgais intelekts ienāk SAP EWM?

Standarta SAP EWM konfigurācijā procesu izpildi nosaka notikumi. Preču saņemšanas ieraksts rada noliktavas uzdevumus. Ja tiek sasniegts minimālais daudzums, tiek aktivizēta krājumu papildināšana. Rindu prioritātes tiek definētas pielāgojumos. Sistēma reaģē pēc nosacījuma izpildes.

Šī loģika ir stabila un pārredzama. Tā ir arī statiska. Uzdevumu secība nemainās, ja konfigurācija netiek pielāgota. Papildināšanas priekšlikumos nav ņemti vērā īstermiņa pieprasījuma lēcieni, ja vien drošības krājumu parametri nav manuāli palielināti. Ja darba slodzes sadalījums kļūst nevienmērīgs, pārraugi pārdalās resursus vai maina prioritātes.

Uz mākslīgo intelektu balstīti paplašinājumi ievieš prognozēšanas modeļus, kas papildina šo noteikumu sistēmu. Prognožu vai klasifikācijas modeļu apmācībai var izmantot vēsturiskos noliktavas pasūtījumus, komplektēšanas laikus, krājumu kustības un izņēmumu žurnālus. Šie modeļi var aplēst pasūtījumu apjomu tuvākajā laikā, identificēt tvertnes ar augstu krājumu iztrūkuma varbūtību vai noteikt modeļus, kas parasti ir sastrēgumu priekšvēstneši konkrētās darbības jomās.

Pamatojoties uz šīm prognozēm, SAP EWM parametrus vai uzdevumu sarakstus var koriģēt, pirms tiek pārkāptas robežvērtības. Piemēram, materiālu papildināšanas uzdevumus var ierosināt agrāk attiecībā uz materiāliem ar prognozēto pieprasījuma pieaugumu. Komplektēšanas rindas var pārkārtot atbilstoši prognozētajam darba slodzes blīvumam. Darbaspēka pieprasījumu var aplēst nākamajai maiņai, izmantojot vēsturiskos caurlaides datus. Izpildes dzinējs joprojām ir SAP EWM; atšķirība ir tajā, kā tiek sagatavoti lēmumi.

Tāpēc pāreja nav pāreja no procesa kontroles uz automatizāciju. Statiskas, ar noteikumiem saistītas darbības kļūst par izpildāmām darbībām, ko atbalsta uz datiem balstītas prognozes, kuras tiek atjauninātas, mainoties apstākļiem.

AI ir tikai viens no elementiem plašākā noliktavu darbības pārveidē

Uzziniet, kā robotika, IoT integrācija un mākoņbalstītas vadības sistēmas no jauna definē mūsdienu noliktavas.

Uzzināt vairāk

Kādi ir ietekmīgākie AI scenāriji SAP EWM?

Mākslīgais intelekts SAP EWM jānovērtē, ņemot vērā darbības ietekmi, nevis tehnisko novitāti. Būtisks jautājums ir, kurus noliktavas lēmumus var uzlabot ar prognozēšanas modeļiem un uz datiem balstītiem ieteikumiem esošajos EWM procesos.

Vispraktiskākie pielietojumi koncentrējas uz trim jomām: tvertņu izvietošanas stratēģiju, darbaspēka un darba slodzes plānošanu un fizisko krājumu kontroli preču saņemšanas brīdī. Katra no šīm jomām jau pastāv SAP EWM. Mākslīgais intelekts maina to, kā tiek aprēķināti lēmumi un kad tiek veiktas korekcijas.

Prognozējama izvietošana un dinamiska pārkārtošana

Slotēšana SAP EWM tradicionāli balstās uz iepriekš noteiktiem kritērijiem, piemēram, produkta izmēriem, uzglabāšanas veidu vai vēsturiskajām kustības klasēm. Pārkārtošanu parasti izraisa manuāla analīze vai periodiska pārskatīšana. Šī pieeja pastāvīgi neatspoguļo izmaiņas pasūtījumu profilos vai sezonālās pieprasījuma izmaiņas.

Uz mākslīgo intelektu balstītie izvietojuma modeļi izmanto vēsturiskos noliktavas uzdevumu datus, pasūtījumu rindu biežumu, komplektēšanas laikus un sezonalitātes modeļus, lai klasificētu materiālus pēc faktiskā ātruma un līdzās sastopamības pasūtījumos. Pamatojoties uz šo analīzi, sistēma var ieteikt pārvietot preces ar augstu biežumu tuvāk iepakošanas stacijām vai sagrupēt produktus, kas bieži tiek komplektēti kopā, vienā darbības zonā.

Šos ieteikumus var izpildīt, izmantojot standarta EWM pārkārtošanas uzdevumus pēc plāna apstiprināšanas.

Ietekme uz uzņēmējdarbību: Izmērāms rezultāts ir vidējā ceļa attāluma samazinājums vienam komplektēšanas uzdevumam un mazāks viena pasūtījuma komplektēšanas laiks. Liela apjoma vidēs pat viencipara procenta samazinājums ceļā pavadītajā laikā nozīmē mazāku darba stundu skaitu uz vienu nosūtīto vienību.

Viedā darbaspēka plānošana un pieprasījuma prognozēšana

Darbaspēka plānošana SAP EWM sistēmā bieži vien balstās uz vēsturiskiem vidējiem rādītājiem un manuālām korekcijām pirms zināmiem maksimuma notikumiem. Tomēr pasūtījumu apjoma svārstības ne vienmēr atbilst fiksētiem modeļiem, jo īpaši daudzkanālu vidē.

Mašīnmācīšanās modeļus var apmācīt, pamatojoties uz vēsturiskajām izejošajām piegādēm, ienākošajām saņemšanām, akciju kalendāriem un ārējiem pieprasījuma signāliem. Šie modeļi ļauj novērtēt īstermiņa darba slodzi pēc darbības veida, piemēram, komplektēšana, iepakošana, novietošana vai iekraušana. Pamatojoties uz prognozēm, plānotāji var pielāgot maiņu grafikus, aktivizēt papildu resursus vai iepriekš pārbalansēt uzdevumu savstarpējās sakārtošanas parametrus.

Ietekme uz uzņēmējdarbību: Tā vietā, lai reaģētu uz jau uzkrātām rindām, operatīvās komandas saņem agrīnas darba slodzes prognozes. Tas samazina lēmumu par virsstundu darbu pieņemšanu pēdējā brīdī un mazina risku, ka netiks ievēroti nosūtīšanas logi. Ieguvums ir redzams stabilākā caurlaidspējā un plānotā pakalpojumu līmeņa ievērošanā.

Datorredze preču saņemšanas un inventāra precizitātes nodrošināšanai

Preču saņemšana joprojām ir biežs neatbilstību avots. Manuālas skaitīšanas kļūdas, nepareiza daudzuma iegrāmatošana un neatklātas bojātas preces rada inventāra atšķirības, kas izplatās visā noliktavas procesā.

Datorredzes sistēmas var integrēt ar SAP EWM, izmantojot API vai starpprogrammatūru. Kameras, kas novietotas saņemšanas stacijās, uzņem palešu vai kartona kastu attēlus. Attēlu atpazīšanas modeļi saskaita preces, pārbauda SKU etiķetes un konstatē redzamus bojājumus. Rezultāti tiek pārsūtīti uz SAP EWM, lai atbalstītu vai apstiprinātu preču saņemšanas iegrāmatošanu.

Ietekme uz uzņēmējdarbību: Šī pieeja samazina manuālās skaitīšanas darbu un samazina nepareiza daudzuma apstiprinājuma varbūtību. Tā arī paātrina ienākošo piegāžu iegrāmatošanu, ja tiek apstrādāti lieli preču apjomi. Uzlabota krājumu precizitāte samazina turpmāko izņēmumu apstrādi komplektēšanas un fiziskās inventarizācijas procesos.

Kā SAP Joule var darboties noliktavas procesos?

SAP savās lietojumprogrammās iestrādā ģeneratīvā mākslīgā intelekta iespējas, izmantojot SAP Joule. SAP EWM kontekstā tas ievieš uz aģentiem balstītu darba plūsmu koncepciju, kas var analizēt situācijas, ierosināt darbības un iedarbināt sistēmas darbības, pamatojoties uz noteiktām atļaujām.

Atšķirībā no tradicionālās automatizācijas, kas darbojas pēc iepriekš definētiem noteikumiem, aģentu darbplūsmas apvieno notikumu noteikšanu, kontekstuālo datu analīzi un vadītu izpildi savienotos SAP objektos. Uzmanības centrā ir nevis tērzēšanas mijiedarbība, bet gan operatīvo lēmumu atbalsts un kontrolēta darbība sistēmas vidē.

Izņēmumu apstrāde: iekārtu bojājumi un uzdevumu pārdalīšana

Aplūkojiet noliktavu, kurā darbojas SAP EWM ar integrētu resursu pārvaldību un iekārtu izsekošanu. Iekrāvē tiek ziņots par tehnisku kļūmi, izmantojot IoT sensoru, kas savienots ar SAP BTP, vai arī izmantojot apkopes paziņojumu, kas izveidots SAP Asset Management vai SAP Digital Manufacturing. Bojājums tiek reģistrēts kā sistēmas notikums.

Tradicionālā konfigurācijā šis notikums izraisa manuālu koordināciju starp tehniskās apkopes un noliktavas uzraudzību. Vadītājam jāpārskata noliktavas uzdevumi, atvērtās piegādes un resursu pieejamība vairākos ekrānos.

Izmantojot SAP Joule, kas savienots ar attiecīgajiem SAP objektiem, piemēram, noliktavas uzdevumiem, resursu piešķīrumiem, izejošajām piegādēm un apkopes pasūtījumiem, var novērtēt avārijas ietekmi uz darbību. Tā identificē uzdevumus, kas piešķirti nepieejamajam resursam, pārbauda piegādes prioritātes un, pamatojoties uz sistēmas datiem, pārbauda pieejamo alternatīvo aprīkojumu un kvalificētos operatorus.

Izmantojot šo analīzi, Joule var ierosināt pārdales plānu. Piemēram, tas var ieteikt piešķirt augstas prioritātes komplektēšanas uzdevumus citam iekrāvētim tajā pašā darbības zonā un atlikt zemākas prioritātes uzdevumus. Ja ir konfigurētas atbilstošas pilnvaras, tas var aktivizēt uzdevumu pārdalīšanu SAP EWM un paziņot noliktavas vadītājam apstiprinājuma saņemšanai.

Šī pieeja samazina laiku starp traucējumiem un koriģējošām darbībām. Tā vietā, lai manuāli konsolidētu informāciju par visiem darījumiem, vadītājs saņem strukturētu priekšlikumu, kas iegūts no aktuālajiem SAP datiem.

Starpprocesu informācijas koordinēšana

Aģentūras darba plūsmas kļūst nozīmīgākas, ja lēmumi aptver vairākus objektus. Viens traucējums var ietekmēt noliktavas uzdevumus, transporta vienības, darbaspēka jaudu un pakalpojumu līmeņa saistības.

SAP Joule var apkopot datus no noliktavas pasūtījumiem, piegādes termiņiem, būvlaukuma pārvaldības statusa un apkopes grafikiem. Tas var apkopot situāciju dabiskā valodā un sniegt izsekojamas atsauces uz pamatā esošajiem dokumentiem. Vēl svarīgāk ir tas, ka analīzi var sasaistīt ar izpildāmiem soļiem, piemēram, uzdevumu prioritāšu atjaunināšanu vai brīdinājumu ģenerēšanu atbildīgajām lomām.

Vērtība ir tā, ka tiek samazināts koordinācijas laiks starp funkcionālajām jomām. Noliktavas vadītājs joprojām ir atbildīgs par apstiprināšanu un uzraudzību. Tomēr datu vākšana, ietekmes novērtējums un priekšlikumu ģenerēšana tiek veikta automātiski SAP vidē.

Vairāk par SAP Joule lasiet mūsu rakstā.

Kas jums jāsagatavo pirms AI savienošanas ar SAP EWM?

Katrai AI iniciatīvai SAP EWM ir īpašas prasības. Tajā pašā laikā ir noteikts tehnisko un datu nosacījumu kopums, kas attiecas uz lielāko daļu projektu. To ignorēšana noved pie neprecīziem modeļiem, nestabilas integrācijas vai ierobežotas darbības ietekmes.

Tehniskais ceļš parasti apvieno SAP EWM, SAP Biznesa tehnoloģiju platformu un - automatizētās vidēs - robotikas vai IoT komponentus. Pamats nav pats modelis, bet gan datu kvalitāte, arhitektūras izstrāde un kontrolēta integrācija.

1. solis. Sāciet ar datu novērtēšanu

AI modeļi pilnībā balstās uz vēsturiskajiem un operatīvajiem datiem no SAP EWM un saistītajām sistēmām. Pirmais solis ir strukturēts datu gatavības novērtējums.

• Datu precizitāte: Produktu pamatdatiem, piemēram, svaram, izmēriem, uzglabāšanas apstākļiem un apstrādes vienību tipiem, ir jāatspoguļo fiziskā realitāte. Ja 20 % izmēru datu ir nepareizi, izvietojuma ieteikumu rezultātā tiks bloķēti ejas vai sagatavoti nepiemēroti tvertņu priekšlikumi. Tas pats attiecas uz uzdevumu apstiprināšanas laikiem un darbību zonu piešķiršanu.
• Vēsturiskais dziļums: Prognozēšanas lietojuma gadījumiem, piemēram, darbaspēka prognozēšanai vai pieprasījuma aplēsēm, nepieciešama pietiekama vēsture. Praksē, lai apmācītu uzticamus modeļus, ir nepieciešami 12 līdz 24 mēnešu tīri noliktavas uzdevumu žurnāli, komplektēšanas laiki, ienākošie un izejošie apjomi un sezonalitātes modeļi.
• Datu kavēšanās: Dažos scenārijos ir nepieciešami gandrīz reāllaika dati, piemēram, robotu maršrutēšana vai sastrēgumu noteikšana. Citi, piemēram, nākamās maiņas darbaspēka plānošana, var darboties ar partijas datiem, kas apstrādāti naktī. Arhitektūrā jau no paša sākuma ir jāatspoguļo šī atšķirība.

Bez strukturētiem, konsekventiem datiem modeļa veiktspēja samazināsies neatkarīgi no algoritma izvēles.

2. solis. Noteikt tehniskās integrācijas pieeju

AI netiek instalēts tieši SAP EWM. Tas ir savienots ar SAP Business Technology Platform, kas nodrošina pakalpojumus modeļu apmācībai, izvietošanai un drošai, uz API balstītai saziņai.

Ir divas galvenās pieejas:

• Izmantojot SAP Joule un standarta iespējas:
  SAP Joule nodrošina iepriekš definētus mākslīgā intelekta pakalpojumus, kas iestrādāti SAP lietojumprogrammās. Tā mijiedarbojas ar SAP EWM, izmantojot standarta objektus un atļaujas. Šis ceļš ir piemērots sarunvalodas analīzei, vadītai izņēmumu apstrādei un iepriekš definētām aģentu darba plūsmām. Īstenošanas intensitāte ir mazāka, jo tā balstās uz SAP pārvaldītiem pakalpojumiem.
• Pielāgotu mākslīgā intelekta modeļu izveide SAP BTP:
  Atšķirīgiem scenārijiem organizācijas var izmantot SAP AI Core un saistītos pakalpojumus BTP. Modeļus var izstrādāt Python, apmācīt uz noliktavas datu kopām un izvietot kā API. Ja nepieciešams, ārējiem pamatmodeļiem var piekļūt, izmantojot SAP ģeneratīvo AI centru. SAP EWM apmainās ar datiem ar šiem modeļiem, izmantojot drošus API vai uz notikumiem balstītu integrāciju.

Izvēle ir atkarīga no izmantošanas gadījuma sarežģītības un procesu diferenciācijas pakāpes. Standarta scenārijiem ir pieejami iepriekš sagatavoti pakalpojumi. Ļoti specifiskai noliktavas loģikai var būt nepieciešami īpaši pielāgoti modeļi.

Mākslīgā intelekta modeļiem nepieciešami strukturēti darbības dati no SAP EWM, piemēram, noliktavas uzdevumi, krājumu atribūti, piegādes prioritātes un resursu piešķīrumi. Reāllaika signāli no robotiem vai IoT ierīcēm parasti tiek saņemti, izmantojot SAP BTP pakalpojumus, un turpmākai apstrādei tiek glabāti SAP HANA mākonī.

Ģeneratīvajos AI scenārijos SAP HANA Cloud Vector Engine nodrošina semantisko meklēšanu nestrukturētā noliktavas saturā, piemēram, standarta darba procedūrās, drošības rokasgrāmatās, iekārtu dokumentācijā un iekšējās vadlīnijās. Tas ļauj SAP Joule, ģenerējot atbildes, atsaukties uz apstiprinātiem dokumentiem. Vector Engine atbalsta teksta satura izgūšanu un kontekstualizāciju. Tas neapstrādā telemetrijas plūsmas un neizpilda prognozēšanas laika nišu loģiku.

3. posms. Īstenošanas scenārija izvēle

Izvēlieties sākumpunktu, kas ir saskaņots ar uzņēmējdarbības prioritātēm. Koncentrējieties uz zonām ar augstas vērtības produktiem, biežiem sastrēgumiem vai kritisku caurlaides spēju. Tas samazina risku un sniedz izmērāmu ieskatu pirms pilna mēroga ieviešanas.

4. solis. Apstipriniet sistēmas un API gatavību

Sistēmas ainavai ir izšķiroša nozīme.

• Uz S/4HANA balstīta EWM:
  S/4HANA vidē, kur API un paplašināšanas mehānismi ir standartizēti, integrācija ar AI pakalpojumiem ir vienkāršāka.
• Decentralizēts vai klasisks EWM:
  Vecākas ainavas var prasīt SAP BTP blakusesošu arhitektūru. Tas palielina integrācijas sarežģītību un prasa papildu drošības un datu replikācijas dizainu.
• API pieejamība:
  Jāaktivizē un jāpārvalda standarta SAP EWM API. AI pakalpojumiem nepieciešama strukturēta piekļuve noliktavas uzdevumiem, piegādēm, krājumu datiem un resursu piešķīrumiem. Bez stabilām API, automatizācija nevar iziet ārpus izolētas analītikas.
• Izmēģinājuma darbības joma:
  AI loģika vispirms jāpārbauda kontrolētā apjomā, piemēram, vienā darbības jomā vai produktu kategorijā. Tas ierobežo darbības risku un ļauj pārbaudīt modeli pirms plašākas ieviešanas.

AI integrācija SAP EWM ir tehniska programma, nevis funkciju pārslēgšana. Datu kvalitāte, sistēmas arhitektūra, API iedarbība un kontrolēta izvēršana nosaka, vai prognozēšanas loģika var droši darboties ražošanā.

BIEŽI UZDOTIE JAUTĀJUMI: Svarīgākie jautājumi pirms virzības uz priekšu

Šajā posmā tehniskais virziens ir skaidrāks. Nākamais solis ir pievērsties praktiskiem jautājumiem, kas parasti rodas, kad mākslīgais intelekts SAP EWM pāriet uz plānošanu.

Vai ir nepieciešams S/4HANA, lai ieviestu AI SAP EWM?

Nē, bet sistēmas ainava ietekmē sarežģītību.

S/4HANA iebūvētais EWM nodrošina standartizētus API, notikumu ietvarus un paplašināšanas mehānismus. Tas vienkāršo integrāciju ar SAP biznesa tehnoloģiju platformu un AI pakalpojumiem.

Decentralizēto vai klasisko EWM var arī paplašināt. Tomēr tam bieži vien ir nepieciešama blakus esoša BTP arhitektūra, papildu starpprogrammatūra un skaidra datu replikācija. Tas palielina ieviešanas centienus un pārvaldības prasības.

Lēmums ir arhitektonisks, nevis funkcionāls. Ja datu piekļuve un API ir pareizi strukturēti, AI modeļi var darboties abās ainavās.

Kā AI ir tehniski saistīts ar SAP EWM?

AI nav tieši iestrādāts EWM pielāgošanā.

Modeļi tiek apmācīti un izvietoti SAP biznesa tehnoloģiju platformā, izmantojot tādus pakalpojumus kā SAP AI Core. SAP EWM apmainās ar datiem ar šiem pakalpojumiem, izmantojot API vai uz notikumiem balstītu integrāciju.

Standarta sarunu un aģentu vadītajos scenārijos SAP Joule mijiedarbojas ar SAP objektiem, izmantojot iepriekš definētas prasmes un pilnvaras.

Papildus arhitektūrai stabilai darbībai ir nepieciešamas īpašas tehniskās iespējas.

No SAP puses ir nepieciešamas ABAP zināšanas, lai izveidotu un uzturētu API integrāciju, īstenotu BAdI vai uzlabojumu vietas, uzraudzītu ziņojumu plūsmas un apstrādātu kļūdas. Komandām ir jānodrošina transakciju konsekvence, lai mākslīgā intelekta vadītie ieteikumi neizjauktu noliktavas dokumentu loģiku.

Datu zinātnes pusē parasti ir nepieciešamas Python prasmes, lai izstrādātu, pārmācītu un versificētu AI modeļus SAP BTP. Tas ietver datu kopas sagatavošanu, funkciju izstrādi, modeļu validāciju un modeļu noviržu uzraudzību. Dispersijas noteikšana ir ļoti svarīga, kad noliktavas modeļi mainās sezonālo apstākļu, jaunu produktu līniju vai procesu korekciju dēļ.

Operatīvi uzraudzības pienākumi ir sadalīti. SAP speciālisti pārrauga API darbību, autorizācijas pārbaudes un integrācijas žurnālus. Datu komandas uzrauga prognozēšanas precizitāti, pārkvalificēšanas ciklus un modeļa veiktspējas rādītājus.

Attiecībā uz pielāgotiem prognozēšanas modeļiem EWM nosūta strukturētu datu kopas BTP pakalpojumiem. Modelis atgriež ieteikumus, vērtējumus vai klasifikācijas, ko pēc tam izmanto EWM procesos vai paneļos. Integrācijā jāievēro autorizācijas koncepcijas, datu pārvaldības politikas un darījumu integritāte.

Vai mākslīgais intelekts var automātiski izpildīt noliktavas lēmumus?

Izpilde ir atkarīga no pārvaldības koncepcijas.

AI modeļi var ģenerēt ieteikumus, piemēram, uzdevumu secības maiņu vai agrīnas papildināšanas priekšlikumus. Atkarībā no konfigurācijas un riska tolerances šiem rezultātiem var būt nepieciešams plānotāja apstiprinājums vai arī tie var izraisīt automatizētus turpmākos pasākumus.

Lielākajā daļā ražošanas vidēs tiek piemērota pakāpeniska pieeja. Vispirms sistēma darbojas ieteikumu režīmā. Pēc precizitātes un stabilitātes apstiprināšanas atlasītos scenārijos var pāriet uz kontrolētu automatizāciju.

Joprojām ir nepieciešama cilvēka atbildība, jo īpaši attiecībā uz augstas vērtības krājumiem vai kritiski svarīgiem apkalpošanas līmeņa procesiem.

Kādi dati ir nepieciešami, lai mākslīgais intelekts varētu efektīvi darboties?

Ļoti svarīgi ir augstas kvalitātes operatīvie dati. Galvenās prasības ir šādas:

• precīzi produktu atribūti: svars, izmēri, partijas numuri. Kļūdas, kas pārsniedz 15-20 %, samazina prognozēšanas precizitāti.
• Vēsturiskie dati par uzdevumiem: 12-24 mēnešu komplektēšanas laiki, sezonālo pasūtījumu modeļi un darba žurnāli
• . Telemetrija no robotiem un IoT sensoriem: Reāllaika datu plūsmas prognozētai izvietošanai, darbaspēka sadalei vai autonomai iekārtu maršruta maiņai.
• Noteiktas latentuma vajadzības: vai AI lēmumiem nepieciešama reāllaika vai sērijveida apstrāde.

Vai šis ir IT projekts vai darbības projekts?

Tas ir abējādi.

IT nosaka arhitektūru, datu plūsmas, drošību un integrācijas stabilitāti. Operācijas nosaka lēmumu loģiku, pieļaujamo automatizācijas apjomu un veiktspējas robežvērtības.

Bez darbības atbildības AI ieteikumi paliek neizmantoti. Bez IT pārvaldības modeļi nevar droši darboties ražošanā.

Jau no paša sākuma ir skaidri jānosaka IT un noliktavas pārvaldības lomas.

Mākslīgais intelekts rada vērtību tikai tad, ja tiek ieviests ar atbilstošām zināšanām.

Mākslīgais intelekts SAP EWM maina noliktavu darbību. Tas pārceļ lēmumu pieņemšanu no manuālas koordinācijas uz prognozējošu un adaptīvu kontroli. Prognozējama laika nišu sadalīšana samazina komplektētāju pārvietošanās laiku. Inteliģentā darbaspēka prognozēšana saskaņo personāla komplektēšanu ar pieprasījumu. Agentic darba plūsmas risina iekārtu kļūmes, neapturot operācijas.

Šie rezultāti ir atkarīgi no strukturētas izpildes. Pirms mākslīgā intelekta izmantošanas palielināšanas ir jāpievērš uzmanība trim faktoriem:

• Datu uzticamība: precīzi produktu atribūti, pilnīga uzdevumu vēsture, reāllaika telemetrija.
• Tehniskā arhitektūra: SAP BTP integrācija, iespējotas EWM API, skaidras latentuma prasības.
• kontrolēta izvēršana: izmēģinājuma darbības joma, izmērāmi KPI, modeļa veiktspējas uzraudzība.

Mākslīgais intelekts pats par sevi nenodrošina piegādes ķēdes nākotni. To nodrošina pareiza īstenošana.

Tam nepieciešamas padziļinātas zināšanas par SAP EWM un praktiska AI pieredze. Noliktavas loģikai, uzglabāšanas stratēģijām, darba procesiem un sistēmas integrācijai ir jāsaskan ar modeļa izstrādi un ieviešanu. Bez šādas saskaņošanas prognozes paliek teorētiskas.

Mūsu komanda apvieno praktiskas zināšanas par SAP EWM un mākslīgā intelekta inženierijas spējas. Mēs izstrādājam integrācijas scenārijus, validējam datu gatavību un īstenojam izmēģinājuma projektus, kas nodrošina izmērāmu darbības ietekmi.

Ja jūs izvērtējat AI savai noliktavai, mēs varam novērtēt jūsu pašreizējo situāciju un noteikt strukturētu ieviešanas plānu. Apspriedīsim, kā tas varētu darboties jūsu vidē.

Tradicionālais SAP EWM pret mākslīgā intelekta uzlaboto SAP EWM