Dodavatelské řetězce
Dodavatelské řetězce v průmyslu a obchodu se v současnosti mění rychleji než kdykoli předtím. Dominantními konkurenčními faktory jsou rychlost a náklady. To vyžaduje přepracování efektivních a odolných dodavatelských řetězců.
Energetická krize nutí společnosti snižovat spotřebu energie
Pomůžeme Vám snížit energetické nároky Vaší výroby pomocí využití umělé inteligence!
Prudký nárůst nákladů na energie ohrožuje ziskovost výrobních podniků. Energetická krize dokonce ohrožuje samotnou existenci mnoha firem. Každá společnost proto hledá způsoby, jak snížit spotřebu energie tradičním způsobem. Významně k tomu může přispět i plánování výroby. Toho je dosaženo prostřednictvím energeticky optimalizovaných výrobních sekvencí. Moderní plánovací nástroje, jako je SimAL.Suite, nabízejí pro tento úkol ideální plánovací modely.
SDZ doplňuje metody plánování výroby o energetickou optimalizaci
Naše inovativní nástroje plánování jsou založeny na umělé inteligenci (AI). Ta přebírá úkol automaticky vypočítat energeticky optimalizované výrobní sekvence. SDZ rozšiřuje stávající plánovací modely a uvádí je do souladu s požadovanou energetickou optimalizací. Samotná optimalizace nastavení nabízí potenciální úspory až 6,5 %.
„Pro energeticky optimalizovanou výrobu je třeba při plánování výroby vzít v úvahu další kritéria. Bez umělé inteligence již tyto modely plánování nelze ovládat.“
Dnešní modely digitálního plánování jsou konfigurovány podle více kritérií tak, aby dodržely dodací lhůty, maximalizovaly produktivitu a obstarávaly materiály na vyžádání. Snížení spotřeby energie doplňuje tato kritéria a rozšiřuje modely plánování. Plánování výroby je také automatizováno pomocí plánovacích modelů založených na umělé inteligenci.
Energeticky optimalizované plánování výroby vyvinuté s průmyslovými partnery
SDZ napomáhá průmyslovým podnikům a firmám úspěšně vyřešit výše uvedený úkol. Vycházíme z inovací, které jsme vyvinuli před lety společně s koncernem Volkswagen AG. Ve společném inovačním projektu jsme vyvinuli modely plánování budoucnosti provozu, které jsou zaměřeny na různé aspekty spotřeby energie:
- omezení špičkových zátěží ve spotřebě energie,
- zamezení příliš častému spouštění výrobních strojů,
- přehled výrobních zakázek optimalizovaný z hlediska nutnosti přenastavení,
- vysoká produktivita strojů a systémů,
- paralelizace hlavních výrobních a nevýrobních časů.
Další energeticky optimalizované modely plánování jsme před lety implementovali pro provoz velkých pecí, například pro výrobu žáruvzdorných cihel.
Základem pro implementaci těchto plánovacích modelů je plánovací nástroj SimAL.Suite, pomocí kterého lze vyvíjet plánovací modely založené na AI. Ty jsou integrovány do IT systémů (např. ERP systém SAP) výrobních společností, což firmám nabízí maximální připravenost k plánování. Změny nebo narušení jsou v reálném čase přenášeny do plánovacích modelů, které okamžitě opět optimalizují plánování výroby.
Od této chvíle dispečeři sledují výsledek plánování a koordinují rámcové podmínky. Jedná se o zajištění materiálu zohledňující jeho plánovanou (s)potřebu, úpravu plánování personálního nasazení nebo koordinaci distribuce vyrobeného zboží k zákazníkům.
Plánovací nástroj SimAL.Suite | AI automatizuje plánování výroby
SimAL.Suite je osvědčený plánovací nástroj pro plánování výroby. Nabízí moduly pro plánování prodeje, plánování požadavků na materiál, kapacitní plánování a pro plánování výrobních sekvencí optimalizované dle potřeby nastavení výrobních zařízení. Je plně integrován do prostředí IT systému výrobní společnosti, a to jak na straně ERP, tak prostřednictvím propojení s výrobou. Různé metody umělé inteligence umožňují úplnou automatizaci plánování výroby a činí tak firmy méně závislé na znalostech a zkušenostech jednotlivých zaměstnanců.
Stručné shrnutí a FAQ k energetické optimalizaci provozů
Jak lze využít umělou inteligenci při plánování výroby?
Kvalita plánování výroby určuje ziskovost a konkurenceschopnost každého výrobního podniku. V dnešní době probíhá pod velkým časovým tlakem, protože stále nové ovlivňující faktory vedou ke změnám v plánování výroby.
Při plánování výroby je třeba vzít v úvahu řadu kritérií. Dispečeři jsou jimi zavaleni, proto se používají digitální plánovací modely. Ke zohlednění všech kritérií plánování výroby v těchto plánovacích modelech se používají metody umělé inteligence (AI). Ty automaticky vypočítají nové výrobní plány v reálném čase, když se změní vstupní faktory. Cílová funkce zajišťuje soulad se specifickými cíli společnosti. Dispečeři provádění "pouze" konečnou kontrolu automaticky vypočítaného plánu výroby a následně jej v jednotlivých případech dle potřeby mohou ještě upravit.
SDZ prosazuje využití AI při plánování výroby a radí firmám s využitím metod AI. Pro jaké případy použití plánování výroby je AI vhodná? Jak lze implementovat metody umělé inteligence pro plánování výroby? Jaké údaje jsou k tomu potřeba? Rádi s Vámi osobně pohovoříme o možnostech, které se pro Vaši společnost nabízí.
Jak lze automatizovat plánování výroby?
Plánování výroby je jedním z nejnáročnějších úkolů ve výrobních podnicích, protože musí přímo reagovat na mnoho vlivů. Plánování výroby musí koordinovat všechny provozní procesy a materiálové toky tak, aby byly dodrženy dodací termíny, maximalizována produktivita a byla zaručena ekonomická výroba.
To vyžaduje zohlednění mnoha kritérií při plánování výroby: dodací termíny, dostupnost materiálu, využití kapacity, personální dostupnost.... abychom jmenovali jen několik kritérií. Aby bylo možné zohlednit všechna kritéria při plánování výroby v reálném čase, je v dnešní době nutné, aby plánování výroby bylo automatizováno.
Kromě toho se používají modely digitálního plánování, které obsahují metody matematické optimalizace, od heuristiky po metody umělé inteligence (AI). Využitím těchto metod dochází k automatickému výpočtu a optimalizaci výrobních plánů. Specifikace individuálních cílů společnosti umožňuje individuální přizpůsobení plánování výroby.
Kontaktujte nás, rádi Vám vysvětlíme možné využití digitálního plánování výroby!
Problémy s dodávkami zpomalují růst průmyslu a obchodu
Jsou úzká místa v doručování pouze krátkodobým jevem?
Současné turbulence v globálních dodavatelských řetězcích nyní představují velké výzvy pro společnosti ve všech průmyslových odvětvích po celém světě. Vedou k omezení výroby a dlouhým čekacím dobám na prodejních trzích. Od začátku koronavirové pandemie došlo k narušení dodavatelského a hodnotového řetězce, které je v současné době obtížné dostat zpět do pravidelného rytmu.
Dá se předpokládat, že současné výpadky světového obchodu az nich vyplývající úzká hrdla dodávek se v průběhu příštího roku opět zmírní. V zásadě se ale společnosti budou muset v budoucnu připravit na zvýšení volatility a rychlosti globálního světového obchodu ve všech odvětvích.
Jak čelit strategicky překáždkám v dodavatelských řětězcích?
- Světový obchod je utvářen nestálými dodavatelskými řetězci
- Schopnost dodávat určuje konkurenceschopnost
- Posování odolnosti hodnotového řetězce
- Urychlení digitální transformace
- Rozvoj trvalé ochoty/zvyklosti plánovat
Co se nám dnes zdá rychlé, zítra bude pomalé
Na jedné straně je to důsledek digitální transformace, při které jsou informace zaznamenávány a zpracovávány v reálném čase. Existuje však také zvýšená náchylnost k selhání komplexních dodavatelských řetězců, které byly navrženy v posledním desetiletí. Nepředvídatelné události, ať už klimatické nebo politické, vedou přímo k překážkám v doručování nebo ke zvyšování nákladů. Nedostatečná údržba, modernizace a další rozvoj infrastruktury všech druhů dopravy vedou opakovaně k omezování dodávek v průmyslu a obchodu.
Společnosti musí být vůči této dynamice odolnější. K tomu musí okamžitě reagovat na aktuální dění a dění v budoucnosti a flexibilně přizpůsobovat své hodnotové řetězce. K tomu je důležité rychle získávat informace o rušivých vlivech a umět je okamžitě zpracovat. V budoucnu to bude vyžadovat, aby společnosti byly neustále připraveny plánovat, čehož lze dosáhnout pouze dalším rozvojem digitální transformace.
Kromě toho si společnosti musí také vynutit používání metod umělé inteligence (AI) při zpracování informací a hromadných dat. Tímto způsobem můžete zpracovat mnohem více dat, mnohem rychleji a automaticky, a tím přímo evidovat výskyt úzkých míst doručení.
Jak může využití dat při nákupu zajistit bezpečnost dodávek?
Kromě digitalizace provozních procesů by firmy měly zapojit i své partnery, a to jak na straně nákupu, tak na straně distribuce. Důraz je kladen na strategický nákup, který musí zajistit rámcové podmínky pro bezpečnost dodávek. V budoucnu to bude vyžadovat nové strategie nákupu a také rozšíření partnerské sítě dodavatelů. Kromě kvality nakupovaného zboží a nákupních podmínek je třeba zohlednit i další aspekty nákupu.
To platí i pro poskytování informací partnery, jejichž dostupnost a kvalita by měla být v budoucnu součástí nákupních podmínek. Dalším východiskem může být otázka, zda by se v budoucnu neměla opět interně koordinovat přeprava zboží (příchozí i výstupní). Globální hodnotové řetězce v současnosti procházejí dramatickými změnami a vyžadují přeskupení dodavatelských řetězců ve všech odvětvích a v maloobchodě. Tento insourcing poskytuje společnostem další nástroje k zajištění bezpečnosti dodávek i v případě úzkých míst v dodávkách.
Jak flexibilně uspořádat podnikové procesy
Dnes je důležité, aby společnosti vyvíjely nové strategie pro řízení dodavatelského řetězce. Základem jsou dosud nezohledněné extrémní obchodní scénáře, které popisují zvyšující se volatilitu trhů. S tím musí být sladěny všechny firemní procesy, od nákupu přes výrobu až po distribuci.
Pohled na automobilový průmysl jako příklad ukazuje, jaké výhody podnik získává, je-li schopen flexibilně řídit své dodavatelské řetězce: v případě očekávaných disrupcí dodávek v rámci svého hodnotového řetězce společnost adekvátně zasáhne, okamžitě zruší dodávky a zastaví montážní linky. Naopak žádný dodavatel nebyl schopen upravit své vlastní náklady tak rychle. Tento vývoj vedl v roce 2021 k poklesu tržeb dodavatelů o 20 až 30 procent. Na druhou stranu, když výrobce automobilů rozpozná blížící se konec problémů v dodávkách, jsou ihned jeho dodavatelům zasílány krátkodobé harmonogramy dodávek. Automobilový průmysl má letos vysoké zisky, a to i přes klesající objemy prodejů. Zvláštní postavení mají dodavatelé pro automobilový průmysl, kteří jsou zmíněným vývojem pokaždé „překvapeni“. Chybí jim potřebné referenční body pro dynamickou kontrolu jejich procesů tvorby hodnoty.
Pro všechny výrobní společnosti bude v budoucnu nezbytná větší flexibilita a intenzivní orientace na potřeby zákazníků v rámci hodnototvorných procesů. K tomu je třeba přehodnotit strategie zásob nebo upravit výrobní strategie, i když to nevede k optimalizaci nákladů v jednotlivých provozních situacích. V budoucnu se na každém prodejním trhu prosadí firmy, které jednají rychle a spolehlivě. Schopnost dodávat se tak stává jedním z rozhodujících faktorů úspěchu každé společnosti, což pandemie a její důsledky jasně ukázaly.
SDZ posiluje konkurenceschopnost firem na dynamických trzích
SDZ podporuje firmy při redesignu hodnotových řetězců v průmyslu a obchodu. Posuzujeme odolnost dodavatelského řetězce s ohledem na dynamické výkyvy a možná narušení na nákupních a prodejních trzích. Zvažujeme, jak růst společnosti, její expanze na nové trhy nebo rozšiřování hloubky a šíře sortimentu ovlivňuje dodací schopnosti a náklady.
Vyvíjíme strategie pro řízení dodavatelského řetězce orientované na poptávku. Za tímto účelem zvažujeme strukturu toku zboží a strategie provozních procesů:
- Zásobovací síť (struktura umístění výroby a logistiky)
- Struktura a organizace dopravy
- Operační strategie pro řízení zásob a plánování výroby
- Digitální transformace řízení dodavatelského řetězce
- Automatizace vnitropodnikových přeprav a materiálových toků
Konkrétní zůpsob, jakým můžeme pomoci i Vašemu podniku, zjistíte zde.
Stručné shrnutí
Nejčastější otázky týkající se problémů dodavatelských řetězců
Jak se můžete v budoucnu lépe vypořádat s úzkými místy v dodavatelských řetězcích?
Problémům s dodávkami se nelze vyhnout, lze je ale včas odhalit. Sledováním tržního chování a konkrétních ovlivňujících faktorů mohou společnosti v rané fázi identifikovat narušení dodavatelského řetězce, určit výsledné dopady na vlastní procesy tvorby hodnoty a cíleně na ně reagovat.
K tomu musí společnosti důsledně řídit digitální transformaci, aby mohly využívat aktuální informace, identifikovat potřebu okamžité akce a rychle a konkrétně reagovat na nové situace. Jednou složkou je využití umělé inteligence (AI). Chybtře navržené procesy a algoritmy umožňují rychlé a pro společnost specifické zpracování hromadných dat a generují doporučení k provedení potřebné akce, rozhodnutí.
Zjistěte zde, jak můžete přepracovat své hondototvorné procesy a posílit svou konkurenceschopnost v případě úzkých míst v doručování! Více se dozvíte zde.
Jak byste měli připravit strategické scénáře s ohledem na možná úzká místa Vašeho dodavatelského řetězce?
Faktorem úspěchu v boji proti narušení dodavatelského řetězce je okamžitá informace o jejich výskytu. A rychlé a cílené jednání s cílem předejít jejich následkům nebo jejich zmírnění. Každá minuta, kdy budete jednat rychleji než konkurence, vám poskytne konkurenční výhodu. V momentu, kdy se například dozvíte o nehodě v Suezském průplavu nebo na rušné lodní cestě, byste měli zaznamenat dopady této události na procesy Vaší společnosti a podle toho jednat. Totéž platí pro bouři v Čínském moři nebo v Karibiku. Nebo jiné rušivé faktory, které ovlivňují Váš hodnotový řetězec.
Chcete-li to provést, měli byste mít předem definované a analyzované scénáře, které ohrožují procesy Vaší společnosti a vyžadují okamžitou akci. Buď máte v šuplíku ucelené akční plány, nebo využijete možnosti simulace. Digitální dvojčata vašeho dodavatelského řetězce Vám nabízejí možnost v kterémkoli okamžiku (pře)plánovat své procesy, abyste zajistili schopnost Vaší společnosti opět dodávat své produkty rychleji než konkurence. Jak ukázala pandemie, poskytne Vám to významnou konkurenční výhodu.
Rádi vám ukážeme, jak takové digitální dvojče implementovat ve vaší firmě.
