Проблема: Поставщики комплектующих материнской компании не имеют информации о количестве использованных комплектующих и планируют производство, полагаясь на опыт, что приводит к ошибкам и трудностям в управлении запасами. Нестабильные объёмы заказов материнской компании создают проблемы для управления запасами у поставщиков, что может сказаться на их финансовом состоянии.
Цель: создание системы прогнозирования на основе AI для предсказания объёмов поставок, что оптимизирует управление запасами и производительность.
Предложение:анализировать исторические данные и строит прогнозы на основе трендов, что позволяет предсказать будущее поведение и оптимизировать количество необходимых поставок.
Решение: Сбор данных осуществлялся на производственном предприятии через центр интернет-данных. Данные включали переменные, такие как номер детали, время создания, объём заказа, планируемый объём поставки и т.д. Эти данные использовались для тренировки модели AI, которая будет предсказывать объёмы поставок, улучшая управление запасами. Инженеры компании AI GEEKS применили алгоритм LSTM (Long Short-Term Memory) для прогнозирования объёмов заказов. Этот алгоритм позволяет учитывать долгосрочные зависимости в данных, что делает его подходящим для задач прогнозирования на основе временных рядов.
Преимущество на рынке: Команда инженеров AI GEEKS создала модель, которая предсказывает количество заказанных деталей с точностью до 1–2 деталей. Это означает, что поставщики смогут заранее предсказать количество деталей, которые закажет материнская компания, и подготовить все материалы для оптимизации управления запасами и производства.
В результате компания-поставщик была готова к моменту, когда фактический заказ будет сделан, избегая таких ситуаций, как нехватка деталей, нехватка времени для завершения заказа или переизбыток деталей.
Проблемы, возникающие из-за неспособности заранее спланировать производство, часто приводят к убыткам и дополнительным затратам во времени. Использование AI позволило повысить эффективность, снизить риски и оптимизировать процесс поставок.