预测性维护如何改变供应链

技术援助以无数方式改变了供应链,近年来近年来最突出的变化驱动因素之一是预测性维护。

随着供应链变得更加复杂,他们需要更大的监督和关怀。因此,在机器和机器人和各种复杂的技术方面具有许多益处,而且也潜在的弱点。如果供应链中的任何关键组件都发生故障或故障,他们可以将其带到完全停止。

一篇文章 GTI预测性 explains,

未能有效管理供应链系统的成本可能是巨大的。 。 。考虑所有可能的变量对于保持稳定的价格并保持盈利至关重要。 。 。 2018年,供应链中断以记录率发生 近30%,成本计算数十亿美元 延迟和浪费产品。

这是预测性维护进入的地方。它确保了供应链中的机器和机器人保持良好。

本星期’森林物流的文章解释了预测维护是什么以及它的方式’S转换供应链。

什么是预测的维护?

实现预测性维护来实现心态和技术帮助实现它。这种心态涉及强调确保在积极维护供应链中的机器和机器人。另外,在技术前沿,这种方法由IOT设备(例如收集数据和监视条件)的传感器。

反过来,机器学习是预测维护的最终组成部分。它允许计算机分析收集的数据并根据其进行预测。考虑到这一点,这带来了什么好处?

主动供应链

预测性维护意味着提供电源链操作的基础转变。他们不’必须尽可能响应于他们的会发生什么。相反,预测性维护将供应链转化为积极主动。例如,它跟踪机器健康,导致机器处于更好状态。也就是说,供应链没有’不得不等待机器出错的东西来提供它的保养。因此,供应链可以在甚至可以成为问题之前解决潜在的问题。

更多数据

通过传感器在供应链中连续连接到机器和机器人,经常收集数据。最重要的是,这导致的是更聪明,更有效的供应链。另外,就像我们一样’ve 之前提到,机器学习和人工智能更普遍不会良好地表现不足的数据库。通过将大数据从计算机进行拉动,通过机器学习,可以做出更精确的模型和准确的预测。因此,预测预测不起作用’T只能确保更好地保存机器和机器人,但更多的知识通常与一般合作。

减少干扰

通过定期调度机器和机器人的维护,由于预测性维护,其中任何一个都有问题的机会变得最小。这是至关重要的,因为它意味着供应链具有更高的可能性在没有中断的情况下运行的可能性更高。即反过来意味着更加成本减少和改善的收入。

供应链潜水在他们的文章中解释了预测维护,

预测维护最常见的目标是改进的正常运行时间,去年的普华永道调查中有51%的受访者表示这是他们的组织’采用技术的原因。

供应链管理 - 全球化

除了许多机会外,全球化的供应链行业是潜在的陷阱,因此,为他们做准备至关重要’s health.

全球化对供应链有许多积极影响。由于需求的增加,从更大的市场增长,到期互联网上升的连接。有了这一说,许多积极因素都有相应的风险。

Milosz Majta,概述了他的 福布斯 article,

正如全球化的效益和成本一样,全球供应链具有类似的优缺点。特别是,公司需要管理相关的风险。

这意味着如果他们希望看到全球化的upsides,那么管理供应链的人需要能够减轻这些风险。毕竟,全球化就像市场需求和压力的任何其他主要发展,导致机遇和威胁。至关重要的是,公司充分克服这些威胁的能力比以往任何时候都大。这在没有小部分是由于机器学习,人工智能(AI)和自动化的进步。

本星期’森林物流的文章突出了因全球化而导致的链条面临的障碍以及他们可以做些什么来解决它们。

有害的外部因素

在全球范围内管理供应链时,损坏外部因素更有可能进入发挥作用。这些因素可以看起来像各国,自然灾害,战争等的政治不稳定最终,这些因素都有哪些因素是供应链中的潜在故障。如果是一个国家’政府处于动荡,其港口可能会受到影响。如果战争爆发,某些供应链路线可能不再是安全的。这同样适用于危险的天气事件。由于规模和变化全球化带来了所有这些因素,所有这些因素都变得更有可能。

这可能是一种风险’T始终被其自然减轻 - 它’S外部。最佳公司可以做的是每次潜在事件都有应急战略。即便如此,其策略最终将是反应性的。反过来,这种威胁确实存在一个论点 区域化。由于区域化减少了规模和不稳定问题。

不确定

市场需求和趋势越来越难以为能够影响戏剧的供应链的更多演员做准备。全球化是最大的演员可能。反过来,涌入的数据涌入,越来越难以处理,分析和使预测。因此,供应链公司有可能在黑暗中挣扎。

以下是技术进步对抗全球化威胁至关重要的地方。通过能够自动化数据输入和集合,以及通过AIS数据的过程,这种威胁将大大最小化。一旦数据收集成为自动过程,可以跟踪数据变得简单。并且,通过该数据,AI可以使预测和预测能够更好地了解市场。

复杂

供应链中的更多链接意味着它内部可能的弱点。通过全球化,供应链更长,涉及更多停止,需要更多时间,并包括多行沟通。因此,这种更大的复杂性需要更大的监督,因为即使一个弱链接也可以消除整个链条。

这种全球化的副产品可以通过先前提到的技术在很大程度上得到解决。通过自动化过程沿着它可以简化供应链中的增加复杂性。此外,通过AIS的预测可以增加供应链的可靠性。最后,通过区间的技术可以更好地实现链中每个链路所需的监督。