Deprecated: Function get_magic_quotes_gpc() is deprecated in /home/statyba/public_html/class/Page_Settings.php on line 63

Notice: Trying to access array offset on value of type bool in /home/statyba/public_html/class/Groups.class.php on line 975

Deprecated: Function get_magic_quotes_gpc() is deprecated in /home/statyba/public_html/class/Page_Settings.php on line 63

Notice: Trying to access array offset on value of type bool in /home/statyba/public_html/class/Groups.class.php on line 975

Deprecated: Function get_magic_quotes_gpc() is deprecated in /home/statyba/public_html/class/Page_Settings.php on line 63

Notice: Trying to access array offset on value of type bool in /home/statyba/public_html/class/Groups.class.php on line 975

Notice: Trying to access array offset on value of type bool in /home/statyba/public_html/class/ItemDescription.class.php on line 540

Deprecated: Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated in /home/statyba/public_html/includes/smarty/libs/plugins/modifier.escape.php on line 71

Deprecated: Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated in /home/statyba/public_html/includes/smarty/libs/plugins/modifier.escape.php on line 77
DI gamybos valdymui | AIVA SISTEMA - verslo valdymo sprendimai
       
 
AIVA AI Forecasting - užsakymų srauto ir gamybinių pajėgumų prognozavimas Klauskite
 
AIVA AI Forecasting naudoja mašininį mokymąsi būsimo užsakymų srauto, gamybos apkrovimo ir darbuotojų bei darbo centrų pajėgumų poreikiui prognozuoti.
    

AIVA AI Forecasting - užsakymų srauto ir gamybinių pajėgumų prognozavimas

Numatyti būsimą gamybos apkrovą dar prieš jai atsirandant

Gamybos įmonės nuolat susiduria su užsakymų kiekio svyravimais. Vienais laikotarpiais gamybiniai pajėgumai gali būti nepakankamai išnaudojami, kitais ? darbuotojų ir darbo centrų pradeda trūkti.

AIVA AI Forecasting ? esame sukūrę dirbtinio intelekto sprendimą, kuris, naudodamas istorinius įmonės duomenis ir mašininio mokymosi metodus, padeda prognozuoti būsimą užsakymų srautą bei gamybinių pajėgumų poreikį.

Sprendimo tikslas ? padėti įmonei anksčiau pamatyti būsimas apkrovas ir iš anksto priimti sprendimus dėl darbuotojų, pamainų, atostogų, subrangos ar papildomų gamybinių pajėgumų.


Kokią problemą sprendžia AIVA AI Forecasting?

Gamybos planavimas dažnai prasideda tik tada, kai užsakymai jau gauti.

Tačiau sprendimai dėl darbuotojų, pamainų ar papildomų pajėgumų paprastai turi būti priimami gerokai anksčiau.

Įmonėms aktualūs klausimai:

  • kiek užsakymų tikėtina gauti kitą savaitę ar mėnesį;
  • kurių gaminių grupių paklausa gali augti;
  • kokie darbo centrai bus labiausiai apkrauti;
  • ar pakaks esamų darbuotojų;
  • kada saugiau planuoti darbuotojų atostogas;
  • ar reikės papildomos pamainos;
  • kada gali prireikti laikinų darbuotojų ar subrangos;
  • ar esamų gamybinių pajėgumų pakaks būsimiems užsakymams.

AIVA AI Forecasting padeda šiuos klausimus spręsti naudojant duomenimis pagrįstas prognozes, o ne vien vadovų intuiciją.


Kaip veikia AIVA AI Forecasting?

1. Analizuojami istoriniai duomenys

Sprendimas gali naudoti:

  • istorinius klientų užsakymus;
  • užsakymų datas ir kiekius;
  • gaminių grupes;
  • klientų segmentus;
  • pardavimo istoriją;
  • sezoninius svyravimus;
  • gamybos apkrovimo duomenis;
  • darbo centrų užimtumą;
  • darbuotojų pajėgumus;
  • faktinius gamybos rezultatus.

Duomenys gali būti gaunami iš AIVA CRM, pardavimų ir gamybos valdymo sistemos arba integruojami iš kitų įmonės naudojamų sistemų.


Mašininis mokymasis

AIVA AI Forecasting naudoja mašininio mokymosi metodus, kurie padeda nustatyti istoriniuose duomenyse esančias tendencijas ir pasikartojančius dėsningumus.

Modelis gali vertinti:

  • ilgalaikes užsakymų tendencijas;
  • sezoniškumą;
  • pasikartojančius paklausos svyravimus;
  • skirtingų gaminių grupių dinamiką;
  • gamybos apkrovimo istoriją;
  • kitus prognozei reikšmingus rodiklius.

Remiantis šiais duomenimis formuojama būsimo užsakymų srauto prognozė.

Diegimo metu nekuriamas naujas DI produktas nuo pradžių ? jau sukurtas AIVA AI Forecasting modelis adaptuojamas konkrečios įmonės duomenims.


Ką galima prognozuoti?

Priklausomai nuo įmonės turimų duomenų ir procesų, AIVA AI Forecasting gali būti naudojamas prognozuoti:

Užsakymų kiekį

Kiek užsakymų tikėtina gauti pasirinktu laikotarpiu.

Užsakymų apimtį

Ne tik užsakymų skaičių, bet ir numatomą gamybos darbų apimtį.

Atskirų gaminių grupių paklausą

Kurios gaminių grupės artimiausiu metu gali būti labiau arba mažiau paklausios.

Darbo centrų apkrovimą

Kokiems darbo centrams artimiausiu laikotarpiu gali tekti didžiausias krūvis.

Darbuotojų poreikį

Kiek darbuotojų ar darbo valandų gali reikėti prognozuojamam gamybos kiekiui įvykdyti.

Pajėgumų trūkumą

Kada prognozuojamas užsakymų srautas gali viršyti turimus gamybinius pajėgumus.


Nuo užsakymų prognozės iki gamybinių pajėgumų poreikio

Vien užsakymų kiekio prognozės gamybos įmonei dažnai nepakanka.

Skirtingiems gaminiams pagaminti gali reikėti visiškai skirtingų:

  • operacijų;
  • darbo centrų;
  • darbuotojų kompetencijų;
  • gamybos laiko;
  • medžiagų.

Todėl AIVA AI Forecasting prognozė gali būti susiejama su AIVA gamybos technologijų duomenimis.

Pavyzdžiui, jei prognozuojamas tam tikros gaminių grupės užsakymų augimas, sistema gali padėti įvertinti, kokį papildomą krūvį tai sukels konkretiems darbo centrams ar darbuotojų grupėms.

Taip prognozė tampa ne tik pardavimo, bet ir gamybinių pajėgumų planavimo įrankiu.


Kaip prognozė gali būti panaudota?

Darbuotojų planavimui

Iš anksto žinant galimą gamybos apkrovimą galima:

  • koreguoti pamainų skaičių;
  • planuoti darbuotojų darbo grafikus;
  • nuspręsti dėl papildomų darbuotojų;
  • laiku pradėti darbuotojų paiešką.

Atostogų planavimui

Prognozuojant mažesnį užsakymų srautą galima tinkamiau planuoti darbuotojų atostogas.

Subrangos planavimui

Jeigu prognozuojama, kad tam tikru laikotarpiu įmonės pajėgumų nepakaks, galima iš anksto tartis su subrangovais.

Įrenginių ir pamainų planavimui

Galima įvertinti, kurių darbo centrų apkrovimas artės prie maksimalaus ir ar reikės:

  • papildomos pamainos;
  • ilgesnio darbo laiko;
  • papildomo įrenginio;
  • dalies darbų perkėlimo kitur.

Investiciniams sprendimams

Ilgesnio laikotarpio prognozės gali būti papildomas informacijos šaltinis vertinant, ar verta didinti gamybinius pajėgumus.


Ryšys su AIVA CRM

AIVA AI Forecasting gali naudoti duomenis ne tik apie jau įvykdytus užsakymus.

Integracija su AIVA CRM sudaro galimybę prognozavimo modelį papildyti:

  • klientų paklausimų dinamika;
  • komercinių pasiūlymų kiekiu;
  • potencialių užsakymų duomenimis;
  • klientų aktyvumo istorija;
  • pardavimo vadybininkų planuojamais sandoriais.

Tai gali padėti anksčiau pastebėti būsimo užsakymų srauto pokyčius.

Svarbu: konkretus CRM rodiklių panaudojimas priklauso nuo kliento duomenų kokybės ir pasirinkto prognozavimo modelio.


Ryšys su AIVA GAMYBA AI

AIVA GAMYBA AI veikia kaip prognozavimo sprendimo duomenų šaltinis ir rezultatų panaudojimo platforma.

Iš jos galima gauti:

  • istorinius gamybos užsakymus;
  • faktinius gamybos kiekius;
  • operacijų laikus;
  • darbo centrų apkrovimą;
  • darbuotojų darbo laiką;
  • prastovas;
  • kitus gamybos rodiklius.

AIVA AI Forecasting prognozės gali būti naudojamos tolimesniam gamybinių pajėgumų ir resursų planavimui.


Ryšys su AIVA Production AI Agent

Šie du AIVA AI produktai sprendžia skirtingus uždavinius.

AIVA AI Forecasting atsako:

Kas mūsų laukia ateityje?

Jis prognozuoja būsimą užsakymų srautą ir pajėgumų poreikį.

AIVA Production AI Agent atsako:

Kaip geriausia įvykdyti jau gautus užsakymus?

Jis planuoja konkrečių gamybos operacijų vykdymą ir paskirsto užduotis.

Kartu šie sprendimai leidžia sukurti vientisą procesą:

būsimo užsakymų srauto prognozė -> pajėgumų paruošimas -> realūs užsakymai -> DI gamybos planavimas -> vykdymas -> faktiniai duomenys -> naujos prognozės.


Prognozės tikslumas

Prognozės kokybė priklauso nuo turimų duomenų:

  • jų istorinio laikotarpio;
  • pilnumo;
  • nuoseklumo;
  • užsakymų struktūros;
  • sezoniškumo;
  • rinkos pokyčių.

Todėl diegimo metu pirmiausia įvertinami įmonės turimi duomenys, o mašininio mokymosi modelis adaptuojamas konkrečiai įmonei.

Modelio tikslumas gali būti periodiškai vertinamas lyginant:

prognozuotą užsakymų srautą -> faktinius gautus užsakymus

ir

prognozuotą pajėgumų poreikį -> faktinį gamybos apkrovimą.


Diegimas

AIVA AI Forecasting diegimas paprastai vykdomas keliais etapais.

1. Duomenų analizė

Įvertinama, kokius istorinius duomenis įmonė turi ir ar jų pakanka prognozavimo modeliui.

2. Duomenų paruošimas

Duomenys sujungiami, išvalomi ir parengiami mašininio mokymosi modeliui.

3. Modelio adaptavimas

Jau sukurtas AIVA AI Forecasting modelis adaptuojamas konkrečios įmonės duomenims.

4. Modelio mokymas ir validavimas

Modelis mokomas istorinių duomenų pagrindu ir tikrinamas prognozių tikslumas.

5. Integracija

Prognozavimo sprendimas integruojamas su AIVA ar kitomis įmonės informacinėmis sistemomis.

6. Bandomoji eksploatacija

Prognozės lyginamos su faktiniais rezultatais ir, jei reikia, modelio parametrai tikslinami.


Kam skirtas AIVA AI Forecasting?

Sprendimas ypač naudingas gamybos įmonėms, kuriose:

  • užsakymų srautas svyruoja;
  • yra ryškus sezoniškumas;
  • darbuotojų ir pajėgumų poreikis nėra pastovus;
  • sudėtinga iš anksto suplanuoti pamainas ir atostogas;
  • papildomų darbuotojų suradimas užtrunka;
  • naudojama subranga;
  • svarbu anksčiau pastebėti artėjantį pajėgumų trūkumą.

AIVA AI Forecasting licencija

Kaina nustatoma pagal prognozavimo apimtį ir naudojamų duomenų struktūrą.

Papildomos paslaugos :

AIVA AI modelio adaptavimas ir mokymas kliento duomenimis ? 90 Eur + PVM / val.

Integravimo ir diegimo darbai ? 80 Eur + PVM / val.


Norite įvertinti, ką galima prognozuoti iš Jūsų įmonės duomenų?

Galime įvertinti:

  • kiek istorinių duomenų turite;
  • ar juose matyti sezoniškumas;
  • kokius rodiklius tikslinga prognozuoti;
  • kokiam laikotarpiui prognozė būtų naudinga;
  • kaip užsakymų prognozę susieti su darbuotojų ir darbo centrų pajėgumais.

Susisiekite su AIVA SISTEMA ? įvertinsime, kaip AIVA AI Forecasting galima pritaikyti Jūsų gamybos procesams.




Atgal
 
Slapukų naudojimo taisyklės © 1995 - 2026 Aiva sistema. Svetainėje pateiktą informaciją naudoti be sutikimo draudžiama.
webleader.lt