Dirbtinis intelektas gamybos valdymui – AIVA GAMYBA AI

Gamybos valdymo sistema su integruotais dirbtinio intelekto sprendimais

AIVA GAMYBA AI – naujos kartos gamybos valdymo sistema, jungianti klientų užsakymus, gaminių technologijas, darbuotojus, darbo centrus, medžiagų tiekimą, sandėlį ir faktinį gamybos vykdymą su integruotais dirbtinio intelekto sprendimais.

Sistema sukurta AIVA 9001 platformos funkcionalumo pagrindu ir realizuota Web technologijomis.

AIVA GAMYBA AI naudojami du pagrindiniai dirbtinio intelekto sprendimai:

1. DI gamybos planavimui – operacijų trukmei prognozuoti, užduotims darbuotojams ir darbo centrams suplanuoti bei planui tikslinti pagal faktinius vykdymo duomenis.

2. DI atsargų ir tiekimo planavimui – būsimam medžiagų ir prekių poreikiui prognozuoti, optimalioms atsargoms apskaičiuoti ir tiekimo užsakymams planuoti.

Nuo kliento užsakymo iki gamybos ir tiekimo sprendimų

AIVA GAMYBA AI sujungia visą pagrindinę gamybos valdymo grandinę:

CRM ir klientų užsakymai
-> gaminio technologija
-> medžiagų poreikis
-> atsargų ir tiekimo planavimas
-> gamybos operacijos
-> darbo centrai ir darbuotojai
-> DI gamybos planas
-> užduočių vykdymas
-> faktiniai rezultatai
-> DI modelių tikslinimas.

Tai leidžia DI naudoti ne atskirus duomenų rinkinius, o informaciją iš realaus įmonės proceso.

1. AIVA AI Production Planning

DI operacijų trukmės prognozavimui, gamybos planavimui ir užduočių paskirstymui

Gamybos planavimo tikslumas labai priklauso nuo to, kiek realiai trunka konkrečios operacijos.

Tradiciniame planavime dažnai naudojami normatyviniai laikai, tačiau faktinė operacijos trukmė gali skirtis priklausomai nuo:

• darbuotojo patirties ir našumo;
• gaminio tipo;
• operacijos;
• darbo centro;
• partijos dydžio;
• technologinių sąlygų.

AIVA AI Production Planning naudoja mašininio mokymosi modelį, kuris analizuoja faktinius ankstesnių operacijų vykdymo duomenis ir prognozuoja numatomą būsimos operacijos trukmę.

Prognozuojamas laikas naudojamas sudarant gamybos planą ir paskirstant užduotis.

-> Plačiau apie AIVA AI Production Planning

Kaip DI padeda sudaryti realų gamybos planą?

Planuojant gali būti vertinama:

• klientų užsakymų terminai;
• gaminių technologinės operacijos;
• prognozuojamos operacijų trukmės;
• darbuotojų kompetencijos;
• darbuotojų faktinis prieinamumas;
• darbo centrų užimtumas;
• įrenginių gedimai ir prastovos;
• medžiagų prieinamumas;
• užsakymų prioritetai.

Todėl planuojama ne tik pagal teorinį darbo centro pajėgumą, bet ir pagal realią gamybos situaciją.

Darbuotojų duomenys ir tabelis

Gamybos planas turi atsižvelgti ne tik į darbuotojo kompetenciją, bet ir į tai, ar jis konkrečiu metu gali dirbti.

AIVA sistemoje gali būti naudojami elektroninio tabelio duomenys:

• darbo grafikas;
• darbo pradžia ir pabaiga;
• atostogos;
• neatvykimai;
• vėlavimai.

Šie duomenys leidžia koreguoti realų darbo centro pajėgumą ir paskirstyti užduotis tiems darbuotojams, kurie tuo metu yra prieinami.

Staklių gedimų ir prastovų įvertinimas

Jeigu įrenginys sugenda ar yra planuojamas remontas, tai turi tiesioginę įtaką gamybos planui.

AIVA GAMYBA AI gali įvertinti:

• gedimo pradžią;
• planuojamą pataisymo laiką;
• darbo centro neprieinamumo laikotarpį;
• galimus alternatyvius darbo centrus.

Pagal šią informaciją gamybos planas gali būti perskaičiuotas ir užduotys perkeltos į kitą laiką ar kitą darbo centrą.

Faktinis vykdymas padeda tikslinti prognozes

Darbuotojui vykdant užduotį registruojama:

• operacijos pradžia;
• operacijos pabaiga;
• faktinė trukmė;
• pagamintas kiekis;
• prastovos.

Šie faktiniai duomenys naudojami tolesniam mašininio mokymosi modelio tikslinimui.

Taip susidaro nuolatinis ciklas:

Prognozuojamas laikas
-> gamybos planas
-> užduotis darbuotojui
-> faktinis vykdymas
-> faktinis laikas
-> prognozės tikslinimas.

Kuo daugiau kokybiškų gamybos duomenų sukaupiama, tuo daugiau galimybių gerinti būsimų operacijų trukmės prognozes.

2. AIVA AI Supply Planning

DI medžiagų poreikio, atsargų ir tiekimo planavimui

Gamybos planas negali būti įvykdytas, jeigu laiku nėra reikalingų medžiagų.

Todėl antras AIVA GAMYBA AI sprendimas skirtas prognozuoti būsimą medžiagų ir prekių poreikį bei panaudoti prognozę atsargų ir tiekimo valdymui.

AIVA AI Supply Planning naudoja mašininio mokymosi prognozavimo modelį, analizuojantį:

• istorinius klientų užsakymus;
• pardavimų duomenis;
• sezoniškumą;
• poreikio augimo ar mažėjimo tendencijas;
• kitus sukauptus paklausos duomenis.

Pagal prognozuojamą poreikį gali būti tikslinamos minimalios ir maksimalios atsargų normos bei apskaičiuojama, kokias medžiagas ar prekes reikia papildyti.

-> Plačiau apie AIVA AI Supply Planning

Nuo DI prognozės iki užsakymo tiekėjui

AIVA tiekimo procese gali būti įvertinama:

• DI prognozuojamas būsimas poreikis;
• jau gauti klientų užsakymai;
• esamas sandėlio likutis;
• jau užsakyti, bet dar negauti kiekiai;
• tiekėjo pristatymo terminas;
• laikotarpis tarp užsakymų tiekėjui.

Pagal šiuos duomenis sistema gali apskaičiuoti:

• minimalią atsargą;
• maksimalią atsargą;
• kiek trūksta iki reikalingo kiekio;
• ką reikia užsakyti;
• iš kurio tiekėjo reikia užsakyti.

Toliau AIVA tiekimo valdymo funkcijos gali panaudoti apskaičiuotą poreikį užsakymams tiekėjams formuoti.

Taip susidaro procesas:

Istoriniai duomenys
-> DI poreikio prognozė
-> optimalios atsargos
-> sandėlio likučių įvertinimas
-> tiekimo poreikis
-> užsakymas tiekėjui.

Kodėl gamybos planavimą ir tiekimą naudinga valdyti vienoje sistemoje?

Gamybos planavimas, atsargų valdymas ir tiekimas yra tiesiogiai susiję.

Jeigu planavimo sistema nežino, ar bus reikalingų medžiagų, gali būti sudarytas teoriškai geras, bet praktiškai neįvykdomas planas.

AIVA GAMYBA AI vienoje aplinkoje sujungia:

**CRM ir klientų užsakymus

• gaminio technologiją
• medžiagų poreikį
• sandėlio atsargas
• tiekimą
• darbo centrus
• darbuotojus
• gamybos planą
• faktinį vykdymą
• DI sprendimus.**

Todėl informacija gali būti naudojama visame procese be daugkartinio duomenų perrašymo tarp skirtingų sistemų.

Du DI sprendimai – vienas gamybos valdymo procesas

AIVA AI Production Planning

Atsako į klausimą:

Kaip optimaliai įvykdyti turimus gamybos užsakymus?

Prognozuoja operacijų trukmę, padeda planuoti operacijas ir paskirstyti užduotis.

AIVA AI Supply Planning

Atsako į klausimą:

Kokių medžiagų ir kada reikės, kad užsakymus galėtume įvykdyti?

Prognozuoja poreikį, padeda valdyti atsargų normas ir tiekimo užsakymus.

Kartu abu sprendimai leidžia susieti:

ką reikės pagaminti -> ko tam reikės -> kas ir kada tai pagamins.

Kam skirta AIVA GAMYBA AI?

Sistema ypač aktuali gamybos įmonėms, kuriose:

• vykdoma daug skirtingų klientų užsakymų;
• gaminiai turi skirtingas technologijas;
• naudojami keli darbo centrai;
• darbuotojai turi skirtingas kompetencijas;
• faktinės operacijų trukmės skiriasi nuo normatyvų;
• gamybos planą dažnai reikia perskaičiuoti;
• pasitaiko staklių gedimų ir darbuotojų neatvykimų;
• naudojama daug skirtingų medžiagų ar komponentų;
• svarbu mažinti tiek medžiagų trūkumą, tiek perteklines atsargas.

Ypač didelė nauda gali būti nestandartinėje ir gamyboje pagal individualius užsakymus, kur tiek gamybos apkrovimas, tiek medžiagų poreikis nuolat keičiasi.

AIVA GAMYBA AI diegimas

Priklausomai nuo įmonės turimų sistemų ir duomenų, galima diegti:

• visą AIVA GAMYBA AI sistemą;
• tik AIVA AI Production Planning sprendimą;
• tik AIVA AI Supply Planning sprendimą;
• DI sprendimus integruoti su jau įmonėje naudojamomis informacinėmis sistemomis.

Diegimo metu įvertinami turimi duomenys, parengiama jų integracija, mašininio mokymosi modeliai adaptuojami konkrečios įmonės duomenims, atliekamas testavimas ir bandomoji eksploatacija.

AIVA AI sprendimų finansavimo galimybės

AIVA AI sprendimai gali būti diegiami kaip atskiri dirbtinio intelekto sprendimai gamybos įmonėse.

Konkreti tinkamų finansuoti išlaidų apimtis priklauso nuo galiojančių finansavimo priemonės sąlygų, įmonės procesų ir diegiamo sprendimo apimties.

Susisiekite su AIVA SISTEMA – įvertinsime, kuris AIVA AI sprendimas tinkamiausias Jūsų įmonei ir kokių duomenų reikėtų jo diegimui.