AI 기반 용량 계획이 제조 환경을 변화시키는 방법 – 처리량 관점

소비자 수요 현장은 끊임없이 변화하고 있으며 갑자기 수요가 많은 상황에 처했을 때 준비가 되어 있지 않으면 놓친 기회가 될 수 있습니다. 그렇다면 이러한 전례 없는 상황에 어떻게 대비해야 할까요? 주문을 전달하기 위해 배포해야 하는 리소스의 수는 어떻게 결정하시겠습니까? 최대 출력과 ROI를 얻기 위해 리소스를 어떻게 할당하시겠습니까? 이 모든 질문에 대한 답은 용량 계획입니다.

용량 계획은 수요를 충족하기 위해 생성해야 하는 출력에 비례하여 제조업체로서 리소스를 결정하는 데 도움이 됩니다. 적절한 용량 계획 전략을 통해 미래 수요를 충족하기 위해 일정 기간 동안 필요한 원자재, 노동력, 장비 및 시설 투자의 양을 결정할 수 있습니다.

그러나 용량 계획을 보다 효율적으로 만드는 방법이 있습니까? 물론 있습니다! 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)과 같은 새로운 기술을 통해 제조업체와 기업은 공급망에 대한 다양한 위험과 영향을 완화하고 미래에 대한 탄력성을 구축할 수 있습니다. 효과적인 AI 기반 용량 계획 도구는 다음과 같은 다양한 방법으로 도움을 줄 수 있습니다.

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제조 자원을 더 잘 계획하고 제한된 자원을 최대한 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

실현된 수요에 대한 실제 용량을 평가하여 공급망에서 수요와 공급의 건강한 균형을 유지할 수 있습니다.

병목 현상이 발생하면 이를 감지하고 제거하여 생산 일정을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

이를 통해 요청 시 과거 데이터, 초기 재고 수준, 공급-수요 행동 패턴을 다시 방문하고 이 데이터에 대한 자산 성능 기능에 대한 지식을 사용할 수 있습니다.

용량 계획 없이 공급망을 관리할 수 있다고 생각하십니까? 다시 생각해 보세요!

AI 기반 용량 계획은 체인에서 수요와 공급의 올바른 균형을 달성하는 데 도움이 됩니다. 방법이 궁금하세요? 설명드리겠습니다.

오늘날 고객의 요구 사항에는 저렴한 비용, 우수한 품질 및 즉각적인 제품 가용성이 포함됩니다. 고급 AI 기반 도구를 사용하면 자동화 및 증강을 통해 모든 기준을 충족할 수 있습니다. ThroughPut의 ELI와 같은 도구를 사용하면 각 리소스 범주에 대해 실제, 제안 및 사용 가능한 용량에 대한 용량 사용률을 추적할 수 있으므로 용량 사용률을 분석할 수 있습니다. 평균적인 장비 성능, 안정적이고 불안정한 프로세스, 현재 및 잠재적 운영 제약 등에 대한 업데이트를 제공하여 자산 성능을 향상시킬 수 있는 솔루션을 제공합니다.

제조 분야에서 적절한 용량 계획을 세우려면 생산에 이러한 리소스가 필요한 하루/주/월 시간에 대한 정보가 필요합니다.

신중하게 설계된 용량 계획을 통해 적절한 인력이 적절한 장비를 사용하여 적시에 프로젝트에서 작업하고 정시에 양질의 작업을 제공하도록 할 수 있습니다. 자원뿐만 아니라 AI를 통해 재고 수준을 항상 추적할 수 있으므로 땀을 흘리지 않고 시장 변동에 대처할 수 있습니다. AI 기반 용량 계획을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

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재할당이 가능한 시기와 장소에 대한 권장 사항으로 인벤토리를 추적, 측정 및 추적합니다.

중기 및 단기 범위에 대한 깊은 통찰력으로 수요와 공급 균형

재고 가용성과 시장 수요를 관리하고 일치시켜 보다 현명한 비즈니스 결정을 내리십시오.

인공 지능을 통한 용량 계획의 발전

기존의 용량 계획 방법이 현재 디지털 세계에서 무너지는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 전통적인 방법은 수동으로 집중적이고 부정확하며 가정에 기반하며 가장 중요한 것은 비용이 많이 듭니다. 더 스마트한 용량 계획 결정을 내리기 위해 기업은 가정에 기반하지 않은 정확한 데이터가 필요합니다.

인공 지능(AI) 및 고급 분석은 기존의 레거시 프로세스에 대해 지속적으로 엄청난 개선을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 기반 용량 계획 솔루션은 예측 분석, 데이터 분석, 예측 및 최적화 모델을 적용하여 적절한 통찰력을 얻기 위해 관련 정보를 해독하는 데 도움이 됩니다.

이러한 통찰력은 합법적인 데이터를 기반으로 하며 머신 러닝(ML) 알고리즘을 통해 규제됩니다. 수요 곡선보다 앞서 나가기 위해 필요한 네트워크 변경을 예측하고 실행함으로써 기업이 적시에 적절한 결정을 내리도록 도울 수 있습니다.

AI 기반 용량 계획 – 탄력적이고 민첩한 공급망의 핵심

AI 기반 용량 계획 전략은 인력, 시설, 생산 일정, 예산 및 공급을 포함한 생산의 모든 관련 측면을 고려합니다. 이러한 전략을 통해 제조업체는 생산성을 개선하고 특히 성장 및 불황 기간 동안 모든 생산 비용을 면밀히 주시할 수 있습니다.

용량 계획이 대기업에만 관련이 있다고 생각한다면 귀하의 의견을 재고할 수 있습니다. 중소기업에도 효과적인 용량 계획이 필요합니다. AI를 통해 용량 계획을 자동화함으로써 의사 결정자는 다양한 운영 수준에서 용량을 확인하고 공급망에서 균형을 유지할 수 있습니다.

자동화된 용량 계획은 유연한 접근 방식을 제공하고 기업에 용량에 대한 로컬 및 전체론적 보기를 제공합니다. 용량 계획 솔루션이 수요를 예측할 때 용량 계획은 수요 관리, 총계 계획, 일정 및 작업 현장 제어를 포함하는 다른 생산 기능에 대한 입력 역할을 합니다.

용량 계획을 디지털 방식으로 변환하고 예상치 못한 상황에 항상 대비합니다.

이전에는 추측과 가정에만 의존했던 복잡한 프로세스가 이제는 표준화된 데이터와 통찰력을 기반으로 최적의 제조 모델로 변모하고 있습니다. AI, 사물 인터넷(IoT), 클라우드 및 기타 디지털 기술의 출현으로 제조 능력 계획 및 전체 공급망 관리의 계획이 엄청난 변화를 겪었습니다.

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직원 채용에 대한 단기적인 결정에서 장기적인 자본 결정에 이르기까지 디지털 기술은 생산을 보다 효율적으로 만들었습니다.

용량 계획 공급망 최적화의 핵심은 성장의 중요한 측면이 고려되도록 하는 것입니다. 여기에는 원자재에서 배송된 제품까지 제품의 모든 단계를 추적하는 것이 포함됩니다.

때로는 생산에 더 많은 장비나 더 많은 인력이 필요하거나 고객 서비스에 문제를 해결하기 위해 추가 직원이 필요할 수 있으며, 구매를 위해 기존 계약을 재협상하고 새 공급업체를 찾아야 하거나 배송에 수요 예측이 필요할 수 있습니다. 용량 계획을 세울 때 이러한 모든 요소를 ​​고려해야 하며 고급 통찰력을 사용하면 이 작업이 훨씬 쉬워집니다.

RCCP(개략 용량 계획) 분석을 사용하여 계획된 생산 또는 사용 가능한 용량을 변경할 수도 있습니다.

프로덕션의 병목 현상을 인식하고 이러한 지점을 통과하는 작업의 양을 추적하면 워크스테이션이나 프로덕션을 중지하기 위해 과부하가 걸리지 않도록 할 수 있습니다. AI 기반 용량 계획을 사용하면 다음을 통해 제조의 병목 현상 용량 관리를 항상 파악할 수 있습니다.

• 생산 진행 상황 모니터링
• 병목 현상을 해결하기 위한 리소스 재할당
• 작업 상태 확인

ThroughPut으로 쉽게

인공 지능으로 제조 능력 계획을 시작할 준비가 되었다면 ThroughPut의 ELI가 올바른 방법입니다.

ELI는 중요한 리소스에 대한 세부 정보를 제공합니다. 생산 리드 타임으로 상쇄할 필요가 있는 실시간에 가깝게 수요를 최대화하여 용량 활용 목표를 달성하고 손실을 최소화하는 데 도움이 됩니다. ELI가 도움이 되는 방법은 다음과 같습니다.

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실제, 제안 및 사용 가능한 용량 및 수량에 대해 리소스 및 제품을 추적하는 데 도움이 되는 리소스 보기 및 제품 보기를 제공합니다.

용량 수준 전반에 걸쳐 용량 계획자, 운영 관리자 및 최고 공급망 책임자에게 조감도를 제공하여 자산 부하의 용량을 정확하게 추정하고 예정된 또는 예정에 없는 유지 관리를 계획하고 다중 사이트 및 다중 -작업 지시 등에 대한 공장 가시성 등.

또한 체인 전체의 제품을 추적하고 시장 수요의 변화를 평가하여 재고 수준에 대한 최신 정보를 제공합니다.

ELI는 실시간 수요를 극대화하고 리소스 활용도를 설정된 용량 한도 내로 유지하여 손실을 줄이기 위해 노력합니다.

AI 기반 용량 계획 소프트웨어인 ELI에 대한 투자를 최대한 활용하십시오. 오늘 데모를 요청하고 수익의 길을 시작하십시오.