AI w VSM

     Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w mapowaniu strumienia wartości (VSM) może ujawnić lepszy proces mapowania strumieni wartości, w zakresie analizy, optymalizacji i automatyzacji. Sztuczna inteligencja może pomóc w rozwiązaniu problemu marnotrawstwa, przewidywaniu zagrożeń gardeł i usprawnianiu jednostki w organizacji. Oto, jak można zidentyfikować AI w różnych czytnikach VSM:

1. Zbieranie danych i automatyczne gromadzenie informacji

Tradycyjnie, mapowanie strumienia wartości wymaga ręcznego zbierania danych na temat tematu, czasów, zapasów i marnotrawstwa. Sztuczna inteligencja może pomóc w automatycznym zbieraniu tych danych za pomocą:

• Czujniki IoT (Internet of Things): Czujnik może być podłączony do źródła zasilania, zapasowego, czasu cyklu produkcyjnego i innych istotnych parametrów w czasie rzeczywistym.
• Sztuczna inteligencja w zasilaczu danych: AI może analizować dane z maszyn i systemów ERP w czasie rzeczywistym, automatycznie podawane dane na temat wydajności, w czasach wymagań i innych wskaźników.

2. Analiza marnotrawstwa

AI może wspomóc użytkownika marnotrawstwa w procesach. Wykorzystując algorytmy nauki maszynowego (ML), sztuczna inteligencja może:

• Przewidywanie usterek: Algorytmy mogą analizować przebieg i przewidywać miejsca, w których mogą wystąpić problemy z przepływomierzem lub inne źródła zasilania.
• Wykrywać anomalie: AI może monitorować wszystkie etapy procesu i wykrywać anomalie, które mogą być dostępne na marnotrawstwo, np. częściej zapasy, nieoptymalny czas oczekiwania, błędy produkcyjne itp.
• Wykorzystać wykorzystanie obrazu: Rozpoznawanie wizualnego przy użyciu AI, na przykład poprzez kamery monitorujące stany zapasowe, może reagować na miejsca, gdzie występują zatory w produkcji, oraz wykrywanie defektów.

3. Optymalizacja wyjścia pracy

Sztuczna inteligencja może być uniwersalną podstawą tworzenia i tworzenia procesów na podstawie zebranych danych:

• Symulacje pochodzenia: AI mogą być charakterystyczne dla różnych scenariuszy roboczych, użytkowych, jak różne zmiany w płynie na przepływ materiałów i czas realizacji. Na przykład AI może sugerować zmianę w rozmieszczeniu maszyn, rotacji pracowników lub zasilanej zapasów, aby zapewnić przepływ prądu roboczego.
• Algorytmy optymalizacji: Algorytmy optymalizacyjne AI mogą proponować najbardziej zaawansowane rozwiązania w zakresie zarządzania zapasami, harmonogramowania produkcji, czy alokacji zasobów, pozwalają na skrócenie czasu cyklu produkcji i harmonogramu kosztów.

4. Analiza informacji

AI może pomóc w wydaniu informacji, co jest ważnym następstwem VSM. Dzięki sztucznej inteligencji można:

• Zoptymalizować: AI może analizować dane wyjściowe i wyjściowe z systemów informatycznych oraz komunikacyjne, proponując zmianę w przepływie informacji, które przyspieszają procesy decyzyjne i poprawiają przesył danych między działami.
• Automatyczne generowanie: AI może analizować procesy na podstawie zebranych danych i generować raporty w czasie, które informują menedżerów o stanie automatycznym, identyfikowanych problemów lub uruchamiania usprawnieniach.

5. Cierpienie AI w następstwie stanu (Future State Map)

Kiedy tworzymy zagrożenie stanu procesu, sztuczna inteligencja może pomóc:

• Generowanie sugestii na podstawie danych historycznych: AI może analizować dane z przeszłości i sugerować, jak zmienić procesy, aby były bardziej szczegółowe, na przykładzie optymalnej organizacji pracowników, zapasów czy maszyn.
• Ustalanie priorytetów: AI może pomóc w ustaleniu, które zmiany są najbardziej pilne i mają wpływ na skuteczność.
• Optymalizacja wykorzystania zasobów: Algorytm AI może analizować dostępne zasoby i proponować zmianę w sposobie ich wykorzystania, aby zmaksymalizować skład.

6. Zarządzanie zapasami

Zarządzanie zapasami to jedno z rozwiązań końcowych w VSM, sztuczna inteligencja może pomóc w:

• Prognozowanie zapotrzebowania: Algorytm AI może przewidzieć zapotrzebowanie na surowce, materiały i produkty na podstawie analizy danych historycznych i trendów rynkowych.
• Zarządzanie istniejącym zabezpieczeniem zapasów: Sztuczna inteligencja może pomóc w ustaleniu istniejących zapasów, aby mieć dostęp do zapasów (które są powiązane z kosztami magazynowania) i niedoborów (które mogą zakłócić).

7. Podejmij decyzję w czasie rzeczywistym

AI może podjąć decyzje w czasie, co jest istotne w praktycznych środowiskach wykonawczych. Dzięki algorytmom sztucznej inteligencji:

• Automatyczne działanie urządzenia: AI może na bieżąco monitorować procesy produkcyjne i zmieniać je w odpowiedzi na zmianę, np. pojawia się proces, jeśli zapasy spadają poniżej poziomu, lub zredukować tempo produkcji, jeśli wystąpią osiągalne.
• Rekomendacje decyzji: AI może dostarczać rekomendacje dotyczące najlepszych działań, określonych menedżerów decyzji w ramach rozwiązań wykonawczych w czasie.

8. Uczenie maszynowe i adaptacja do zmieniających się warunków

AI może uczyć się z danych i zmieniać się w zmieniających się warunkach:

• Uczenie się z historii: Algorytmy mogą analizować dane z przeszłości i na tej podstawie opierać się na zastosowaniu procesów.
• Adaptacja do zmiennych warunków: AI może powodować zmiany w zapotrzebowaniu na zasoby, warunki rynkowe lub nowe ograniczenia.

9. Wymaganie zaangażowania pracowników i ostateczne rozwiązanie

AI może zostać podjęte w następstwie, która jest kluczowa w procesie, który nastąpi:

• Wykrywanie obszarów do produktów: AI może analizować dane dotyczące obszarów w obszarach, które mogą zostać poprawione, np. automatyzując nudne zadania, które wcześniej były wymagane przez pracowników.
• Szkolenia i: AI może wspomagać procesy szkoleniowe, identyfikując znaczenie, w których pracownicy mogą zdobywać dodatkowe umiejętności, aby być bezpośrednio dostępnymi.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w usprawnianiu oprogramowania w ramach mapowania strumienia wartości . Może pomóc w zbieraniu i przekazywaniu danych, optymalizacji, przewidywaniu ustawień gardeł i marnotrawstwa oraz rozwiązaniu w czasie rzeczywistym. Organizacje AI mogą uzyskać kontrolę, bardziej precyzyjną i kontrolną, co jest kluczowe w kontekście tego, co następuje.