W ramach mapowania strumienia wartości (VSM) , sztuczna inteligencja (AI) może mieć wpływ na kluczową rolę w automatyzacji i optymalizacji oprogramowania. Dostępnych jest wiele programów sztucznej inteligencji, które można wykorzystać na różnych poziomach VSM, a następnie zbierać dane po zastosowaniu i optymalizacji podstawowej. Oto kilka narzędzi, które można wykorzystać w VSM:
1. IBM Watson
- Zastosowanie: IBM Watson oferuje szereg narzędzi sztucznej inteligencji, które mogą być dostępne w danych z ujawnienia wzorców, połączenie danych biznesowych oraz rozwiązanie na podstawie danych ogólnych.
- Jak pomaga w VSM? Watson może pomóc w uruchomieniu marnotrawstwa, przewidywaniu kluczowych gardeł oraz optymalizacji produkcyjnych i logistycznych. Można uruchomić analizę danych związanych z przepływem materiałów i czasu, a także uzyskać prognozę w odniesieniu do stanu chorobowego.
2. Sztuczna inteligencja w chmurze Google
- Zastosowanie: Google Cloud AI oferuje narzędzie do analizy danych, rozpoznawania obrazów, analizy tekstu oraz przewidywania wyników za pomocą algorytmów uczenia maszynowego.
- Jak pomaga w VSM? Dzięki algorytmom Google AI możliwe jest analizowanie danych związanych z początkiem produkcji, zapasami, a także analizowanie obrazów z monitorowania produkcji (np. w przypadku wystąpienia marnotrawstwa). Może również pomóc w skutkach ubocznych i krytycznych gardeł.
3. Microsoft Azure AI
- Zastosowanie: Microsoft Azure oferuje zestaw narzędzi sztucznej inteligencji i wiedzy maszynowej, które umożliwiają tworzenie zaawansowanych aplikacji AI, takich jak prognozowanie końcowe, analiza danych w czasie stosowania oraz automatyzacja.
- Jak pomaga w VSM? Microsoft Azure może przeprowadzić analizę VSM w czasie dostawy, dystrybucji i eliminacji marnotrawstwa, zasilacza przepływu materiałów i zasobów, a także optymalizacji zapasów i harmonogramów produkcji.
4. AutoML (np. Google AutoML, H2O.ai)
- Zastosowanie: AutoML do narzędzi do automatycznego uczenia maszynowego, które umożliwiają tworzenie modeli ML bez konieczności poznania algorytmów i programowania.
- Jak pomaga w VSM? AutoML może pomóc w automatycznym degradowaniu modeli do prognozowania zapotrzebowania na surowce, przewidywania czasów cykli produkcji i analizy wydajności systemów w różnych scenariuszach.
5. Tableau z AI
- Zastosowanie: Tableau do narzędzi do wizualizacji danych, które teraz wprowadzają funkcje sztucznej inteligencji, takie jak automatyczna analiza danych, prognozowanie i wykrywanie wzorców w zbiorach danych.
- Jak pomaga w VSM? Tableau z AI może być podłączony do danych z różnych źródeł w czasie rzeczywistym, udostępniając wizualizację wartości i efektów wynikających z efektów. Może być szczególnie pomocny w zarządzaniu zapasami i monitorowaniu wydajności organizmu.
6.Simi
- Zastosowanie: Simio to narzędzie do narzędzi badawczych i zarządzania wykonaniem, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji marketingowych.
- Jak pomaga w VSM? Simio może symulować różne scenariusze produkcyjne, reagować na zagrożenia, przewidywane problemy i aktualizacje materiałów w ramach strumienia wartości. To pozwala na dokładniejsze planowanie stanu chorobowego w VSM.
7. Przepływ pocałunków
- Zastosowanie: Kissflow do narzędzia do automatyzacji zasilania (BPM), które oferuje funkcje podstawowe na AI do analizy i optymalizacji przepływów pracy.
- Jak pomaga w VSM? Kissflow może pomóc w automatyzacji zarządzania, zarządzaniu zapasami i przewidywaniu opóźnienia. Przepływomierze pracy AI, można wykryć nieefektywność i marnotrawstwo, a także optymalnie określić czas produkcyjny.
8. Dowolna logika
- Zastosowanie: AnyLogic to narzędzie do narzędzi funkcjonalnych, które pozwala na modelowanie produkcji i logistyki z użyciem sztucznej inteligencji.
- Jak pomaga w VSM? Dzięki AnyLogic można modelować wartości wyjściowe, przewidywane sterowanie i optymalizację zasilania, w czasie. Narzędzie to może również pomóc w przewidywaniu wydajności na podstawie danych historycznych i dynamicznych.
9. SzybkiMiner
- Zastosowanie: RapidMiner to platforma angielska, która pozwala na wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia się maszynowego do analizy danych biznesowych.
- Jak pomaga w VSM? RapidMiner umożliwia analizę danych dotyczących czasu trwania produkcji, zapasów i napędu, co może pomóc w rozwiązaniu dostępu do materiałów i ujawnieniu marnotrawstwa. Może również pomóc w prognozowaniu wydajności systemu w przyszłości.
10.Qlik
- Zastosowanie: Qlik do platformy analitycznej umożliwiającej analizę danych i generowanie wizualizacji z wykorzystaniem funkcji sztucznej inteligencji.
- Jak pomaga w VSM? Qlik może pomóc w przekazaniu danych z różnych źródeł i generowaniu zagrożeń związanych z konsekwencjami. Dzięki algorytmom AI, platforma może automatycznie wykryć wzorce marnotrawstwa, przewidywać problemy z zapasami lub wystąpieniem dalszego uruchomienia oraz zapobiegać tworzeniu się w momencie wystąpienia.
11.BigML
- Zastosowanie: BigML do narzędzia do tworzenia modeli predykcyjnych opartych na AI, które pozwala na transmisję i analizę danych za pomocą zaawansowanych algorytmów nauczania maszynowego.
- Jak pomaga w VSM? BigML może pomóc w przewidywaniu zapotrzebowania na materiały, optymalizacjach zapasów i przewidywaniu krytycznych gardeł w procesach produkcyjnych. Dzięki temu można lepiej zaplanować wykorzystanie procesów i usprawnienie wartości.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja może działać na zasadzie mapowania strumienia wartości (VSM) na wiele sposobów, od zbierania i analizy danych po przewidywanych ustawieniach gardeł i optymalizacji narzędzi. Narzędzia takie jak IBM Watson , Google Cloud AI , Simio , AnyLogic i inne mogą zautomatyzować wiele funkcji powiązanych z VSM, wynikających z organizacjom zależnym, które są marnotrawstwo oraz przewidywać zastosowanie w procesach produkcyjnych.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz