SUPPLY CHAIN DI TIPO SELF-LEARNING DELMIA QUINTIQ

PIANIFICAZIONI PIÙ PRECISE GRAZIE ALL'ADVANCED ANALYTICS

La Supply chain di tipo self-learning DELMIA Quintiq acquisisce dati quali tempi di allestimento, elaborazione e attesa e li immette nel sistema di pianificazione aziendale. Questo processo, eseguito ininterrottamente, fornisce dati reali che il sistema può utilizzare per elaborare previsioni aggiornate per attività nuove e non viste e per eseguire generalizzazioni in base alle attività passate. Il sistema può essere facilmente adattato alle trasformazioni su più vasta scala e più visibili registrate a livello aziendale, rilevando al tempo stesso piccoli cambiamenti frutto dei continui tentativi di miglioramento. Identifica schemi all'interno dei dati storici, quindi seleziona le variabili e gli intervalli ottimali per perfezionare ulteriormente gli schemi stessi. La supply chain di tipo self-learning con Advanced Analytics,rappresenta il passo successivo nell'evoluzione della pianificazione della Supply Chain. Principali caratteristiche e vantaggi della soluzione:

Self-learning Intelligence

Prevedi la durata delle attività in base a dati storici. Ogni attività di produzione presenta determinate proprietà o caratteristiche (ad es. lunghezza, larghezza e materiale). La tecnologia self-learning apprende la relazione tra queste proprietà e la durata delle attività e utilizza tali dati per generare previsioni relative a nuove attività.

On-time Delivery

Prevedi tempi di sosta, viaggio e manutenzione in base a dati aggiornati. Utilizzando previsioni più precise dei tempi di viaggio e degli interventi di manutenzione, i piani possono effettivamente essere eseguiti come da programma. In questo modo si migliora il rispetto dei piani e si riducono gli inconvenienti per l'azienda.

Processi della Supply Chain migliorati

Le funzionalità di tipo self-learning (autoapprendimento), applicate a tempi di allestimento, elaborazione e altro, contribuiscono a eseguire calcoli precisi che includono informazioni sulla varianza. Effettua previsioni basate su dati reali per accrescere la produttività in tutta la supply chain.