Преимущества цифровых технологий
В Endress+Hauser для оптимизации внутренних процессов используются данные и искусственный интеллект. Такой подход помогает компании достигать все более высоких стандартов и, в конечном счете, обеспечивать доверие со стороны клиентов.
Измерительные приборы от Endress+Hauser выпускаются в самых разных вариантах исполнения, а потому практически каждый инструмент является уникальным экземпляром.
Точное прогнозирование
Измерительные приборы производства Endress+Hauser не являются стандартными товарно-материальными ценностями. Они выпускаются в самых разных вариантах исполнения, а потому практически каждый инструмент является уникальным экземпляром. Ежегодно компания производит около трех миллионов датчиков на заказ; в большинстве случаев срок изготовления составляет всего несколько дней. «Чтобы производственные предприятия компании имели необходимые материалы и ресурсы в достаточном объеме и в нужное время, необходимо заранее, как минимум на 12 месяцев вперед, спрогнозировать спрос на рынке», — говорит Оскар Кролл, директор отдела проектов по корпоративной цепочке поставок. Недавно появившаяся модель машинного обучения уже оказывает поддержку командам в этой области. «Анализ данных за прошлые годы позволяет выявить закономерности и взаимосвязи; затем эта модель использует полученные данные для прогнозирования спроса на датчики компании», — поясняет Кролл. Всего через три месяца обучения, проведенного штатными учеными и внешними экспертами, модель была готова к формированию первых прогнозов на основе факторов, включая ценовые предложения, входящие заказы, курсы валют, цены на нефть и газ, экономические показатели и государственные праздники.
«Для оптимизации модели было проведено тестирование ретроспективных данных по периодам, для которых был уже известен реальный уровень входящих заказов. С того момента, как мы начали использовать модель для составления скользящих 12-месячных прогнозов, прошло уже около года. Команды компании в соответствующих странах проводят проверку этих прогнозов на предмет их достоверности и добавляют свои собственные идеи», — говорит Кролл. Такое сочетание человеческого и искусственного интеллекта приносит хорошие результаты. Кролл отмечает, что первичные данные свидетельствуют о том, что точность прогнозов возросла, что позволяет улучшить планирование и помогает оправдывать ожидания клиентов.
Все большее количество компаний должны гарантировать соблюдение прав человека и требований по охране окружающей среды при осуществлении логистических цепочек.
Прозрачные цепочки поставок
От компаний все чаще требуется, чтобы их цепочки поставок не нарушали права человека и требования по охране окружающей среды. А это означает необходимость в жестком контроле и мониторинге поставщиков. «Будучи международной компанией с более чем 12 000 поставщиков, можно сказать, что единственным способом выполнения этих требований была создание системы поддержки», — говорит Томас Нирлих, руководитель отдела корпоративных закупок компании Endress+Hauser. Его команда нашла нужное решение с помощью Prewave. Эта стартап-компания разработала платформу, которая с помощью ИИ анализирует информацию, полученную из Интернета и социальных сетей, на более чем 400 языках. «Prewave работает 24 часа в сутки, проводя анализ этих данных и оценивая риски в отношении стратегических поставщиков», — объясняет Томас Нирлих. Если вблизи завода поставщика проходит акция протеста или в регионе случилось стихийное бедствие, команда по глобальным закупкам и местные покупатели немедленно получат уведомление. «Кроме того, с первого взгляда становится понятно, есть ли поставщики, с которыми следует наладить активное взаимодействие по определенным вопросам, чтобы избежать сбоев в цепочке поставок», — говорит Нирлих. Будучи одним из первых клиентов Prewave, компания Endress+Hauser смогла внести свой вклад в разработку данного программного продукта. «В настоящее время обслуживающие и производственные компании также используют Prewave для управления общими рисками и оценки новых поставщиков. Все это помогает упрочнить логистические цепочки и повышает способность компании надежно и своевременно выполнять заказы», — объясняет Нирлих.
Калибровка — ключевой этап производственного процесса в компании Endress+Hauser.
Быстрая калибровка
Калибровка — ключевой этап производственного процесса в компании Endress+Hauser. «Благодаря этому процессу обеспечивается соответствие характеристик измерительных приборов техническим требованиям», — говорит Йорг Захерс, главный менеджер проекта по калибровочным системам в производственном центре по технологиям измерения расхода. Но для калибровки требуется время. «Поэтому возник вопрос: можно ли ускорить этот процесс без ухудшения качества?» Цель заключалась в том, чтобы ускорить выполнение заказов на электромагнитные расходомеры, которые компания Endress+Hauser наиболее активно реализует. Как объясняет опытный эксперт по калибровке Йонас Бретц, проблема заключалась в видимости, ведь большая часть процесса автоматизирована и осуществляется на заводе за пределами досягаемости. Чтобы добиться прозрачности, команда, опираясь на различные источники, собрала и наложила друг на друга все данные о приборе, технологическом процессе и производственном предприятии. «Все, кто был вовлечен в процесс, могли целиком и полностью визуализировать всю последовательность событий, что позволило расширить общее понимание процессов», — говорит Бретц.
Специалисты компании в тесном сотрудничестве с компетентными органами провели оптимизацию процесса калибровки на заводах по всему миру. Йорг Захерс доволен результатом, ведь теперь процесс калибровки сократился примерно на 30 процентов. Некоторые этапы были исключены, некоторые — упрощены, и даже удалось встроить дополнительный этап контроля качества. Команда также сократила время калибровки кориолисовых расходомеров. В планах есть и другие проекты. Жан Гуткнехт, владелец продукта по обработке данных, говорит, что в рамках всей Группы компаний была разработана платформа по сбору данных и ИИ, с помощью которой в скором времени все данные о калибровке будут автоматически собраны и стандартизированы. Это упростит задачу специалистов по обработке данных и поможет еще быстрее реализовывать проекты по оптимизации.
