Rantai Pasokan dan Pembelajaran Mesin

Saat menjalankan inventaris suku cadang di organisasi MRO, tantangan terbesar adalah menyimpan suku cadang dan bahan yang tepat di rak . Sebaliknya, ada risiko memiliki terlalu banyak uang yang terikat dalam persediaan yang bergerak lambat atau tidak bergerak. Untuk masalah seperti ini dalam rantai pasokan, pembelajaran mesin menawarkan solusi.

Machine learning adalah bentuk kecerdasan buatan yang berspesialisasi dalam menangani kumpulan data besar dan menemukan cara untuk memecahkan masalah kompleks. Dalam aplikasi rantai pasokan seperti mengelola suku cadang, pembelajaran mesin menawarkan cara untuk menurunkan biaya dan menghemat ruang sekaligus meningkatkan ketersediaan suku cadang dan mengurangi Waktu Rata-Rata untuk Perbaikan.

Dasar-dasar Pembelajaran Mesin

Komputer dapat memproses data dengan sangat cepat tetapi memerlukan program untuk memberi tahu operasi apa yang harus dilakukan. Kecerdasan buatan (AI) adalah pendekatan alternatif untuk pemrograman komputer dan lebih mengandalkan pengenalan dan pelatihan pola. Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI yang mencari pola dalam kumpulan data yang sangat besar.

Sebagian besar sistem pembelajaran mesin dilatih dengan memberi mereka data yang telah diberi label. Ini mungkin data tentang kinerja pemasok atau informasi tentang umur komponen. Jenis sistem lainnya dibiarkan tanpa pengawasan untuk menemukan pola dalam set data besar. Pendekatan ini bernilai kurang bagi manajemen rantai pasokan.

Metode pelatihan lainnya adalah melalui trial and error. Ini efektif untuk mengajari komputer cara memainkan game kompleks seperti Go, tetapi memiliki nilai terbatas untuk meningkatkan manajemen inventaris, pembelian, atau logistik.

Pembelajaran Mesin dalam Rantai Pasokan

Pembelajaran mesin dalam manajemen rantai pasokan sangat terkait dengan masalah permintaan yang tidak dapat diprediksi dan, pada tingkat lebih rendah, pasokan atau ketersediaan yang sangat bervariasi. Salah satu tantangan yang dihadapi manajer MRO adalah campuran item bernilai tinggi, bernilai rendah, dan bernilai tinggi yang mereka pegang.

Hal ini dapat digambarkan dengan dua kasus. Dalam operasi pemeliharaan biasa, konsumsi pelumas dan filter dapat diprediksi secara wajar sepanjang tahun dan mungkin berkorelasi dengan volume produksi dan bauran produk. Namun, pompa besar, motor, dan gearbox mungkin jarang dibutuhkan, tetapi bila diperlukan harus segera tersedia untuk meminimalkan penghentian produksi.

Dalam kedua contoh, pembelajaran mesin dapat membantu dengan menemukan pola yang mungkin tetap tersembunyi. Dalam hal permintaan pelumas dan filter, penting untuk memahami dan mengantisipasi fluktuasi jadwal di masa mendatang. Pengetahuan ini dapat memandu kebijakan inventaris dan pembelian.

Demikian juga, kegagalan pompa, motor atau gearbox juga dapat diprediksi. Machine learning mungkin dapat menyimpulkan bahwa ada korelasi antara tingkat kegagalan dan kombinasi bauran produk, permintaan, dan kondisi cuaca lokal — yang dapat memengaruhi kualitas pasokan listrik.

Siapa yang Diuntungkan dari Pembelajaran Mesin dalam Manajemen Rantai Pasokan?

Setiap pabrikan dengan peralatan industri dan kebutuhan pemeliharaan yang memanfaatkan pemeliharaan prediktif dapat memperoleh manfaat dari pembelajaran mesin. Teknologi ini dapat meningkatkan akurasi prediksi secara eksponensial dan tumbuh lebih efektif dari waktu ke waktu, memberikan manfaat ROI yang besar.

Industri yang umum meliputi:

• Aerospace
• Otomotif
• Produk bangunan
• Barang kemasan konsumen
• Alat berat
• Kertas dan bubur kertas
• Distribusi daya
• Ban dan karet

Manfaat Dari Penerapan Machine Learning dalam Rantai Pasokan

Aplikasi machine learning dalam rantai pasokan mencakup:

• Pengoptimalan inventaris: Tujuan dari optimasi persediaan adalah untuk meminimalkan jumlah barang yang disimpan dalam persediaan sekaligus memastikan ketersediaan 100% saat dibutuhkan. Ini mungkin juga terkait dengan lokasi pemasok, kebijakan penyimpanan, dan jam operasional.
  Pembelajaran mesin berkontribusi di sini dengan menemukan pola dalam penggunaan dan pasokan. Ini mungkin, misalnya, menyimpulkan bahwa beberapa bagian paling baik dipegang oleh pemasok sementara yang lain harus disimpan di lokasi. Mungkin juga diperhatikan bahwa beberapa pemasok lebih dapat diandalkan daripada yang lain dan menyarankan tingkat pengisian ulang yang sesuai dan bahkan harga berdasarkan analisis data historis.
• Kontrol biaya pembelian: Biaya pembelian mencakup lebih dari sekedar harga yang dibayarkan untuk suatu barang atau barang. Pembelajaran mesin dapat membantu mengidentifikasi peluang untuk menggabungkan pesanan guna mendapatkan diskon kuantitas. Ini dapat menilai keuntungan dari berbagai persyaratan pembayaran dan membantu mengurangi biaya pengiriman, misalnya, dengan menghemat pengiriman prioritas.
• Perpanjangan masa pakai aset: Perdebatan yang sering terjadi di antara organisasi pemeliharaan berkaitan dengan manfaat suku cadang yang lebih mahal tetapi tahan lama daripada komponen yang lebih murah dan berumur pendek. Machine learning dapat menyaring data dari sumber yang berbeda untuk mencapai kesimpulan sehingga memperpanjang umur aset bernilai tinggi.
• Manajemen transportasi: Pembelajaran mesin juga menguntungkan manajemen transportasi dengan membantu mengidentifikasi dan memilih pemasok serta mengoptimalkan jadwal pengiriman. Ini bahkan dapat mempertimbangkan logistik pengiriman, membandingkan, misalnya, angkutan laut versus udara dan dampak relatif pada ketersediaan dan biaya.

Membantu Klien Memaksimalkan Umur dan Kinerja Aset

Dengan pemahaman tentang poin kesulitan dan keuntungan dari manajemen rantai pasokan, Anda siap untuk menuai keuntungan dari strategi yang efektif. ATS menyediakan one-stop shop untuk dukungan pengadaan dan layanan manajemen aset MRO lainnya. Kami siap memahami kebutuhan Anda dan memberikan solusi. Untuk informasi lebih lanjut, hubungi kami di sini.