Mahesh Babu MG: edelläkävijä tekoälyä parantavan päätöksenteon laadussa SAP:n valmistussuunnittelussa

Maailmanlaajuinen valmistusmaailma on jatkuvassa kehityksessä, jota kohtaa monimutkaisten toimitusketjujen monimutkainen tanssi, vaihtelevat markkinakysynnät ja ylivoimainen paine hypertehokkuudelle.Perinteiset tuotannon suunnittelujärjestelmät, jotka ovat pitkään valmistustoiminnan perustana, ovat yhä jännittyneempiä reaaliaikaisen sopeutumiskyvyn tarpeesta ja kyvystä hallita laaja valikoima muuttujia. AI on kehittymässä syvästi muuttuvaksi voimaksi, jolla on lupaus parantaa merkittävästi päätöksentekokapasiteettia, optimoida vähäisten resurssien kohdentamista ja virtaviivaistaa toiminnallisia työnkulkuja koko tuotantoketjussa. Sen sijaan tekoälypohjaiset suunnittelujärjestelmät voivat hyödyntää kehittyneitä algoritmeja reaaliaikaisen tietojen analysointiin, ennustaa kysynnän muutoksia tarkemmin ja mukauttaa tuotantoaikatauluja dynaamisesti muuttuviin olosuhteisiin. AI:n integroinnin eturintamassa SAP-tuotantoratkaisujen hienostuneeseen alaan on Mahesh Babu MG, SAP Supply Chain Manufacturing -johtajana tunnettu johtaja. Hänen yli 19 vuoden uransa heijastaa laajaa kokemusta ja syvällistä asiantuntemusta SAP Manufacturing and Planning -ratkaisuista, jotka kattavat SAP ECC:n, SAP APO:n ja SAP S/4HANA:n. MG on osoittanut syvällistä ymmärrystä valmistusliiketoimintaprosesseista ja arkkitehtuurisuunnittelusta monilla toimialoilla. Nykyisessä tehtävässään hän johtaa SAP Premium Hub CoE Manufacturing and PLM -tiimiä, mikä korostaa hänen johtajuuttaan ja huomattavaa teknistä osaamistaan. , ”PP/DS with SAP S/4HANA” (erityisesti ensimmäinen painos, ISBN 978-1-4932-1872-1, ja ) on SAP lehdistötiedote Toinen julkaisu Nämä kattavat ohjeet kehittyneestä suunnittelusta ja ajoituksesta, jotka kattavat kriittiset alueet, kuten päätiedot, heuristiikka, PP/DS-optimointi ja hälytyksen seuranta, ovat olleet Tämä vahvistaa hänen asemaansa alan johtavana viranomaisena. Luettelo kongressin kirjastosta Tämä ainutlaatuinen yhdistelmä syvällistä, käytännöllistä SAP PP/DS-tietoa ja tulevaisuuteen suuntautuvaa tutkimusta AI-lisäyksestä asettaa hänet tärkeäksi yhteydeksi vakiintuneiden yritysjärjestelmien ja älykkäiden teknologioiden seuraavan aallon välillä. Yhdistämällä SAP PP/DS:n laajan taustan ja HANA-prototyyppien taidon MG käsitti ja toteutti merkittävän käyttäytymistutkimuksen.Tämä tutkimus oli suunniteltu tutkimaan huolellisesti johtamispäätösten laatua AI-laajennettujen suunnittelujärjestelmien puitteissa.Kokeessa oli käsitteellinen AI-ko-pilotti, joka on mallinnettu SAP Joule -ominaisuuksilla ja integroitu suoraan PP/DS-toimintoihin. Järjestäytyneiden työpajojen rakenteellisessa ympäristössä osallistujien suunnittelijoiden tehtävänä oli verrata perinteisiä heuristisesti perustuvia tuloksia AI-pohjaisiin suosituksiin. Tämän kokeilun tulokset olivat vakuuttavia: AI-ko-pilotin lisäämät käyttäjät pystyivät saavuttamaan aikataulutuspäätökset 30 prosenttia nopeammin, osoittivat 20 prosenttia korkeamman hyväksymisnopeuden optimoiduille sekvensseille ja ratkaisevasti auttoivat vähentämään myöhempien tilausten määrää 12 prosentilla. Vaikka PP/DS:n standardijoule ei ollut käytettävissä tutkimuksen aikana, MG:n tutkimus tästä paradigmasta käsitteellisen mallin kautta on erityisen ymmärrettävää. suora yhteys tekoälyä parantavan päätöksenteon laadun ja myöhempien tilausten 12 prosentin vähenemisen välillä korostaa konkreettista liiketoiminnan lopputulosta, joka käsittelee suurta kipua tuotannossa, joka liittyy asiakastyytyväisyyteen ja toimintakustannuksiin. Tämän uraauurtavasta tutkimuksesta saatujen oivallusten ansiosta MG:n toimitusjohtajien työpajojen sisältö ja hänen erilaiset julkaisunsa ovat entisestään vahvistaneet hänen mainettaan vaikutusvaltaisena ajatusjohtajana nopeasti kehittyvässä AI-pohjaisen valmistussuunnittelun alalla. MG:n ammatilliset pyrkimykset keskittyvät voimakkaasti antamaan valmistusteollisuudelle Pohjois-Amerikassa mahdollisuuden hyödyntää optimaalisesti SAP Supply Chain -tuotantoratkaisujen mahdollisuuksia. Lopullisena tavoitteena on parantaa merkittävästi valmistuksen suunnittelua ja suunnittelutoimintaa. Valmistusala, erityisesti Pohjois-Amerikassa, kulkee tällä hetkellä syvällisen muutoksen aikaa, jota suurelta osin tukee laaja digitalisointi ja kiireellinen tarve rakentaa joustavammat ja ketterämpiä toimitusketjuja. AI:n käyttöönottoa tunnustetaan laajalti keskeisenä tekijänä tässä jatkuvassa muutoksessa, sillä huomattava osa yrityksistä tutkii aktiivisesti tai on jo ottanut käyttöön tekoälyteknologioita toiminnassaan. MG:n työ kohdistuu suoraan käytännön haasteisiin ja avaa mahdollisuudet, jotka liittyvät tähän kehittyvään teollisuuteen. Pohjois-Amerikka on merkittävä markkina-alue SAP SCM:n konsultointipalveluille, ja lukuisat suuret valmistusyritykset etsivät aktiivisesti erikoisosaamista näiden muutosten ohjaamiseksi. ”SAP Joulen” käsitteellinen luonne PP/DS:ssä MG:n tutkimuksessa viittaa ennakoivaan asenteeseen, jossa tutkitaan tekoälyn tulevaisuuden potentiaalia jo ennen kuin standardiratkaisut ovat yleisesti saatavilla. Perinteisten PP/DS-haasteiden ratkaiseminen AI-pohjaisten oivallusten avulla Perinteinen tuotannon suunnittelu ja yksityiskohtainen aikataulutus (PP/DS) -järjestelmät ovat vahvoja, mutta niissä on luontaisia haasteita, jotka ovat herättäneet tutkimuksen tekoälyn lisääntymisestä. MG huomauttaa, että "perinteisessä PPDS:ssä suunnittelijat ja aikatauluttajat luottavat automatisoituihin taustaohjelmointi- ja aikataulutusalgoritmeihin ja PPDS:n optimointiin valmiiden tuotteiden ja kokoonpanojen valmistukseen liittyvien suunnittelu- ja aikataulutusongelmien ratkaisemiseksi. Suunnittelijat käyttävät huomattavaa aikaa vuorovaikutteisten transaktioiden aiheuttamien hälytysten tarkistamiseen ja ongelmien tunnistamiseen, kuten mahdollisten myyntitilausten toimitusten viivästymiseen kokoonpanolinjan kapasiteetin puuttumisen vuoksi tai kriittisten kynnysarvojen alapuolelle laskeviin päivien tarjonnan laskelmiin. Näissä tapauksissa suunnittelijat asettavat manuaalisesti uudelleen tuotantotilauksia tai luovat uusia ongelmien lieventämiseksi.Perinteiset tuotannon suunnittelumenetelmät kamppailevat usein sellaisten näkökohtien kanssa kuin kysynnän vaihtelu, reaaliaikaisen toiminnan näkyvyyden puuttuminen ja luontainen joustamattomuus dynamiikan muutosten edessä, mikä voi pahentaa näitä manuaalisia ponnistuksia. Käsitteellisen tutkimuksen tavoitteena olivat nämä olemassa olevat rajoitukset ja AI:n kehittyvä potentiaali. ”SAP Joule on ko-pilotti, joka ymmärtää liiketoiminnan semantiikkaa yhdistetyssä pilvipalvelujärjestelmässä. PPDS:lle ei ole joule-ominaisuuksia saatavilla vakioratkaisussa tällä hetkellä. Tämän lähestymistavan tarkoituksena oli automatisoida päätöksenteko usein havaituista ja usein aikaa vievistä hälytyksistä Alert Monitorissa PP/DS-järjestelmässä ja parantaa mittareita, kuten ajoitusta ja ajoissa toimitusta, harkitsemalla huolellisesti resurssien ja komponenttien saatavuutta. Sen tehokkuus riippuu kuitenkin usein heuristiikasta ja hälytysmonitorista poikkeusten hallitsemiseksi, mikä edellyttää, että suunnittelijat puuttuvat manuaalisesti hälytyksiin, kuten "päivien tarjonnan laskeminen johtaa arvoon, joka on alle määritellyn kynnyksen" tai "myyntitilauksen toimittamisen viivästyminen kapasiteetin puuttumisen vuoksi." Näkemys tekoälyn co-pilotista, joka kykenee ymmärtämään liiketoimintaympäristöä ja vuorovaikutukseen luonnollisen kielen kautta, käsittelee suoraan näihin yleisiin hälytyksiin liittyviä manuaalisia rasitteita. Tutkimuksen keskittyminen AI: n kouluttamiseen suunnittelijatoimilla ehdottaa menetelmää, jolla koodataan ja skaalataan kokeneiden suunnittelijoiden tällä hetkellä hallussa olevaa arvokasta hiljaista tietoa, mikä mahdollisesti standardoi parhaita käytäntöjä ja nopeuttaa uusien tiimin jäsenten oppimista. HANA-prototyyppien keskeinen rooli AI-laajennettujen kokeiden suunnittelussa MG:n käyttäytymiskokeilun teknistä arkkitehtuuria muokasi merkittävästi hänen asiantuntemuksensa SAP HANA:n prototyyppien suunnittelussa. Tämä taito oli ratkaisevan tärkeää tutkimukseen tarvittavien perustietorakenteiden luomisessa. MG toteaa, että "HANA:n prototyyppien suunnittelun asiantuntemusta hyödynnetään esineiden luomiseksi hälytysten yksityiskohtien ja suunnittelijan HANA-malleissa toteuttamien toimien tallentamiseksi, joita voidaan myöhemmin käyttää AI-mallin kouluttamiseen." Nämä esineet, pääasiassa HANA-taulukot ja -näkymät, on suunniteltu huolellisesti tallentamaan PP/DS-järjestelmän sisällä tuotettujen hälytysten vivahteet ja ihmisen suunnittelijoiden toteuttamat myöhemmät korjaavat toimet. ja sen ominaisuudet soveltuvat hyvin tällaiseen reaaliaikaiseen tietojenkäsittelyyn ja analytiikkaan, mikä tarjoaa ihanteellisen alustan dynaamisen tapahtumatietojen keräämiseen, joka on välttämätöntä reagoivan AI-mallin kouluttamiseksi. Sauna Hana Tämän HANA-pohjaisen tietojen keräämisen käytännön soveltamista havainnollistaa edelleen erityinen skenaario MG kuvailee: ”Esimerkiksi tason 3 kokoonpanossa valmistusvaroitukset nostetaan ilmoittamaan suunnittelijalle viivästyksestä, suunnittelija ratkaisee suorittamalla suunnittelun heuristiikka manuaalisesti regeneroida suunnitelma, koska tällä tasolla suunnittelussa on hyvin usein epäonnistumisia. Niinpä tämä hälytys yhdessä tuotteen/paikan luonteen kanssa yhdessä toteutettujen toimien kanssa tallennetaan käyttämällä HANA-artifakteja, kuten taulukoita ja näkymiä, jotka päivitetään PPDS-järjestelmässä tapahtuvien tapahtumien perusteella.”Tämä yksityiskohtainen esimerkki korostaa, miten operatiivisia tietoja, mukaan lukien erityiset hälytystyypit, kontekstuaaliset tiedot tuotteesta ja sijainnista sekä suunnittelijoiden toteuttamat tarkat päätöslauselman vaiheet, voidaan kerätä ja rakentaa järjestelmällisesti. Tämä HANA-artifaktien luomisen prosessi on suora soveltaminen tiedonvalmistusmenetelmiin, jotka ovat välttämättömiä tehokkaan koneoppimisen mallikoulutuksen kannalta, ja ratkaisee perustavanlaatuisen tarpeen korkealaatuisille, kattaville tiedoille tehokkaan tekoälyn suorituskyvyn tuottamiseksi.Viimeaikaiset kehitykset, kuten SAP S/4HANA:n PP/DS:n tietojen louhinta, joka kattaa tilaustiedot, toiminnot ja resurssikapasiteetin, osoittavat, että teollisuus on siirtynyt helpottamaan tällaista tietojen louhintaa analyyttisiin tarkoituksiin, kuten MG:n prototyyppi. Päätös keskittää prototyyppi tason 3 kokoonpanoon, jossa on hyvin usein suunnitteluvirheitä, ehdottaa strategista valintaa korkean vaikutuksen alueelle, jossa tekoäly voisi osoittaa merkittävää arvoa käsittelemällä pysyvää kipupistettä, joka on paras käytäntö AI: n käytön tapausten tunnistamisessa. Lisäksi hälytysten ja toimintojen lisäksi myös tuotteen/paikan luonteen tallentaminen viittaa rikkaan, kontekstuaalisen tietokokonaisuuden luomiseen.Tällaiset moniulotteiset tiedot ovat korvaamattomia kehittyneiden AI-mallien kouluttamiseksi, jotka kykenevät ymmärtämään vivahteita yksinkertaisten hälytysluokitusten ulkopuolella, mikä johtaa tarkempiin ja kontekstuaalisesti merkityksellisempiin AI-pohjaisiin suosituksiin. Kestäviä vertailuja: Osallistujien ja skenaarioiden valinta tekoälyn päätöksenteon tukemiseen MG:n tutkimuksen valvottujen työpajojen suunnittelussa painotettiin voimakkaasti huolellista osallistujien ja skenaarioiden valintaa, jotta varmistettaisiin vankka ja mielekäs vertailu perinteisten ihmisen johtamien suunnittelupäätösten ja käsitteellisen AI-ko-pilotin parantamien päätösten välillä. MG selventää tätä toteamalla: ”Koska tämän tutkimuksen soveltamisala on kontrolloitu ja rajoitettu kahteen hälytystyyppiin (viivästyminen järjestyksen täyttämisessä ja kapasiteetin käytön ylittäminen), valitut tehtävät olivat valmiiden tavaroiden tuotannonvalvoja ja valmiiden tavaroiden kokoonpanolinjojen aikataulutusvalvoja.” Valmistetun tavaran tuotannonvalvojan ja valmiiden tavaroiden kokoonpanolinjojen aikataulutusvalvojan valinta osallistuja-rooleina on kriittinen osa kokeellista suunnittelua. Nämä roolit osallistuvat suoraan ja rutiininomaisesti tutkittavien hälytysten tyyppien hallintaan – tilausten täytäntöönpanon viivästymiseen ja kapasiteetin liialliseen käyttöön. Tämä yhdenmukaistaminen varmistaa, että työpajan aikana esitetyt tehtävät ovat ekologisesti päteviä, mikä tarkoittaa, että ne heijastavat tiiviisti osallistujien todellisia vastuita ja haasteita. Skenaariot, joissa keskitytään järjestyksen täyttämisen viivästymiseen ja kapasiteetin liialliseen käyttöön, käsittelevät yleisiä ja erittäin vaikuttavia ongelmia valmistussektorilla. Näillä kysymyksillä on merkittäviä taloudellisia ja operatiivisia vaikutuksia, mikä tekee niiden mahdollisesta lieventämisestä tekoälyn avulla vakuuttavan ehdotuksen yrityksille. Näiden työpajojen "ohjattu" luonne auttaa eristämään AI-työkalun erityisvaikutukset minimoimalla ulkoisten muuttujien vaikutus.Lisäksi tutkimuksissa, joissa arvioidaan ihmisiä ja tekoälyä, skenaarioiden on oltava MG:n valitsemat hälytystyypit ovat tyypillisesti luoneet "parempia" tai "huonompia" ratkaisureittejä, mikä mahdollistaa selkeän vertailuarvon, jota vastaan sekä ihmisen että tekoälyä parantavat päätökset voidaan arvioida.Tämä tiettyjen hälytystyyppien huolellinen yhdistyminen asiaankuuluviin valvontatehtäviin lisää kokeilun realismia ja näin ollen sen havaintojen sovellettavuutta todellisiin organisaatiorakenteisiin ja operatiivisiin työnkulkuihin. Vaikutuksen mittaaminen: keskeiset mittaukset tekoälyä parantavien suunnittelupäätösten arvioimiseksi Jotta voitaisiin arvioida tiukasti tekoälyn pilotin vaikutusta, MG priorisoi joukon keskeisiä mittareita, joissa keskityttiin päätöksenteon nopeuteen, tekoälyn suosittelemien toimenpiteiden laatuun ja konkreettisiin operatiivisiin tuloksiin, kuten tilausten ajoitukseen. MG selittää: ”Päätöksen nopeus mitataan latenssilla chatbotille lähetetyn syöttöviestin ja alkuperäisen vastauksen tuottamisen välillä. Esimerkiksi ”kuinka monta korkean prioriteetin viivästyneiden tilausten hälytystä on läsnä tuotteissa, joista olen vastuussa”, chatbot käyttää AI: ta ymmärtämään viestin ja käynnistää backend PPDS-toimet hälytysten tuottamiseksi ja vastaamiseksi hälytysten lukumäärällä.” Tämä mittari määrittää suoraan AI: n kyvyn käsitellä nopeasti luonnollisen kielen kyselyitä, vuorovaikutuksessa taustalla olevan PP/DS-järjestelmän kanssa ja tarjota suunnittelijoille asiaankuuluvia tietoja, joka on kriittinen tekijä nopeissa valmistusympäristöissä. AI: n ehdotusten laatua, erityisesti sen ehdotettujen toimintasekvenssien hyväksymistä, arvioitiin kehittyneellä mittarilla. ”Kontekstuaalista tarkkuutta käytettiin sekvenssin hyväksymisen mittaamiseen arvioimaan tekoälyn käynnistämät toimet vertaamalla sitä manuaaliseen toimintojen sekvenssiin, jolla on sama kehotus”, MG toteaa. Lopuksi tilauksen ajoitus, kriittinen valmistuksen KPI, jota usein mitataan valmistamalla KPIs, oli keskeinen tulosmitta, joka heijastui tutkimuksen kulmassa raportoitujen myöhempien tilausten 12%: n vähenemiseen. AI-mallin validointitekniikoita sovellettiin näiden mittausten luotettavuuden ja tarkkuuden varmistamiseen, mukaan lukien chatbot-vasteiden tarkistaminen merkityksellisyydestä ja oikeellisuudesta. Näiden mittausten yhdistelmä - nopeus, päätöksenteon/toimintajärjestelmän laatu ja operatiivinen tulos - tarjoaa kokonaisvaltaisen kehyksen AI-yhteispilootin tehokkuuden arvioimiseksi, varmistaen, että yhden alueen parannukset eivät tule toisten kustannuksella. Päätöksenteon nopeuden esimerkki korostaa myös AI: n ennustettua hienostuneisuutta, joka kykenee ymmärtämään luonnollista kieltä, käyttäjän kontekstia (esim. ”tuotteet, joista olen vastuussa”) ja laukaisemaan monimutkaisia backend-järjestelmien vuorovaikutuksia. Ennalta arvaamaton dynamiikka: Plannerin vuorovaikutus AI-ehdotusten kanssa verrattuna perinteiseen heuristiikkaan Ihmisen suunnittelijoiden ja tekoälyä käyttävien päätöksenteon tukijärjestelmien vuorovaikutus voi usein paljastaa odottamattomia dynamiikkoja, ja MG:n tutkimus antoi tässä suhteessa arvokkaita oivalluksia. MG huomauttaa: "Joule-tyyppisellä mallinnetulla chatbotilla koulutustietojen laatu ja kuvio vaikuttivat voimakkaasti tekoälyn ehdotuksiin. kapasiteetin ylikuormitustapauksissa koulutustiedot koostuivat skenaarioista, joissa ylikuormitusta aiheuttavat tilaukset ajoitettiin uudelleen seuraavaan viikkoon." Tämä alustava koulutusjärjestelmä johti erityiseen, vaikkakin suboptimaaliseen, tekoälyn käyttäytymiseen.Tiedon laadun ensisijainen merkitys on vakiintunut periaate tekoälyn kehittämisessä; tietojen puutteet voivat johtaa epätarkkoihin ennusteisiin ja virheelliseen päätöksentekoon. Tämä riippuvuus havaituista kuvioista koulutustiedoissa johti mielenkiintoiseen skenaarioon. ”Mutta kun kapasiteetti on edelleen käytettävissä saman viikon kuluessa, tekoälyn ehdotus oli ajoittaa järjestys uudelleen seuraavaan viikkoon; tämä lieventyi ottamalla kapasiteetin tarkistus toimenpiteeksi ennen kuin ehdotettiin uudelleen aikataulutustoimenpiteitä koulutustiedoissa.” Tämä AI-käyttäytyminen, jossa se ehdotti vähemmän optimaalista ratkaisua koulutuksen ennakkoluulojen vuoksi, esimerkki siitä, miten AI-mallit voivat oppia tahattomia kuvioita, jos koulutustiedot eivät ole riittävän kattavia tai edustavia kaikista asiaankuuluvista päätöksenteon logiikoista. Tällainen käyttäytyminen, jos sitä ei korjata, voi vaikuttaa negatiivisesti suunnittelijan luottamukseen ja johtaa huonoihin operatiivisiin päätöksiin. Vähentämisstrategia – koulutustietojen rikastaminen selkeään kapasiteetin tarkistamiseen – heijastaa koneen oppimismallin kehittämisessä yleistä iteratiivista hienosäätöprosessia. Tämä kokemus korostaa haasteen sisällyttää "yleinen järki" tai epäsuorat kontekstuaaliset säännöt, joita ihmisen suunnittelijat soveltavat intuitiivisesti, kuten tarkistaa välittömämpi kapasiteetin saatavuus ennen kuin ehdotetaan pidempää lykkäämistä. AI-mallit oppivat kuvioista, ja jos koulutustiedot eivät täysin sisällä kaikkia haluttuja päätöksenteon logiikkaa, AI näyttää nämä aukot. AI: n tekemä suboptimaalinen ehdotus (tietojen mallien kouluttamisen vuoksi) oli ratkaisevan tärkeä sen korjaamiseksi, korostaen avoimuuden ja selitettävyyden arvoa AI-järjestelmissä, jotka ovat elintärkeitä käyttäjien luottamuksen rakentamiseksi ja tehokkaan ihmisen valvonnan mahdollistamiseksi.Tämä iteratiivinen ympyrä, jossa AI-käyttäytyminen vaikuttaa potentiaaliseen käyttäjän vuorovaikutukseen ja negatiivisen vuorovaikutuksen ennakointiin AI: n puutteiden vuoksi, ajaa AI: n hienosäätöä, joka on kriittinen käytännön ja luotettavien AI-päätöstuen työkalujen kehittämisessä. Miksi Käytännölliset hyödyt: Myöhästyneiden tilausten vähentämisen operatiivinen ja taloudellinen vaikutus tekoälyn avulla MG:n käsitteellisessä tutkimuksessa saavutettu 12 prosentin myöhässä olevien tilausten väheneminen merkitsee merkittäviä ja monipuolisia etuja valmistusorganisaatioille, jotka kattavat sekä operatiivisen tehokkuuden että taloudelliset parannukset.Perinteiset lähestymistavat tilausten viivästymisen ratkaisemiseen, erityisesti ne, jotka johtuvat myymälän lattian häiriöistä, ovat usein hankalia ja reaktiivisia. Kuten MG kuvailee, "Perinteisissä suunnittelu skenaarioissa, kun myynti-tilauksen viivästyminen johtuu myymälän lattian viivästymisestä tuotteiden valmistamisessa suunnitellulla ajanjaksolla, yölliset taustajuoksut on suoritettava suunnitellakseen tukkeutuneet tuotantotilaukset tuleville käytettävissä oleville kapasiteettipaikoille. Lisäksi korkean prioriteetin myyntitilausten hallinnointi vaatii usein manuaalista väliintuloa suunnittelijoilta muiden tuotantotilausten uudelleen aikatauluttamiseksi, mikä on aikaa vievä ja mahdollisesti virheille altis prosessi. AI-laajennettu chatbot-lähestymistapa, kuten tutkimuksessa tutkittiin, tarjoaa paradigman muutoksen kohti joustavampaa ja automatisoitua resoluutiota. MG korostaa tätä kontrastia: ”Chatbot-pohjaisen lähestymistavan avulla suunnittelija voi yksinkertaisesti kysyä chatbotilta, jos jokin korkean prioriteetin myyntitilauksista viivästyy ja ohjeistaa ongelman ratkaisemiseen, mikä puolestaan hyödyntää AI-ominaisuuksia vastaavien aikataulutustoimien käynnistämiseksi automaattisesti.” Viivästyneiden tilausten väheneminen 12 prosentilla edustaa huomattavaa operatiivista parannusta. Teollisesti myöhässä olevien toimitusten ja jälkitarjousten tiedetään täyttävän operatiiviset kustannukset nopeutetun toimituksen ja ylitöiden kautta, vähentävän asiakastyytyväisyyttä, mikä johtaa vähentyneeseen säilyttämiseen ja voi jopa aiheuttaa maineen vahinkoa. Taloudelliset vaikutukset ovat yhtä vakuuttavia, ja niillä voi olla suoria kustannussäästöjä (huono ajoissa tapahtuva toimitus voi aiheuttaa lähes 10 prosenttia kustannuksista), lisääntyneitä tuloja lisääntyneestä asiakkaiden uskollisuudesta ja terveemmistä voittomarginaaleista.Aberdeen-konsernin kaltaisten yhteisöjen tutkimukset ovat osoittaneet korrelaation korkeamman ajoissa tapahtuvan toimituksen ja parantuneen projektin kannattavuuden välillä, ja luokan parhaat yritykset ovat huomattavasti parempia kuin muut tässä mittarissa. Lisäksi kriittisten, korkean prioriteetin tilausten uudelleenjärjestelyn automatisointi ei ainoastaan vähennä suunnittelijan välitöntä työmäärää, vaan mikä tärkeintä, varmistaa, että strategisia liiketoiminnan tavoitteita, kuten keskeisten asiakkaan tilausten täyttämistä, käsitellään johdonmukaisesti ja tehokkaasti. Tämä minimoi näihin elintärkeisiin tileihin liittyvät tuloriskit ja osoittaa, miten tekoäly voi suojella kriittisiä tulovirtoja ja vahvistaa tärkeitä asiakassuhteita varmistamalla ensisijaisen ja tehokkaan käsittelyn kiireellisistä täytäntöönpanokysymyksistä. Siirtyminen reaktiivisesta, eräsuuntautuneesta uudelleen aikatauluttamisesta ennakoivaan, tekoälyä ohjaavaan ratkaisuun merkitsee suunnittelun agilityä. Kokeilusta asiantuntemukseen: johtokunnan työpajojen ja ajattelun johtamisen muotoilu tekoälyn avulla MG: n käyttäytymiskokeilun vakuuttavista tuloksista, erityisesti suunnittelijan tehokkuuden ja päätöksenteon laadun parantamisen osoitetuista parannuksista, on tullut perustavanlaatuisia elementtejä hänen johtotehtävissään ja vaikutusvaltaisissa kirjoituksissaan, mukaan lukien hänen arvovaltaiset SAP Press -kirjat. Yksi keskeinen periaate hänen viestinsä teollisuuden johtajille ja ammattilaisille on tekoälyn muuntava potentiaali mahdollistaa "hallinta poikkeuksellisesti" -paradigman valmistussuunnittelussa. kuten MG toteaa, "Tyypillinen suunnittelija tai aikatauluttaja hallitsee tuhansia materiaaleja vastuualueellaan, ja niiden aika, jonka he käyttävät ratkaisemaan yleisempiä ja vähäpätöisiä suunnittelun / kapasiteetin hälytyksiä PPDS: ssä, vie suurimman osan ajastaan." Tämä laaja osallistuminen rutiininomaiseen hälytysratkaisuun usein vähentää strategisempia toimintoja. AI-pohjaisten työkalujen käyttöönotto tarjoaa selkeän tavan lievittää tätä taakkaa. MG korostaa AI: n helpottamaa kriittistä painopisteen muutosta: ”Kun heidän huomionsa ja keskittymisensä tarvitaan monimutkaisempiin hälytyksiin ja liiketoiminnan hallintaan. Tämä filosofia, jossa tekoälyjärjestelmät käsittelevät taitavasti yleisiä ja vähemmän kriittisiä hälytyksiä, antaa ihmissuunnittelijoille mahdollisuuden omistaa asiantuntemuksensa ja kognitiivisen kaistanleveytensä todella monimutkaisten skenaarioiden navigointiin, merkittävien liiketoiminnan poikkeusten hallintaan ja strategisten suunnittelualoitteiden toteuttamiseen. ”Hallinta poikkeuksellisesti” -periaate on hyvin harkittu lähestymistapa operatiivisissa johtajissa MG: n kokeelliset tulokset, kuten 30 prosentin nopeampi päätöksenteko ja 12 prosentin vähennys myöhäisissä tilauksissa, tarjoavat konkreettisia, tietopohjaisia todisteita, jotka muuttavat abstraktit keskustelut AI: n potentiaalista konkreettisiksi arvon osoituksiksi. t Siksi MG: n työ ei ainoastaan edistä akateemista ymmärrystä vaan toimii myös käytännön välineenä AI: n potentiaalin ja johdon ymmärryksen ja ostamisen välisen kuilun voittamiseksi.Tämä suunnittelijan roolin uudelleen määrittely - järjestelmäoperaattorista strategiseen ongelmanratkaisuun - on ratkaiseva osa AI: n integrointia, mikä edellyttää uusia taitoja ja muutosta organisaation ajattelutavassa, aiheita, jotka ovat todennäköisesti keskeisiä MG: n koulutukselliselle ulottuvuudelle. Strateginen käyttöönotto: Organisaatioiden ohjaaminen kohti tekoälyä parantavia SAP PP/DS -ympäristöjä Tutkimuksensa tulosten perusteella MG antoi strategista neuvontaa organisaatioille, jotka harkitsevat tekoälyä parantavien suunnittelujärjestelmien integrointia olemassa olevaan SAP PP/DS -maailmaansa.Alkuperäinen, vaikkakin rajallinen, tutkimus osoitti selkeän liiketoiminnan edun. Tämä mitattavissa oleva parannus toimii vahvana lähtökohtana ja todisteena tekoälyn potentiaalista. Tämän pohjalta ensisijainen suositus on aloittaa tekoälyn käyttöönotto kohdistamalla korkean vaikutuksen käyttötapauksia, joissa investointien tuotto on ilmeinen ja mitattavissa. MG ehdottaa erityistä reittiä arvokkaaseen laajentumiseen: ”Jos jatkossa käytetään tapauksia, kuten suunnittelun ja optimoinnin työpäiväkirjojen analysointi suunnittelu- ja aikataulutusvirheiden tunnistamiseksi ja tekoälyn hyödyntäminen yleisten virheiden ratkaisemisen automatisoimiseksi, se tuo paljon arvoa yrityksille.” Suunnittelu- ja optimointipäiväkirjojen analysointi on strategisesti älykäs seuraava askel, koska nämä päiväkirjat edustavat runsaasti strukturoituja tietolähteitä, jotka ovat helposti saatavilla SAP-järjestelmissä. Näiden AI-aloitteiden olemassa olevien tietojen hyödyntäminen voi alentaa alkuperäistä esteitä AI-tutkimuksen jatkamiselle, mikä tarjoaa käytännöllisen tavan laajentaa AI-hyötyjä. Näissä lokeissa tunnistettujen yleisten virheiden automatisointi vahvistaa "hallinta poikkeuksellisesti" -filosofiaa. Tämä ei ainoastaan vapauta suunnittelijoita, vaan myös vähentää IT-tuki- ja järjestelmänvalvojien työmäärää, jolloin he voivat keskittyä monimutkaisempiin järjestelmäkysymyksiin tai parannuksiin, mikä laajentaa AI: n tehokkuusvaikutusta suunnittelun ulkopuolelle. Ajankohtaisen täytäntöönpanon 12 %:n alkuperäinen menestys toimii ratkaisevana todisteena käsitteelle. Suositukset jatkokäyttötapausten käsittelemiseksi merkitsevät strategiaa, jolla osoitetaan konkreettista arvoa varhaisessa vaiheessa ja hyödynnetään menestystä voittaakseen ja ohjatakseen laajempaa tekoälyn käyttöönottoa organisaatiossa – keskeinen periaate tehokkaalle muutoksenhallinnalle ja strategiselle skaalautumiselle. Organisaatioiden olisi myös varmistettava vankka tietojen laatu ja hallinto, koska nämä ovat kriittisiä edellytyksiä onnistuneelle tekoälyn käyttöönotolle SAP-ympäristöissä. Hänen käyttäytymiskokeilunsa, joka osoittaa, että SAP PP/DS:n käsitteellinen tekoälyyhteispilotti voi parantaa päätöksenteon nopeutta 30 prosentilla ja vähentää myöhässä olevia tilauksia 12 prosentilla, tarjoaa vakuuttavia todisteita tekoälyn käytännön arvosta. Automatisoimalla rutiininomaisten hälytysten ja yleisten virheiden ratkaisujen käsittelyn tekoäly antaa ammattitaitoisille suunnittelijoille mahdollisuuden omistaa asiantuntemuksensa monimutkaisiin, strategisiin haasteisiin, jotka todella vaativat inhimillistä kekseliäisyyttä.Tämä synergia ihmisen älykkyyden ja keinotekoisen älykkyyden välillä ei ole kaukainen teoreettinen käsite vaan saavutettavissa oleva todellisuus, joka tarjoaa valmistusteollisuudelle, erityisesti Pohjois-Amerikassa, SAP-ratkaisujen hyödyntämisen, polun suurempaan tehokkuuteen, parempaan ketteryyteen ja vahvempaan kilpailuasemaan. MG:n kaltaisten asiantuntijoiden tarjoamat uraauurtavat tutkimukset ja strategiset näkemykset ovat ratkaisevan tärkeitä tämän muutoksen ohjaamisessa ja varmistavat, että tekoälyn käyttöönotto on sekä vaikuttavaa että vastaa nykyaikaisen valmistuksen kehittyviä vaatimuksia. Älykkään valmistuksen suunnittelun jatkuvaa kehitystä muokkaa epäilemättä tämä kasvava yhteistyö.