Prognozowanie
Co prawdopodobnie się wydarzy?
INVO Intelligence i AI
Produkcja, zapotrzebowanie i problemy przewidziane,zanim się wydarzą.
INVO wykorzystuje dane z zamówień, zestawień materiałowych, zakupów, magazynu i rzeczywistego wykonania produkcji, aby przewidywać przyszłe zapotrzebowanie, wykrywać odchylenia i wskazywać, gdzie należy zareagować.
Dane z całej operacji
- Zamówienia
- Zestawienia materiałowe
- Zakupy
- Magazyn
- Produkcja
- Próby w locie
- Dostawy
INVO Intelligence
Wykrywanie
Co odbiega od oczekiwanego przebiegu?
Rekomendacje
Gdzie należy zareagować?
Od raportowania do przewidywania
ERP pokazuje, co się wydarzyło.Intelligence pomaga przewidzieć, co wydarzy się dalej.
Każdego dnia INVO rejestruje tysiące zdarzeń: nowe zamówienia, zmiany konfiguracji, wydania magazynowe, rozpoczęcia i zakończenia produkcji, rzeczywiste zużycie, straty oraz dostawy.
Te dane tworzą historię działania zakładu. INVO Intelligence wykorzystuje ją do porównania planu z najbardziej prawdopodobnym przebiegiem operacji i rzeczywistym wykonaniem.
Plan
01Co planowaliśmy?
5 000 szt. · zakończenie 14:00
Oczekiwane
02Czego powinniśmy się spodziewać?
Przewidywane zakończenie: 14:52
Rzeczywiste
03Co dzieje się naprawdę?
Linia 3: −17% vs oczekiwana przepustowość
Działanie
04Co możemy zrobić?
Przenieś partię #4821 na linię 2
INVO Intelligence
Cztery sposoby wykorzystaniadanych operacyjnych.
Od prognozy zapotrzebowania, przez planowanie produkcji i zakupy, po wykrywanie problemów podczas realizacji.
Planowanie produkcji AI
Czy dzisiejszy plan produkcji jest rzeczywiście wykonalny?
INVO porównuje planowane zlecenia z historią rzeczywistego wykonania i przewiduje czas realizacji, obciążenie linii oraz miejsca, w których może powstać opóźnienie.
- Planowane zakończenie
- 14:00
- Prognoza
- 15:05
- Ryzyko opóźnienia
- 78%
- Wąskie gardło
- Linia montażowa 3
Prognozowanie popytu i zakupów
Ile naprawdę trzeba kupić na kolejną produkcję?
Prognozowane zapotrzebowanie jest przeliczane przez konfiguracje i zestawienia materiałowe na konkretne ilości komponentów, a następnie zestawiane ze stanami magazynowymi, rezerwacjami i dostawami w drodze.
- Prognoza zapotrzebowania
- 24 850 szt.
- Potrzeba włókna węglowego
- 1 482 kg
- Dostępne
- 610 kg
- Rekomendowany zakup
- 1 080 kg
Wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym
Czy aktualne zużycie jest normalne dla tej produkcji?
INVO porównuje bieżące wykonanie z oczekiwanym przebiegiem dla konkretnego zestawienia materiałowego, wolumenu i etapu procesu.
- Plan
- 213 kg
- Oczekiwany zakres
- 208–218 kg
- Rzeczywiste
- 247 kg
Wykryto anomalię · +15,9%
Symulacje scenariuszy
Co się stanie, jeśli jutro liczba zamówień wzrośnie o 20%?
Symuluj wpływ zmian zapotrzebowania, dostępności linii, dostawców lub obsady na magazyn, produkcję, próby w locie i logistykę.
- Zapotrzebowanie +20%
- Niedobór włókna węglowego: 420 kg
- Linia 3: 112% obciążenia
- +7 osób obsady
- 3 partie dostaw zagrożone
Mapa kompetencji
Pełny zakresINVO Intelligence i AI.
Jedenaście obszarów w trzech warstwach: prognozowanie i planowanie, wykrywanie i symulacja, asystenci oraz agenci AI.
Planowanie i prognozowanie
Planowanie produkcji AI
Prognozowanie czasów produkcji, wykorzystania linii, wąskich gardeł i ryzyka opóźnień.
Prognozowanie popytu i zapotrzebowania zakupowego
Prognozowanie zapotrzebowania, potrzeb materiałowych, ryzyka niedoborów i rekomendowanych zamówień.
Analityka BOM i konfiguracji
Optymalizacja konfiguracji i zestawień materiałowych pod kątem kosztu, dostępności komponentów, wymagań zgodności i przepustowości produkcji.
Prognozowanie kosztów i marż
Prognozowanie kosztu jednostkowego, kosztów operacyjnych i marż jeszcze przed rozpoczęciem produkcji.
Wykrywanie i symulacja
Wykrywanie anomalii
Automatycznie wykrywaj nietypowe odchylenia w produkcji, magazynie i zużyciu materiałów.
Prognozowanie jakości
Prognozowanie ryzyk jakościowych i potencjalnych odchyleń, zanim produkcja się zakończy.
Symulacje scenariuszy
Symuluj scenariusze operacyjne i przewiduj ich wpływ na produkcję, magazyn, zakupy i logistykę.
Analityka dostawców
Analiza niezawodności dostawców, jakości, cen, czasów realizacji i ryzyk dostaw.
Asystenci i agenci AI
Intelligence w praktyce
Jak Intelligence pracujepodczas jednego dnia produkcji.
Jeden dzień generuje tysiące danych. INVO może połączyć je w jeden obraz operacji i wykorzystać do kolejnych prognoz oraz alertów.
- Popyt
- Materiały
- Zakupy
- Produkcja
- Odchylenie
- Rekomendacja
05:30
Prognoza zapotrzebowania
- Przewidywane sztuki
- 24 850
- vs plan z zeszłego tygodnia
- +7,4%
05:31
Zapotrzebowanie materiałowe z konfiguracji i BOM
- Włókno węglowe
- 1 482 kg
- Żywica epoksydowa
- 830 kg
- Aluminium
- 1 240 kg
05:32
Ryzyko braku komponentu
- Brak
- 420 kg włókna węglowego
Rekomendowane zamówienie przed 10:00
07:20
Przewidywany przebieg produkcji
- Plan
- 14:00
- Prognoza
- 15:05
- Prawdopodobieństwo opóźnienia
- 78%
- Oczekiwane wąskie gardło
- Linia montażowa 3
10:17
Odchylenie zużycia komponentu
- Oczekiwany zakres
- 208–218 kg
- Rzeczywiste
- 247 kg
- Odchylenie
- +15,9%
Weryfikacja wydania materiału · partia #4821
10:20
Zalecana akcja
- Działanie
- Przenieś partię #4821 na linię montażową 2
- Przewidywane zakończenie po zmianie
- 14:16
Jak to działa
Od danych operacyjnychdo decyzji.
INVO nie wymaga ręcznego przenoszenia danych pomiędzy kolejnymi narzędziami analitycznymi. Dane powstają podczas codziennej pracy systemu i mogą zasilać modele prognostyczne.
- 01
Zbieranie
Zbieramy dane podczas codziennej pracy.
Zamówienia, zestawienia materiałowe, wydania magazynowe, produkcja, straty, zakupy i dostawy tworzą dane źródłowe.
- ERP
- MES
- Magazyn
- Zakupy
- CRM
- IoT
- BOM
- Zamówienia
- 02
Łączenie
Łączymy je w hurtowni danych.
Dane z różnych procesów są łączone tak, aby można było prześledzić cały proces od zapotrzebowania do rzeczywistego wykonania.
- Hurtownia danych INVO
- Bronze → Silver → Gold
- 03
Uczenie
Modele analizują historyczne zależności.
System może analizować tysiące wcześniejszych realizacji i szukać zależności pomiędzy planem, warunkami produkcji i rzeczywistym wynikiem.
- Modele statystyczne
- Machine Learning
- Time-Series Models
- Neural Networks
- 04
Prognoza
Powstaje prognoza.
Prognoza dotyczy konkretnych parametrów operacji, nie ogólnych wskaźników.
- Oczekiwane zapotrzebowanie
- Oczekiwane zużycie materiałów
- Oczekiwany czas produkcji
- Oczekiwany czas dostawy
- 05
Porównanie
Porównujemy oczekiwanie z rzeczywistością.
Dzięki temu system może wykryć odchylenie, zanim stanie się widoczne w raporcie po zakończeniu zmiany.
- Plan → Expected → Actual
- 06
Działanie
Zamieniamy prognozę w działanie.
Ostatecznym celem nie jest sama prognoza, ale wcześniejsza i lepsza decyzja operacyjna.
- Alert
- Rekomendacja
- Symulacja
- Optymalizacja
Uczenie na danych
- Plan
- Realizacja
- Wynik
- Nowe dane
- Retrening
Każda kolejna operacja zwiększa zbiór danych, który może zostać wykorzystany podczas dalszego trenowania i walidacji modeli.
Efekt biznesowy
Prognoza ma wartość dopiero wtedy,gdy zmienia wynik operacji.
Poniższe widełki dotyczą zakładu o skali 50–200 mln zł przychodu rocznie. Wartości są szacunkami opartymi na typowych efektach wdrożeń - nie stanowią gwarancji wyniku.
Koszt materiałów ↓
Mniej strat i nadmiernego zużycia
Wykrywanie nietypowego zużycia podczas procesu, zanim strata powtórzy się przy kolejnych partiach.
- Efekt
- 1–3% kosztu materiałów
- Wartość
- 0,3–3,0 mln zł / rok
Magazyn ↓
Mniej kapitału zamrożonego w magazynie
Dopasuj poziom zapasu do przyszłego zapotrzebowania zamiast wyłącznie historycznej konsumpcji.
- Efekt
- 10–30% zapasu
- Wartość
- 0,2–1,8 mln zł uwolnionego kapitału
Niedobory ↓
Mniej zakupów awaryjnych
Wykrywanie przyszłych niedoborów, zanim wpłyną na realizację produkcji.
- Efekt
- 2–5% kosztów zakupowych
- Wartość
- 0,25–2,5 mln zł / rok
Nadgodziny ↓
Mniej nieplanowanych nadgodzin
Prognozowanie przeciążenia produkcji i wąskich gardeł jeszcze przed rozpoczęciem zmiany.
- Efekt
- 10–25% nadgodzin
- Wartość
- 0,15–1,2 mln zł / rok
Przepustowość ↑
Więcej produkcji z obecnych zasobów
Lepiej wykorzystuj istniejące linie, zmiany i dostępną przepustowość.
- Efekt
- 5–15% przepustowości
- Wartość
- 0,4–3,0 mln zł efektu / rok
Poziom obsługi ↑
Większa przewidywalność realizacji
Wcześniej identyfikuj ryzyko opóźnień wpływające na próby w locie i partie dostaw.
- Efekt
- 2–6 p.p. poziomu obsługi
- Wartość
- 0,2–1,5 mln zł utrzymanego przychodu
Łącznie szacowany potencjał
1,5–13 mln zł rocznie
w zależności od skali, struktury kosztów i dojrzałości procesów.
Kalkulator ROI
Ile kosztuje nawet niewielkie odchylenie przy Państwa skali produkcji?
Wartość obecnych strat: 1 000 000 zł
Potencjalny efekt roczny
200 000 zł
≈ 16 667 zł miesięcznie
Symulacja pokazuje skalę potencjalnego efektu. Nie stanowi gwarancji wyniku. Rzeczywisty efekt zależy od jakości danych, struktury kosztów, procesów oraz zakresu wdrożenia.
INVO Intelligence
Czego można dowiedzieć się z danych,które Państwa zakład już generuje.
Podczas demo pokażemy, jak dane z produkcji, magazynu, zakupów i zamówień mogą zostać wykorzystane do budowy prognoz dopasowanych do Państwa operacji.