利用人工智能增强供应链的可追溯性和质量
如今，公司需要供应链和生产链中所有活动的透明度，以保证产出质量、优化流程、管理库存并确保按时交货。可追溯性和质量管理是任何行业业务绩效的重要方面。
在这篇文章中，我们将重点关注通过人工智能实现制造过程的可追溯性，即借助智能管理系统对产品进行精加工或改造的过程。
人工智能追溯系统的目的
由于我们可以监控工厂中发生的不同事件，因此追溯系统的目标在每种情况下都可以不同：
- 识别并确定每个产品的历史记录。
- 快速识别不符合质量控制的产品，并从生产链中剔除适当的批次。
- 优化各种流程。
- 提高生产力。借助智能软件控制的可追溯性，我们可以了解机器在生产不同阶段或产品时的性能，并采取相应措施来改进流程。
在每种具体情况下，都需要定义您希望使用系统向哪个方向选择真正重要的事件并实现预期目标。
在某些情况下，人们存在一种误解，认为人工智能溯源只能应用于医药、餐饮等必须保证产品安全的行业。然而，现实情况是，追溯过程各个阶段的透明度对所有公司来说都是有用和必要的，因为它通过提供所有执行活动的实时可见性并提供最佳控制所需的数据，有助于提高生产链的质量和效率。即时信息可以快速检测事件并采取适当的行动，这对于任何行业都是如此。
通过智能管理软件进行追踪
重要的是要有一个解决方案，使我们能够识别和监控整个工业流程中发生的不同事件，使我们能够获得定量和定性信息：
- 产品所处的不同阶段。
- 成分/材料列表。
- 使用的机械。
- 批次号（原材料和最终产品）。
- 参与每个生产流程的操作员。
- 持续时间。
- 轮班工作。
- 不同质量控制的结果。
此列表只是生产过程中生成的所有事件的一小部分样本，可用于进一步分析。通过智能系统，这些数据的存储是自动的，利用物联网连接直接从资产到信息管理平台。
如何减少生产故障？
质量控制和可追溯性
强调质量控制在追溯管理中非常重要。质量控制的作用是确保成品符合规定的标准。例如，在包装质量控制中，其中一些参数可能是拉伸/压缩强度、硬度、透气性或吸湿性。
通过连接整个生产过程的智能软件进行质量控制，使我们能够确保交付给客户的产品符合上述标准。此外，还可以减少成本和浪费，因为如果产品必须从生产中废弃，借助机器学习的智能可追溯性，可以识别其详细历史记录，并且只能敏捷地废弃相关批次。
最后，为了对整个制造过程有良好的可追溯性，来自不同来源和系统的数据被交叉引用，以将最大量的信息融入到更完整的画面中。因此，负责追溯管理的解决方案与通过实时数据分析连接并分析每台机器和流程的性能的技术非常重要。
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