AI赋能供应链追溯与质量管理：透明化生产全链路

当今企业需要供应与生产链全活动透明化，以保证产出质量、优化流程、管理库存、确保准时交付。追溯与质量管理是任何行业业务绩效的关键环节。

本文聚焦人工智能辅助下的制造过程追溯——即借助智能管理系统实现的产品制造或转化过程。

AI追溯系统的目的

既然能监控工厂各类事件，追溯系统目标因场景而异：

每个具体案例中，必须明确系统使用方向，以选取真正关键事件、达成预期目标。

存在误区认为AI追溯仅适用医药、餐饮等必须保障产品安全的行业。现实是：全阶段透明化对所有企业都有用且必要，因其实时可见所有活动、提供最优控制所需数据，能快速发现事故并采取行动，这在任何行业皆适用。

拥有能识别、监控工业全流程各类事件的方案，可获取定量定性信息至关重要：

以上仅是生产过程中可用于后续分析的全部事件的一小部分。智能系统借助IoT连接，从资产直达信息管理平台，自动存储这些数据。

如何减少生产失效？

追溯管理中极其重视质量控制。质控功能是确保成品符合既定标准。例如包装质控，参数可能包括拉伸/压缩强度、硬度、气体渗透率、吸湿性等。

通过连接全生产流程的智能软件实施质控，可确保交付产品符合上述标准。此外，成本与废品降低：若产品须剔除，借助机器学习的智能追溯能识别其详细历史，仅敏捷剔除相关批次。

最后，为实现全制造过程的良好追溯，需交叉不同来源与系统的数据，将最大信息量语境化为更完整图景。因此，追溯管理方案必须与连接、通过实时数据分析机器与流程绩效的技术集成，至关重要。

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