AI 和文本分析

第二個例子來自文本分析的背景?！按蠖鄶滴锪?a href="http://m.cn338.cn/company/" title="公司" target="_blank">公司都可以分配給中型公司，其中數字化的想法是將紙張轉換為數字文件?！盠eveling 說紙張作為信息的載體仍然存在，你仍然必須非常認真地對待這一點?！拔覀儸F在可以使用AI 來識別我們當前擁有的文檔類型?；蛘咭部梢宰R別文本模塊，例如電子郵件地址。然后機器學習可以將這些信息放入上下文中。通過機器學習，我們可以收集信息”。

（4）確定性規劃和模擬正在縮減并被數據分析所取代

“確定性規劃正在大規模縮減——有趣的是，模擬也正在大規?？s減并被數據分析所取代?！?a href="http://m.cn338.cn/company/search.php?area=108" title="德國" target="_blank">德國柏林工業大學技術與管理學院物流主管兼董事總經理Frank Straube 說。

他說：“生產、物流和數字化’主題非常重要，因為在德國，我們通過工業和物流獲得了34% 的附加值。這是歐洲平均水平的兩倍。我們是一個全球聯網的工業基地，這就是為什么數字化是一個如此重要的話題。”

數據分析變得越來越重要

“技術供應商說他們已經完成了數字化的準備工作。然而：沒有人僅僅通過購買技術就擁有競爭優勢?！盨traube 解釋道，我們目前正處于物流向增值網絡、網絡化對象轉變的門檻上。確定性規劃將被大規?？s減——有趣的是，模擬也將被大規模縮減并被數據分析所取代。

還通過AI 技術提供更多服務

等級制組織繼續發展為靈活的組織。客戶利益也將發生變化。也許客戶不想再買卡車，他需要500,000 公里，或者他不想再買鉆頭，但需要在墻上打個洞。

“適應能力”這一課題在未來也將發揮重要作用。這已經存在于服務提供商（LSP = 物流服務提供商）中。Straube 解釋說：“我在我的全球生產網絡中有一個空閑位置，我必須在那里生產。所以我必須靈活地、分散地轉換供應商計劃和訂單。這涉及自學系統和實時可見性。”

生產物流需要強大的計算機和機器人

然而，Straube 還指出：“我們將忍受沒有所有數據、所有容器數據等。然而，我們必須創建數字化、無故障的物流。這將在機器人技術、流程自動化的幫助下發揮作用，以及算法，前繼關系- 可以打包數據以及可以在云中管理的某些分析。但是必須滿足兩個先決條件：“要接受在云中工作，您還必須披露限制和問題——有時是在很短的時間內。這需要準標準和準規則?！?/p>

（5）中型公司如何應對數字化和AI ，困境是什么？

“這使我們能夠完全自主地解決80% 的簡單日常業務，同時通過人工智能和數據評估創造附加值，以解決20% 的更復雜問題。”SCM 負責人Christoph Pieper 說Winkelmann Automotive 的物流。他說：

“我們是中型公司，比我們的客戶小得多，有時也比我們的供應商小。Winkelmann Automotive 公司所做的一切都與內燃機有關。競爭越來越激烈，尤其是在汽車行業。此外，目前存在貿易壁壘. 我們現在越來越多地看到市場在微觀時期變得更加動蕩。我們也必須對此做出反應，整個事情歸結為這樣一個事實，即我們必須通過增加動態帶來更大的靈活性- 但隨著相同甚至更好的效率，才能在市場中生存?！?。

通過AI 提高競爭速度

Pieper 說：“我們對內燃機很熟悉——我們的十個產品中有九個在全電動汽車中是多余的。我們今天必須調整自己，這樣我們才能在未來繼續存在于市場上。”但數字化如何提供幫助？數字化本身并不能解決問題，但它可以幫助我們，因為我們能夠收集大量數據。以今天的計算能力，也可以處理大量數據，所以它也是關于大數據的。我們正試圖通過使用人工智能在競爭中提高速度。這并不能解決問題，而是創造了優勢?！?/p>

工廠AI 與數據評估

“通過我們工廠的數字化和流程優化，我們實現了整個處理過程的自動化，我們實現了工廠內整個采購和補貨控制的自動化。這使我們能夠完全自主地解決80% 的簡單日常業務。同時為具有更復雜主題的20% 的解決方案創造附加值。“Pieper 表示Winkelmann 的生產網絡遍布全球。但特別是在這里，Pieper 看到了許多可能性。

全球流程控制- 與合作伙伴一起

“如果我現在說我不再停留在我的生產網絡上，而是打破各個公司之間的界限——不僅是業務領域之間，而且是供應鏈方向——那么實際上只有每個人都可以參與。”Pieper 在未來冒險提出一種觀點。主題之一是“滾動預測”。他說：“因為我們想要擺脫今天的實時系統并展望未來。因為：我們希望在早期階段調整產能，以便超過六個月的所有瓶頸- 我們有六個月的預測- 可以由我的團隊清理，以便工廠可以簡單地繼續他們的運營業務，而無需大旅行等?！?/p>

使用AI 應用程序從運營業務轉變為戰略

這就是從純粹的運營業務到戰略的轉變。Pieper 說：“所以我們試圖打破各個公司之間的界限。某處有相同的系統可以用來解決瓶頸。這在同一家公司目前仍然存在問題——更不用說在其他工廠甚至公司了。我們還應該與其他公司合作制定一個我們都可以共同參與的標準?！?/p>

更具活力和可持續性的標準

“當我想創造活力時，標準是問題——如果所有工廠都一樣，我可以非常靈活地制造。如果這對我們內部有效，那么我們希望將供應鏈作為最后一件事。”但如果只有一兩個人說他們不能，那么整個紙牌屋都會崩潰。但這正是Pieper 想要避免的。他繼續說：“然后你可以模擬搬遷場景、數量場景或初步運行、計劃的維護間隔。那就太好了。如果我們現在讓我們的供應商參與進來，將所有事情協調起來，從而減少停機時間和特殊旅行……那將是迷人的。”