0 просмотров

Как ИИ может помочь снизить стоимость сырья?

Спрос на продукцию производственного сектора растет хорошими темпами. Но высокая стоимость сырья является одной из главных проблем, требующих надежного решения.В частности, ведущие производители стали, химической, металлургической, лакокрасочной и смежных отраслей могут получить существенную выгоду от решения, которое может снизить их стоимость сырья. Кроме того, это является серьезной проблемой не только для новых брендов, но и для известных крупных брендов. Изучение каждого бита данных с использованием новейших технологий для производства высококачественной продукции с минимальными затратами и полной эффективностью работы является обязательным для каждого успешного производителя.

Помимо высокой стоимости, двумя другими серьезными проблемами, с которыми сталкиваются производители, являются:

Во-первых, стоимость сырья высока летучий по своей природе а невозможность точно спрогнозировать изменение стоимости сырья может негативно сказаться на марже прибыли.

Во-вторых, каждый клиент приходит со своим требования к качеству и затрудняет для производителей соблюдение этих конкретных критериев. Действительно, поиск экономичного рецепта производства продукта с конкретными требованиями занимает не менее 15 дней.

Каковы возможные пути решения этих проблем?

До сих пор производители испробовали несколько способов снижения затрат и повышения эффективности своих заводов. Иногда многим из них приходится жертвовать качеством продукции, чтобы снизить себестоимость продукции и удовлетворить спрос клиентов по конкурентоспособной цене. Но это только уменьшит долю рынка в долгосрочной перспективе, учитывая, что недовольные клиенты в конечном итоге перестанут покупать у них.

Статья в тему:  Каковы общие применения глубокого обучения в искусственном интеллекте

Другой альтернативой является вложение значительных средств в собственные или сторонние исследования и разработки; пытаясь удовлетворить требования к качеству по цене, которую клиент был бы готов купить. Но традиционная методология исследований и разработок, основанная на методе проб и ошибок, отнимает много времени и, следовательно, является дорогостоящей.

Действительно, если производитель хочет оставаться впереди конкурентов, ему потребуется приложение, которое может найти самый дешевый рецепт продукта для целевых требований к качеству в течение нескольких минут с высоким уровнем достоверности.Это возможно только в том случае, если приложение может отражать отраслевой контекст наряду с быстрой оптимизацией и возможностями прогнозирования.

MatSci ИИ, детище Массачусетского технологического института и ИИТ в 2018 году, с непоколебимой верой в предметно-ориентированный ИИ для решения проблемы производительности в обрабатывающей промышленности, представляет Стоимость материала для выполнения одной и той же задачи.

Materials Costimizer помогает найти самый дешевый способ производства высококачественной продукции в соответствии с требованиями клиентов в течение нескольких минут.

Как Materials Costimizer, ИИ-решение с поддержкой сети знаний, может решить проблемы всего за несколько кликов?

  1. Требования клиентов никогда не будут сходиться в какой-то точке, а всегда будут варьироваться в зависимости от различных потребностей бизнеса, и все они хотят получить высококачественную продукцию по низкой цене. Становится сложно доставить это в установленные сроки, но Материалыприходит на помощь и в течение нескольких минут подает на стол лучшее сочетание сырья, повышая эффективность вашей работы.
  2. Волатильный характер стоимости сырья делает Материалыр инструмент исключительной важности. Независимо от отрасли, спроса и объема производства, Material Costimizer снизит затраты, улучшит качество продукции, сведет к минимуму риски, улучшит производительность и, в конечном итоге, повысит прибыльность.
Статья в тему:  Как использовать искусственный интеллект для облачного хранилища

Как работает Costimizer материалов?

● Все существующие данные о сырье и спецификации продукта загружаются для настройки

● График знаний исследует базовые отношения, связывающие различные виды сырья, процессов и продуктов.

● Автоматизированные модули искусственного интеллекта обучают прямые и обратные модели для прогнозирования свойств и оптимизации общего маршрута на основе прямых или косвенных затрат.

● Введите требования клиента и получите самый дешевый рецепт продукта.

В конечном итоге оптимизатор материалов помогает предприятиям сэкономить миллионы долларов на стоимости сырья. Он также учитывает динамическую стоимость сырья и закрепленную структуру НИОКР.Следовательно, это дает бизнесу конкурентное преимущество перед другими игроками на рынке.

Хотите узнать больше, посетите наст https://www.matsci.ai/

Подпишитесь на нас в LinkedIn.

чтобы просмотреть или добавить комментарий, сделать вход чтобы просмотреть или добавить комментарий, сделать вход

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector