Цифрлық модельдеу нақты ортадағы нысандар мен үдерістердің виртуалды үлгісін жасап, олардың жұмыс істеу ерекшеліктерін алдын ала зерттеуге мүмкіндік береді. Мұндай модельдер зерттеу жүргізу, түрлі жағдайларды салыстыру және ықтимал өзгерістерді болжау үшін қолданылады. Генеративті жасанды интеллект синтетикалық деректерді қалыптастыру арқылы цифрлық модельдеудің мүмкіндіктерін кеңейтіп, бұрынғы шектеулерді еңсеруге жол ашады. Генеративті және болжамды жасанды интеллект технологиялары бір жүйеде өзара ықпалдаса отырып, жеткізу тізбегіндегі іркілістерді немесе сұраныстың күтпеген өзгерістерін алдын ала модельдеуге, сондай-ақ олардың ықтимал салдарын бағалап, тиісті шараларды дер кезінде қабылдауға мүмкіндік береді.
Жақында AutomationWorld басылымында жарияланған мақалада Mars компаниясының Accenture компаниясымен бірлесіп, өнімдері мен өндірістік нысандарының виртуалды үлгілерін әзірлегені айтылды. Компания өндірістік кеңістікте нақты өзгеріс енгізбес бұрын, белгілі бір нысанға өзгеріс жасалған жағдайда үдерістің қалай өрбитінін алдын ала бағалауды көздеген. Цифрлық модельдеу арқылы жүргізілген зерттеу өндірістегі әлсіз тұстар мен сапаға қатысты мәселелерді анықтауға мүмкіндік берді. Сонымен қатар компания күтпеген өндірістік іркілістер немесе сұраныстың өзгеруі туындаған жағдайда оған алдын ала қалай әрекет ету керектігін айқындай алды.
Supply Chain Dive басылымының мәліметінше, UPS компаниясы логистикалық желісінің цифрлық моделін әзірлеп жатыр. Жобаның негізгі мақсаты жөнелтілімдердің қозғалысын дәлірек бақылау және нақты уақыт режимінде алынған деректерге сүйене отырып, жеткізу бағыттарын жаңарту болып отыр. Компания маршрутқа қатысты әртүрлі дерек көздерінен түсетін ақпаратты өзара үйлестіріп, сапар бағытының толық әрі біртұтас көрінісін қалыптастыруды көздейді. Бұл мақсатта заттар интернеті технологиясының датчиктері мен жасанды интеллект мүмкіндіктері қатар пайдаланылады. Мұндай жүйе жеткізу бағыттарын оңтайландыруға және оларды тиімді жоспарлауға да мүмкіндік береді.
Өндіріс пен логистикада өзара байланысқан цифрлық модельдердің кең ауқымды жүйесін қалыптастыру жекелеген компаниялардың ғана тәжірибесі емес. Кәсіпорындар жасанды интеллект көмегімен ауқымды модельдеу мүмкіндіктерін барынша тиімді пайдалануға ұмтылып отыр. Ол үшін компаниялар арасындағы деректер алмасудың өзара үйлесімділігін қамтамасыз ету қажет. Электрондық деректер алмасу стандарттары (EDI) осындай ақпараттық ықпалдастықтың негізін құрайды. Сонымен қатар жеткізу тізбегіндегі негізгі үдерістер мен оқиғаларды цифрлық форматқа көшіру тауар кодтары туралы электрондық өнім ақпараттық қызметтері оқиғалары (EPCIS) арқылы жүзеге асырылуы мүмкін. Бұл тәсіл деректер алмасудың ашықтығын арттырып, жеткізу тізбегіндегі үдерістерді жан-жақты қамтитын, өзара байланысты әрі шынайы ақпаратқа негізделген цифрлық модель қалыптастыруға мүмкіндік береді.
Қосымша материалдар мен сараптамалық шолуларды біздің Telegram арнамыздан оқуға болады.
