The use of artificial intelligence in the value chain offers great potential for advancing companies and making optimum use of existing resources.
Industry, with the mechanical and plant engineering, automotive and electrical industries, is under pressure to move forward. They are confronted with various challenges such as globalization, competition and price pressure. There is also an increasing demand for more flexible production and product individualization. Optimizing the value chain is essential to master these challenges, but for this to succeed, the efficiency of all components must be well coordinated and optimized. This puts all economic development, production and logistics processes to the test as part of digitization.
To this end, existing processes are networked and all product, machine and process data is recorded. An optimized industrial value chain is networked, intelligent, controls and optimizes itself to some extent independently and is therefore resource-efficient. The increasing degree of specialization in the industrial value chain is leading to even closer dovetailing between the upstream and downstream areas of manufacturing.
Industry, with the mechanical and plant engineering, automotive and electrical industries, is under pressure to move forward. They are confronted with various challenges such as globalization, competition and price pressure. There is also an increasing demand for more flexible production and product individualization. Optimizing the value chain is essential to master these challenges, but for this to succeed, the efficiency of all components must be well coordinated and optimized. This puts all economic development, production and logistics processes to the test as part of digitization.
To this end, existing processes are networked and all product, machine and process data is recorded. An optimized industrial value chain is networked, intelligent, controls and optimizes itself to some extent independently and is therefore resource-efficient. The increasing degree of specialization in the industrial value chain is leading to even closer dovetailing between the upstream and downstream areas of manufacturing.
Optimizations around the value chain
All processes along the value chain must be connected with an integrated approach from engineering to production and logistics to sales & after sales.The opportunities for optimizing the value chain in terms of efficient working methods, optimized warehousing and distribution processes, more flexible and mobile working, and enabling virtual collaboration using digital technologies are manifold.
Engineers and designers are making rapid developments in areas such as advanced robotics, autonomous vehicles, collaborative VR design reviews, and advanced engineering simulations (CAE) at every stage of the design process, while networking with other groups such as marketing and sales by generating photorealistic renderings directly from CAD design files.
Al and machine learning bring many benefits to manufacturing use cases, including:
Al and machine learning bring many benefits to manufacturing use cases, including:
- Product research, development and production
- Inventory management
- Process and quality control
- Predictive maintenance
Procurement
Production
Sales
CUSTOMERS
Entwicklung
Produktion
Qualitätssicherung
Vertrieb
Logistik
Service
Manufacturing companies need an infrastructure that covers their critical core applications applications and is AI-enabled in the future, in addition to providing robust, always-on services for mission-critical factory and enterprise operations. This requires a foundational platform that supports the entire enterprise - including designers, engineers, production workers and enterprise support team members - but creating an infrastructure that supports all of this is a challenge for manufacturing companies.
- existing manufacturing applications: These include computer-aided design (CAD) and computer-aided engineering (CAE), production planning, and supply chain applications.
- New AI applications: These include analytics and AI software that support operations and production, including production data analytics, intelligent inspection, predictive maintenance, industrial video analytics, intelligent customer interactions, resilient and optimal supply chain operations, and digital twins of factories, warehouses, and processes.
- Emerging AI infrastructure: this includes software and hardware to support the creation, tuning, and deployment of AI applications in manufacturing enterprises support.
the greatest dynamics in the manufacturing industry occur when automation, communications technology, software development, virtualization, data analysis and electronics interact closely. The basis for this is laid by IT, which must function reliably and adapt flexibly to the requirements of changing processes. It makes sense here to network machines, manage data from the cloud, and analyze large volumes of data in real time to enable predictive control.
Involvement of all corporate divisions
Customer processes
- Invoicing and receivables management
- Customer ordering and consumption behavior
- Customer interaction in order processing
Warehouse processes
- Supply chain management from demand planning to material supply and storage to goods delivery of the finished product.
- Automation and digitization of logistics
- Warehouse organization, management and inventory management
- Increased productivity through higher asset utilization
Transformation of manufacturing from design to deployment as well as STOCK LOGISTICS
IT Enterprise Architecture
- Process automation and digitalization
- Utilization of recorded production data to increase efficiency
- Utilization of machine data from data evaluation to service life
- Increased production efficiency and process reliability.
Manufacturer processes
- Value stream design and store floor management
- Lead times and batch sizes
- Increased transparency of machine and system conditions to improve product quality, fail-safe maintenance, and supply chain optimization.
- Increased production efficiency
- Increased manufacturing accuracy through more efficient machines.
- Lower failure rates of machine components
- Process automation through data evaluation and use
- Optimized maintenance and servicing of production machinery and equipment
- Reduced downtime and stoppages
Supplier processes
- Working capital management
- Supply and delivery models
- Supplier interaction in order processing
- Optimization of demand planning
Distribution processes
- Inventory management and stock clearing
- Logistics and optimization of transportation
- Load carriers, warehouse management and inventory management
Ihr Mehrwert
Analyse und Nutzbarmachung großer Datenmengen unterschiedlicher Quellen
Dies dient verschiedenen Zwecken: Zum Einen wird somit eine Überwachung der Industrieanlagen ermöglicht was zu einer vorauschauenden Wartung und eines ausfallsicheren Betriebs der Produktionsanlagen führt und Zweitens dient es zur Datensammlung der Industrieanlagen und zur Datenauswertung dieser zwecks Optimierung der Wertschöpfungskette.
Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) verfügen oft über keinen ausreichenden Zugriff auf Data-Science-Spezialisten und Experten für maschinelles Lernen. Beim Angehen dieser Herausforderungen können die bereits vorliegenden Hard- und Software-Löungen und Plattformen von NVIDIA unterstützen.
Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) verfügen oft über keinen ausreichenden Zugriff auf Data-Science-Spezialisten und Experten für maschinelles Lernen. Beim Angehen dieser Herausforderungen können die bereits vorliegenden Hard- und Software-Löungen und Plattformen von NVIDIA unterstützen.
Nutzenermittlung
Der Schlüssel hierzu lautet: Daten, Daten, Daten. Daten sind das wertvollste Gut eines jeden Unternehmens. Mit Hilfe von Sammeln, Auswertung und Nutzbarmachung der Daten können Unternehmen wertvolle Zeit sparen und Kosten senken. Die richtige Auswertung großer Datenmengen führt u.a. zu folgendem Mehrwert für die Bereiche Logistik, Prozesse und alle Abläufe rund um die Wertschöpfungskette.
Lageroptimierung
Hierbei handelt es sich um einen fortlaufenden Prozess, der mit Hilfe des Lagermanagements zu einer Verbesserung und Optimierung der Lagerhaltung führen soll. In diesem Zusammenhang ist einer genauerer Blick auf die Prozesse der Beschaffung, im Umschlag und in der Verteilung zu werfen um diese hinsichtlich Leistungsfähigkeit, Schwachstellen und Potential zu analysieren. Eine Analyse dieser Prozesse kann durchaus bedeuten, dass die technische Ausstattung, die Standortwahl, Lagerlogistikauswahl sowie die Organisation des Lagerbereichs und betriebliche Abläufe neu ausgerichtet werden müssen. Ziel: Eine Optimierung der Lagerhaltung hinsichtlich Wirtschaftlichkeit und Kostensenkung.
Ressourcenplanung
Verbesserte Datennutzung im ERP-Umfeld mit Hilfe von "Predictive Analytics"
ERP-Systeme nutzen verstärkt die Potenziale von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Mit Hilfe von einer vorausschauenden Analyse aller Prozesse soll unternehmerisches Handeln besser planbar werden. Durch Predictive Analytics können Unternehmen somit ihre Entscheidungsfindung verbessern, Mitarbeiter entlasten und Geschäftsprozesse verbessern.
Durch eine nahtlose Verbindung des Engineerings mit den kaufmännischen Prozessen und der Datenauswertung soll eine deutliche Optimierung der Wertschöpfung erreicht werden. Dabei ist es egal, ob auf SAP ERP, ERP-Lösungen von Microsoft, Oracle, Infor, IFS und Sage oder andere ERP/PLM-Systeme oder auf Spezialanbieter wie Abas, Proalpha, Asseco oder Epicor für die Fertigungsindustrie gesetzt wird.
Optimierung von Logistikprozessen durch ganzheitliche Analyse
KI und Machine Learning im ERP-Umfeld helfen Unternehmen, zu jeder Zeit lieferfähig zu sein sowie Überkapazitäten im Lager zu vermeiden. Es gilt die Minimierung des Risikos unnötiger Kapitalbindung durch nicht genutzte Warenbestände. Außerdem steigt die Planungssicherheit hinsichtlich aller Ressourcen, die Einfluss auf den Logistikprozess haben – von benötigten Waren, über die Infrastruktur für den Materialfluss bis zur einzelnen Arbeitskraft.
Mithilfe von KI und ML lassen sich diesbezüglich ganzheitliche und abteilungsübergreifende Analysen fahren: In die Berechnung der Absatzmenge eines bestimmten Produkts und der dafür nötigen Ressourcen fließen in diesem Zusammenhang nicht nur die bestehenden Lagerbestände mit ein. Das System wertet auch vorhandene Bestände bei den Zulieferern aus sowie zur Verfügung stehende Kapazitäten in der betrieblichen Logistik und Belegschaft.
Mithilfe von KI und ML lassen sich diesbezüglich ganzheitliche und abteilungsübergreifende Analysen fahren: In die Berechnung der Absatzmenge eines bestimmten Produkts und der dafür nötigen Ressourcen fließen in diesem Zusammenhang nicht nur die bestehenden Lagerbestände mit ein. Das System wertet auch vorhandene Bestände bei den Zulieferern aus sowie zur Verfügung stehende Kapazitäten in der betrieblichen Logistik und Belegschaft.
Einsatzfelder rund um alle Geschäftsbereiche
Ein weiteres Einsatzfeld von KI im ERP-Umfeld sind Chatbots, die Arbeitsprozesse automatisieren, indem sie häufig wiederkehrende und gleich ablaufende Prozesse, die in Dialogform mit einer begrenzten Zahl von Frage- und Antwortmöglichkeiten auskommen, mit sprachbasierten Benutzerschnittstellen erledigen. Unternehmen können mit ihnen beispielsweise Routineaufgaben wie das Erfassen von Einnahmen und Ausgaben automatisieren. Damit dies gelingt, müssen alle erforderlichen Daten jedoch in einer konsolidierten Datenbank vorliegen. Ein integriertes ERP-System ist hier eine Grundvoraussetzung zur einheitlichen und verlässlichen Verwaltung aller relevanten Geschäftsbereiche eines Unternehmens.
Entlastung rund um zeitintensive Routineaufgaben
Mit den aufkommenen Technologien der künstlichen Intelligenz stehen auch Enterprise Resource Planning-Lösungen vor einem Umbruch. Viele in dieser Systemumgebung aufgesetzten Geschäftprozesse lassen sich mithilfe von Robotic Process Automation in weiten Teilen automatisieren, was den Anwendern künftig viele Routineaufgaben etwa in Buchhaltung, Einkauf oder Personalplanung abnehmen wird und somit zu einer Entlastung der Mitarbeitern führt.
Industrie 4.0 - Digitaler Wandel zur intelligenten Fabrik
Um den Weg zur "Smart Factory" mit einer intelligenten Fertigung zu schaffen bedarf es einer Modernisierung der Software-Infrastruktur. Der Wandel in der Fertigungsindustrie hat bereits begonnen. Immer mehr kleine und mittlere Unternehmen (KMU) setzten hierbei auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Die Hauptmotivationen für diesen Wandel ist die Tatsache, dass Echtzeitdaten und dynamische Entscheidungsfindung sinnvolle Leistungsverbesserungen für Unternehmen ermöglichen und somit langfristig zu einer Kostensenkungen innerhalb der Wertschöpfungskette führt.
Die derzeitige Fertigungsinfrastruktur ist kostspielig im Unterhalt, schafft Barrieren für die Verteilung von Daten, lässt sich schlecht mit anderen Systemen integrieren und hindert Unternehmen daran, die Vorteile der Digitalisierung zu auszuschöpfen. Der erfolgreiche Übergang zur intelligenten Fabrik erfordert die Einführung neuer Technologien, die veraltete vorliegende und bereits eingesetzte Systeme mit modernen neuen Systemen integrieren kann.
Die derzeitige Fertigungsinfrastruktur ist kostspielig im Unterhalt, schafft Barrieren für die Verteilung von Daten, lässt sich schlecht mit anderen Systemen integrieren und hindert Unternehmen daran, die Vorteile der Digitalisierung zu auszuschöpfen. Der erfolgreiche Übergang zur intelligenten Fabrik erfordert die Einführung neuer Technologien, die veraltete vorliegende und bereits eingesetzte Systeme mit modernen neuen Systemen integrieren kann.
DIGITAL TWINS in NVIDIA OMNIVERSE ENTERPRISE
With NVIDIA Omniverse™ Enterprise, delivered in NVIDIA® OVX™, companies develop physically accurate, AI-enabled virtual simulations that are perfectly synchronized with the real world. These digital twins are transforming industries and scientific discovery, providing developers, researchers, and enterprises with unprecedented capabilities to design, simulate, and optimize products, devices, and processes in real time before they go into production.
.png)
NVIDIA L40®
The NVIDIA L40 GPU, based on the Ada Lovelace architecture, delivers revolutionary neural graphics, virtualization, compute, and AI capabilities for GPU-accelerated workloads in the data center.
download NVIDIA L40 Product Overview (PDF 563 KB)
Solutions AROUND your value chain
Modellieren, simulieren, testen und optimieren Sie Produkte wie nie zuvor. Mit dem Einsatz von professionellen GPUs und Plattformen von NVIDIA können Hersteller innovative Produkte schneller designen und auf den Markt bringen.
NVIDIA platforms
NVIDIA Fleet Command™
nVIDIA Fleet Command™ is a managed cloud service that securely deploys, manages, and scales AI applications across distributed edge infrastructure. Built specifically for AI, Fleet Command is a turnkey AI lifecycle management solution that provides optimized deployments, layered security, and detailed monitoring capabilities - so you can go from zero to AI in minutes.
NVIDIA RTX™ platform for visual computing
The NVIDIA RTX™ visual computing platform, accessible from physical or virtual workstations running NVIDIA's virtual GPU(vGPU) software, enables companies to achieve breakthrough innovations in product development and bring new products to market faster with the power of photorealistic visualization, real-time simulation, AI, and additive manufacturing.
NVIDIA AI™-Enterprise
NVIDIA AI Enterprise is an end-to-end, cloud-native suite of AI and data science applications and frameworks optimized and exclusively certified to run on VMware vSphere with NVIDIA-certified systems. It includes key NVIDIA technologies and software for rapidly deploying, managing and scaling AI workloads in the modern hybrid cloud. NVIDIA AI Enterprise is licensed and supported by NVIDIA
Accelerated Edge Computing
Accelerate the most powerful edge computing systems with NVIDIA EGX and Jetson™ solutions for various applications, including industrial inspection for autonomous machines.
NVIDIA Omniverse™
NVIDIA Omniverse™ is an open platform for virtual collaboration and real-time photorealistic simulations. Designers and engineers can accelerate their work with hassle-free interoperability of leading software tools and seamless collaboration in an interactive, simulated world. Stunning, high-fidelity models based on NVIDIA RTX™ can be shared instantly on any device.
Your direct line to the experts at sysGen
sysGen offers support for the digital transformation of your company. We offer solutions in the areas of connectivity, digitalization, cloud & infrastructure and security. Our team of experts helps you to optimize your data centers, implement virtual cloud solutions and introduce innovative software. Contact us via our contact form to learn more about our services and find out how we can help you move your business forward