Datu analīze & simulācija

Holistisks projekta pieejas modelis - komplekso sakarību pārskatāma atainošana

SSI SCHAEFER ir holistiska pieeja - sākot no procesiem un sistēmām līdz gataviem, modulāriem un mērogojamiem intraloģistikas risinājumiem „atslēga rokā”.

Tas ir īpaši izdevīgi uzņēmumiem, kuri sper savus pirmos soļus automatizācijas virzienā vai kuru prasības loģistikas risinājumam iepriekš nav precīzi definētas.

Datu analīze un simulācija ļauj īsā laikā gūt padziļinātu izpratni par jauno tehnoloģiju darbību un sistēmas elementu savstarpējo mijiedarbību. Tādējādi pat sarežģīti, augsti automatizēti sistēmu risinājumi kļūst pārskatāmi un saprotami.

Datu analīze nodrošina caurspīdīgu, saskaņotu plānošanas pamatu, kas kalpo kā stabils pamats efektīva, automatizēta intraloģistikas risinājuma izstrādei. Nākamajā solī to iespējams validēt, izmantojot koncepcijas un/vai materiālu plūsmas simulāciju. Šādā veidā, piemēram, var modelēt SSI SCHAEFER portfeļa produktus, izstrādāt piemērotas WMS un MFS stratēģijas un pārbaudīt sistēmas veiktspēju pīķu slodžu laikā. Rezultātā klients saņem optimālu, savām vajadzībām pielāgotu un pilnīgu intraloģistikas risinājumu.

Datu eksperti nodrošina caurspīdīgu plānošanu

SSI SCHAEFER rīcībā ir augsti specializēta ekspertu komanda, ko veido datu analītiķi un simulāciju inženieri. Starpdisciplinārā komandā strādā 25 globāli savstarpēji saistīti datu analītiķi un simulāciju inženieri ar padziļinātām zināšanām par uzņēmuma produktiem un plašu praktisko pieredzi.
Lai analizētu datus un pilnveidotu biznesa procesus, tiek izmantoti mūsdienīgi rīki, piemēram, LogiVision. Tādējādi pat sarežģītas loģistikas sakarības iespējams caurspīdīgi sagatavot un attēlot pārskatāmā veidā, salīdzināt alternatīvus rīcības scenārijus un precīzi modelēt izaugsmes attīstības scenārijus.

Datu analīze: uzticama un informatīva datu bāze sistēmas izstrādei

Datu ieguves un lielo datu apstrādes ekspertu komandas galvenais mērķis ir mērķtiecīgi pārvērst klientu vajadzības un prasības piemērotā un ekonomiski pamatotā loģistikas risinājumā.

Izmantojot inovatīvus rīkus, pat sarežģītas savstarpējās sakarības iespējams analizēt un attēlot saprotamā veidā. Plānošanas kvalitātes nepārtrauktai pilnveidei arvien vairāk tiek pielietots mākslīgais intelekts (MI) un matemātiskās optimizācijas metodes.

Izmantojot biznesa inteliģences un datu zinātnes pakalpojumus, mēs uzsākam projektu praktiski vēl pirms sākotnējās koncepcijas izstrādes, tādējādi radot pamatu nākotnes noliktavas projektēšanai, kas konsekventi balstīta uz klienta vēlmēm un vajadzībām.

Sistēmas izkārtojuma optimizēšana, balstoties uz datu analīzes rezultātiem

Lai veiktu datu analīzi, tiek izmantoti vēsturiskie klienta dati, piemēram:

preču Masterdata
pasūtījumu dati
ienākošo preču dati
atgriezto preču dati

Šie dati kopā ar izaugsmes scenārijiem veido pamatotu un visaptverošu skaitlisko ietvaru, kas atveiglo piemērota SSI SCHAEFER sistēmas risinājuma izvēli un dimensionēšanu. Vienlaikus tas kalpo arī kā pamats uzticamu ieguldījumu atdeves (ROI) aprēķinu veikšanai.

Datu analīzes neapšaubāmi ir lietderīgas, ja nepieciešams noskaidrot:

kā pasūtījumu struktūra ietekmē intraloģistikas sistēmu;
kā izaugsmes prognozes ietekmēs esošos procesus – piemēram, būtiska pasūtījumu apjoma pieauguma gadījumā e‑komercijas sektorā;
kā darbojas dinamiskā mijiedarbība starp dažādiem sistēmas posmiem, piemēram, starp augsto plauktu noliktavām, šatlu sistēmām un komplektēšanas darbvietām.

Simulācija - realitātes atspoguļošana virtuālā modelī

Simulācija ir būtisks instruments, lai nodrošinātu loģistikas koncepciju funkcionālo uzticamību, veiktspēju un efektivitāti. Izmantojot materiālu plūsmas simulāciju, iespējams novērtēt, kā izmaiņas pasūtījumu struktūrā vai preču apjoma pieaugums ietekmē intraloģistikas sistēmu. Simulācijas modelī identificētās situācijas, kas rodas dinamisku un stohastisku ietekmju rezultātā, ir skaidri vizualizējamas.

Tās var būt, piemēram, rindas, mijiedarbība starp secīgām un sekojošām darbībām, kā arī sistēmas "pudeles kakli". Šim nolūkam tiek izmantotas animācijas un skaidri uztveramas rezultātu vizualizācijas.

Tādējādi jau plānošanas posmā iespējams iegūt padziļinātu izpratni par sistēmas darbību. Šie pētījumi, kuros tiek pielietota zinātniski pamatotā diskrēto notikumu simulācijas (DES) metodoloģija, tiek veikti atbilstoši VDI 3633 vadlīnijām. SSI SCHAEFER rīcībā ir pieredzējuši, kompetenti un augsti kvalificēti speciālisti, kuri cieši sadarbojas ar attiecīgajām specializētajām struktūrvienībām, piemēram, IT un tehnoloģiju jomā.

artificial intelligence, brain with data streams, networking

LogiVision: rezultātu interaktīva interpretācija un vizualizēšana

Interaktīvā LogiVision platforma nodrošina vienkāršotu un atklātu komunikāciju ar klientiem. Izmantojot šo ietvaru, SSI SCHAEFER apvieno datu analīzes un simulācijas jaunākos biznesa inteliģences (Business Intelligence – BI) un vizuālās analītikas risinājumus. Tas ļauj sarežģītas sakarības vienmēr attēlot pārskatāmā un saprotamā veidā. Turklāt jāpiemin, ka nteraktīvās datu analīzes platformas būtiska priekšrocība ir arī spēja ātri un elastīgi reaģēt .

Tas nozīmē, ka klientu prasības, kas atšķiras no sākotnējās specifikācijas, var tikt integrētas nekavējoties. LogiVision arī samazina datu analīzei nepieciešamo laiku. Atkarībā no datu kvalitātes un materiālu plūsmas sarežģītības ir iespējams iegūt derīgus rezultātus turpmākajai plānošanai jau dažu dienu vai nedēļu laikā.

LogiVision - priekšrocības

Projekta pārredzamība visiem dalībniekiem neatkarīgi no atrašanās vietas
Holistisks skatījums uz projektu
Standartizēta prezentācija un vienots zināšanu līmenis
Pielāgojams detalizācijas līmenis, izmantojot filtrus
Nepārtrauktas, kopīgas izvērtēšanas
Savstarpējās izpratnes stiprināšana
Objektīvu diskusiju un lēmumu pieņemšanas veicināšana

Izmantojot LogiVision, SSI SCHAEFER atbalsta klientus un īpašās struktūrvienības visā projekta gaitā — no koncepcijas izstrādes līdz izvēlētā sistēmas risinājuma nodošanai ekspluatācijā. Ar platformas palīdzību, iespējams arī izvērtēt risinājumus turpmākai sistēmas paplašināšanai.