Ngày nay, chuỗi cung ứng đã trở thành những hệ thống rất phức tạp với nhiều tổ chức phụ thuộc vào nhau. Thông thường, chúng ta sẽ đặt hàng từ một nhà cung cấp, người sau đó sẽ đặt hàng từ người khác hoặc liên quan đến các công ty logistics bên thứ ba mà chúng tôi không biết rõ ràng. Tuy nhiên, hành động của họ có thể ảnh hưởng đến thời gian giao hàng hoặc thậm chí là tình trạng của sản phẩm đã đặt.
Cần phải tạo ra các hệ thống cho phép trao đổi dữ liệu nhanh chóng từ đầu đến cuối chuỗi cung ứng để tạo ra khả năng hiển thị và truy xuất nguồn gốc tốt hơn. Mặc dù thị trường điện tử và hệ thống trao đổi dữ liệu điện tử đã xuất hiện được một thời gian, nhưng không phải tất cả các bên liên quan tham gia vào chuỗi phân phối đều sẽ có chúng, hoặc các hệ thống mà chúng có có thể không ‘ nói chuyện’ với nhau.
Các xu hướng công nghiệp đang nổi lên như sản xuất phân tán và tùy chỉnh hàng loạt đòi hỏi cấu hình chuỗi cung ứng mới nhanh chóng và trao đổi dữ liệu nhanh chóng và đáng tin cậy giữa các đối tác. Thiếu các hệ thống có thể tương tác và ít khuyến khích các cá nhân đầu tư vào hệ thống của họ “nói chuyện” với nhau.
Chúng ta đang hướng tới việc tạo ra một nền tảng cho phép việc “nói chuyện” này diễn ra một cách tự chủ thông qua việc sử dụng IoT và công nghệ tác nhân. Cuối cùng, chúng ta muốn các đại lý đảm nhận các nhiệm vụ đơn giản là giám sát chuỗi cung ứng, điều chỉnh đơn đặt hàng, học cách thương lượng giá cả và lập kế hoạch cho tương lai.
Hệ thống tác giả đang Demo cho phép mỗi bên liên quan trong chuỗi cung ứng được đại diện bởi một đại lý phần mềm, với các mục tiêu và công cụ riêng để đạt được các mục tiêu đó một cách tự chủ.
Giới thiệu về Hệ thống tự động hóa chuỗi cung ứng thông minh
Demo bao gồm bốn mô-đun riêng biệt:
Bạn có thể thích
- Mô-đun đặt hàng để đặt hàng và tự động chọn nhà cung cấp tối ưu
- Mô-đun thông tin nhà cung cấp để chuyển tiếp thông tin và trạng thái của nhà cung cấp
- Một mô-đun hiển thị trạng thái và điều kiện xung quanh bên trong phương tiện vận chuyển
- Mô-đun phân tích tạo tóm tắt dữ liệu và cho biết chất lượng của sản phẩm
Mô-đun tổng quan có bản đồ ở bên trái và luồng dữ liệu ở bên phải
Nền tảng này dựa trên tình huống sau:
Cambridge Meat Company, một công ty mua bán buôn thịt và cung cấp cho các nhà hàng địa phương muốn mua thịt từ các nhà cung cấp mà họ đã ký hợp đồng lâu dài. Công ty muốn tự động hóa quy trình mua sắm này với việc giới thiệu các công nghệ ICT đột phá. Tự động hóa bao gồm bốn khía cạnh chính:
- Tự động lựa chọn giá thầu từ các nhà cung cấp
- Giám sát quá trình logistics
- Tự động thích ứng với các sự kiện khẩn cấp: định tuyến lại và tính toán lại giá dựa trên chất lượng sản phẩm
- Phân tích dựa trên hồ sơ dữ liệu IoT trong suốt quá trình phân phối
Hệ thống hoạt động như thế nào
Công ty Cambridge Meat trước tiên gửi các yêu cầu mua sắm thông qua mô-đun đặt hàng đến nền tảng phụ trợ, đa đại lý để xác định giá thầu tốt nhất (hoặc kết hợp giá thầu) từ các nhà cung cấp. Yêu cầu thu mua bao gồm số lượng thịt bò, thịt lợn và thịt cừu mong muốn cần được mua trước khi cung cấp cho các nhà hàng địa phương cũng như dữ liệu lịch sử về hiệu suất giao hàng của nhà cung cấp.
Khi các nhà cung cấp nhận được yêu cầu mua sắm, họ sẽ nộp hồ sơ dự thầu cho công ty. Mỗi giá thầu bao gồm số lượng thịt bò, thịt lợn và thịt cừu mà họ có thể cung cấp và chi phí hoặc giá thầu. Sau đó, nền tảng sẽ chạy quy trình tối ưu hóa để chọn giá thầu tốt nhất hoặc kết hợp giá thầu dựa trên chi phí thấp nhất đáp ứng yêu cầu mua sắm.
Thủ tục logistics bắt đầu khi giá thầu mong muốn được chọn. Công nghệ IoT sau đó xác định trạng thái thời gian thực của tất cả các phương tiện vận chuyển trên tuyến đường đến Cambridge Meat Company.
Điều kiện môi trường xung quanh của mỗi phương tiện vận chuyển – nhiệt độ, độ ẩm và ánh sáng – cùng với vị trí địa lý của phương tiện, được ghi lại và hiển thị trên hệ thống, và mỗi nhà cung cấp sẽ thấy thông tin liên quan đến phương tiện của họ. Điều này cho phép họ đưa ra các quyết định quản lý từng phút và xác nhận việc cung cấp dịch vụ cá nhân của họ.
Các thuật toán dự đoán của hệ thống có thể giảm thiểu các sự kiện phát sinh như tắc nghẽn, cung cấp các tuyến đường thay thế và dự đoán ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm trên cơ sở bất kỳ thay đổi nào. Nó cũng hoạt động như một công cụ hữu ích để giám sát và xác minh chất lượng của sản phẩm được cung cấp trong quá trình vận chuyển hoàn chỉnh.
Những lợi ích của hệ thống
Khả năng hiển thị trong thời gian thực của quá trình vận chuyển làm giảm chi phí bằng cách nhanh chóng sửa chữa các lỗi và giải quyết các sự kiện không lường trước được thường xảy ra trong quá trình giao hàng. Khả năng hiển thị này cũng giúp tăng niềm tin của Công ty Cambridge Meat vào sản phẩm, bằng cách cung cấp cho họ hồ sơ dữ liệu IoT (hoặc tóm tắt dữ liệu) về toàn bộ sản phẩm và hành trình vận chuyển.
Ví dụ, nó minh họa động bất kỳ khoảng thời gian nào mà nhiệt độ vượt quá các thông số đã thỏa thuận; một yếu tố quan trọng phản ánh chất lượng của sản phẩm và dịch vụ vận chuyển, đồng thời xác nhận giá trị đề xuất của nhà cung cấp. Lớp minh bạch bổ sung này tiếp tục củng cố mối quan hệ lâu dài giữa khách hàng và nhà cung cấp.
Mô-đun định giá dự đoán
Khi dữ liệu IoT được thu thập và phân tích, các phân tích dữ liệu như điều chỉnh giá tự động và tính toán lại sẽ trở thành hiện thực. Các mô hình định giá động hiện có theo dõi số lượng tác nhân vi sinh và sự biến động của nhiệt độ. Tuy nhiên, hệ thống nâng cao này nắm bắt nhiều khía cạnh hơn của điều kiện xung quanh cùng với dữ liệu định vị địa lý. Điều này, lần đầu tiên, cho phép các công nghệ do AI hỗ trợ được sử dụng trong quy trình định giá năng động, thời gian thực, cải thiện hơn nữa và hỗ trợ việc ra quyết định kinh doanh nâng cao.
Source : This article gives an overview of a demonstrator that will be available to view at Advanced Engineering (In Birmingham on 30 and 31 October) on the Institute for Manufacturing stand (#D31). The demonstrator has been developed by the Manufacturing Analytics Group as part of Pitch-In, a project aiming to extract benefit for the UK from Internet of Things technologies and expertise via wide-ranging collaboration between academic institutions and the public and private sectors.
