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物料需求计划中的先进技术 - ...
精益调度技术是另一个关键方面。这些技术强调通过拉动系统（例如看板）、节拍时间和均衡生产等方法将生产与客户需求同步。通过将生产与实际客户需求信号保持一致，精益调度可以最大限度地减少生产过剩，并提高资源利用效率。此外，与高级分析和数字工具的集成正在改变精益制造中的 MRP。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等技术为需求预测和主动库存管理提供了预测能力。这些工具有助于识别需求模式、优化补货周期并提高决策准确性 [1-5]。
自动化物料处理解决方案
近年来，物料搬运行业发生了重大变化，服务提供商之间的合并、收购、整合、合资和合作激增。领先的叉车公司丰田工业于 2017 年收购 Vanderlande 和 Bastian Solutions，进入全球自动化物料搬运市场，凯傲集团于 2016 年收购 Dematic，这些都是从事物料搬运并扩大其在自动化内部物流领域影响力的公司的典范。美的集团（中国）于 2016 年收购库卡和 Swisslog，潍柴动力（中国）随着时间的推移逐渐增持凯傲集团股份，表明人们对该行业的持续兴趣。SSI SCHAEFER 是一家源自德国的私营公司，于 2021 年成为 SAP 物流专家 SWAN GmbH 的大股东；和大福株式会社（日本）于 2019 年收购了印度的 Vega Conveyors and Automation。所有这些活动都体现了整个行业的转变。
物料管理计划快速指南
材料管理规划是一项旨在指导县级材料管理的计划，重点是增加可持续做法，例如回收和堆肥，以及确保安全的处置方案。这些材料可以包括食物垃圾、庭院剪草、可回收物、其他源分离材料和固体废物。第 115 部分制定了全州的回收目标和标准，MMP 将确定实现这些目标的实施策略。MMP 将确定现有的材料管理设施和实现计划目标所需的设施，确定管理其产生的材料所需的能力，以及开发新设施和所需设施的选址过程。
物料搬运设备的密封解决方案
TURCON® – 出色的摩擦特性 Turcon® 是特瑞堡密封系统系列专有材料的品牌名称，该系列材料基于优质聚四氟乙烯 (PTFE)。这些材料摩擦力低，在动态和高速应用中磨损最小。它们几乎与所有介质兼容，即使在高温下也是如此，并且耐老化。工作温度：-196 °C 至 +260 °C / -320 °F 至 +500 °F 推荐材料：Turcon® M12
单元 3 物料需求计划 (MRP)
产品及其组件的需求来源各不相同。一些项目需求由其他项目的需求决定，而其他项目需求则由客户指定。项目需求可分为从属需求和独立需求。独立需求是对最终产品（如笔记本电脑或摩托车）的需求，而从属需求是对零件、组件或未完成组件（如屏幕保护膜或轮胎）的需求。公司通过确定独立需求的数量来估计从属需求的数量。例如，如果一家公司可以预测预计销售的笔记本电脑的独立需求，那么他们就可以预测从属需求材料（如屏幕保护膜）的数量。材料和成品之间的关系显示在物料清单 (BOM) 上，并使用 MRP 计算。
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物料处理中的人工智能：机器如何……
简介 人工智能 (AI) 技术和工具曾经只是科幻电影的素材，如今已被全球各行各业广泛接受和实施。从新概念到具有无数经过验证的实际应用的有价值的商业工具这一过程最近才发生，并且仍在快速发展。在本文中，作者使用了麻省理工学院运输和物流中心的 Daniel Merchán 博士提出的人工智能的广义定义：人工智能是机器执行与人类思维相关的认知功能的能力，由一组计算技术组成，旨在感知、学习、推理和采取适当的行动。人工智能已被广泛记录在文献中，作为一种降低成本、增加收入和提高资产利用率的方法。1 在人工智能的其他子集中，机器学习 (ML)（本质上是机器使用过去数据构建能够对未来数据进行预测的模型的能力）已被证明对预测性供应链建模有效。因此，人工智能和机器学习解决方案在所有行业尤其是供应链管理领域越来越受欢迎也就不足为奇了。全球分析公司 RELX 最近的研究表明，整个商业领域人工智能技术的整体实施连续第三年增加。RELX 跟踪人工智能的崛起，报告使用人工智能技术的商业领袖数量从 2019 年的 72% 和 2018 年的 48% 上升到 81%。全球研究公司麦肯锡的 2020 年年度报告《人工智能现状》发现，50% 的受访者组织至少在一项职能中采用了人工智能。该公司还报告称，71% 的公司预计在短期至中期内将增加对 AI 的投资（2018 年）。具体来说，在供应链领域，2019 年麦肯锡调查的 76% 受访者同意供应链管理将从采用 AI 中受益匪浅。该公司认为，供应链管理/制造是 AI 将产生最大影响的功能领域之一，包括潜在的 1.2 万亿至 2 万亿美元的价值（2019 年）。然而，AI 在供应链中的整体渗透率仍然相对较低。MHI 在 2020 年调查的供应链专业人士中，只有 12% 表示他们目前正在运营中使用人工智能，而 60% 的人预计未来五年内会这样做。在商业中采用人工智能的驱动因素已在文献中得到充分审查。这为供应链从业者留下了充足的空间来探索人工智能的潜在优势，并作为早期采用者拥抱这项技术。人工智能在研究和实践中的重要性日益增加 研究公司德勤在其《2020 年企业人工智能状况》报告中指出，人工智能技术的采用者继续对人工智能推动价值和优势的能力充满信心，几乎所有人工智能采用者都在使用人工智能来提高效率，而成熟的采用者也在利用这些技术来提升差异化。主要吸引力可以简洁地归类为以下几类：创造竞争优势、推出和改进新产品、降低成本和改善运营。2