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Baker Hughes und C3 AI veröffentlichen die BHC3 Production Schedule Optimization-Anwendung für die Bedarfsplanung und Produktionsplanung

Nachrichtenquelle: Business Wire (dt.)
04.03.2021, 09:01  |  200   |   |   

Baker Hughes (NYSE: BKR) und C3 AI (NYSE: AI) haben die Einführung von BHC3 Production Schedule Optimization (PSO) angekündigt, einer Enterprise AI-Anwendung für die industrielle Bedarfsplanung und Produktionsplanung. Die Anwendung verbessert die Lieferkette und die Lieferleistung für hochentwickelte Produkte und minimiert gleichzeitig die Herstellungskosten, indem Prognosen zur Nachfrage der Industriekunden und optimale Produktionspläne unter Verwendung einer ganzheitlichen Analyse der Käuferaktivitäten, Lieferkettenmaterialien sowie Herstellungs- und Vertriebsvorgänge erstellt werden.

BHC3 PSO erstellt genaue Nachfrageprognosen für Industrie-, Öl- und Gasbetriebe sowie definierte Herstellungs- und Vertriebspläne, wobei dynamische Marktbedingungen, betriebliche Einschränkungen und die damit verbundene Unsicherheit berücksichtigt werden. BHC3 PSO generiert auch umsetzbare Erkenntnisse für Käufer, Verkäufer, Lageranalysten und Produktionsplaner, um die Produktionspläne für Industrie-, Öl- und Gasbetriebe nahezu in Echtzeit anzupassen. Die Anwendung ist jetzt allgemein für Öl- und Gasunternehmen sowie für Fertigungsunternehmen weltweit verfügbar und die neueste Ergänzung des wachsenden Portfolios an BHC3-Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI) aus der BakerHughesC3.ai-Allianz.

BHC3 PSO integriert eine breite Palette von Inputs, einschließlich Rohstoffverfügbarkeit, sich ändernden Marktpreisen, vorrangigen Kundenaufträgen, zunehmenden Nacharbeiten und ungeplanten Ausfallzeiten. Mit der Anwendung können Benutzer Ziele für alle Fertigungs- und Vertriebsaktivitäten optimieren, einschließlich Bestandsminimierung und Durchsatzmaximierung, wobei betriebliche Einschränkungen wie Speicherrichtlinien, Asset-Leistung und Ressourcenverfügbarkeit berücksichtigt werden.

BHC3 PSO hat bereits Erfolge bei Testkunden gezeigt. Beispielsweise konnte ein großes Unternehmen, das Kohlenwasserstoffe verarbeitet, das die BHC3 PSO-Anwendung für eine Polypropylenanlage konfiguriert hat, die Produktionspläne optimieren und die Herstellungskosten senken. Nach einem 16-wöchigen Test erzielte das Unternehmen eine 20%ige Verbesserung der Genauigkeit der Bedarfsprognose, indem es optimale Produktionspläne ohne manuelle Anpassung erstellte und Modelle für maschinelles Lernen übernahm.

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