Autonom Supply Chain
En autonom Supply Chain är en fullt automatiserad distributionskedja med full spårbarhet och tillförlitlighet i alla led. Flödet är optimerat för att skapa en säker, tillförlitlig och kostnadseffektiv försörjning av material till fabriken. De beslut som tas är de mest gynnsamma utifrån den information som skickas från kunden, fabriken, transportlinjen och andra eventuella parter. Materialpriser, trafiksituation och väder är exempel på andra parametrar som tas hänsyn till. Finansiella mikrotransaktioner och blockkedjor är möjliggörare för att skapa ett nytt sätt att styra penningflöde i företaget vilket skapar nya affärsmodeller. I denna artikel beskrivs en vision för autonom och uppkopplad Supply Chain runt demonstratorn Monteringsfabriken i projekt Smarta Fabriker.
I projekt Smarta Fabriker har en demonstrator som kallas Monteringsfabriken byggts upp. Kärnan i den fysiska demonstratorn är en monteringsstation där en produkt bestående av sex olika delar monteras i en kollaborativ applikation med en robot. För att sätta den fysiska monteringsstationen i ett sammanhang har en holistisk bild tagits fram där industriell digitalisering beskrivs som en möjliggörare i alla delar av företaget, se bild nedan.
Nere till vänster i bilden beskrivs distributionskedjan av en produkt från Underleverantör A som är SKF Tekniska Gymnasium i Göteborg. Produkterna hämtas av en självkörande lastbil och levereras i batcher till fabriken på Lindholmen i Göteborg. I fabriken lastas de i ett mellanlager där de väntar på vidare förflyttning av en självkörande truck även kallad AGV till monteringsstationen.
Fördelar med en autonom och uppkopplad Supply Chain:
- Behovet av mänskliga förare minskar vilket betyder en högre operationsgrad och mer optimerade leveranser. Gäller i dagsläget framförallt inom avgränsade områden där självkörande fordon kan användas.
- Möjligheten att ta snabba och väl uträknade beslut är mycket större hos en robotstyrd transport än hos en människostyrd transport.
- Det går att styra och optimera storlek på batcher och mellanlager utifrån råvarupriser, produktionskapacitet hos underleverantör, kundefterfrågan, väder, trafiksituation eller andra parametrar. Beslut kan optimeras med hjälp av AI utifrån många fler parametrar än vad som är möjligt om människan skall ta besluten.
- Eftersom racken som används för att transportera produkten är uppkopplade nås full spårbarhet.
Tillsammans med SEB som är en partner i projekt Smarta Fabriker har en Autonom Supply Chain utvecklats ytterligare. SEB är en av de första bankerna som tar stora steg för att digitalisera bankerna i takt med att industrin tar liknande steg i den flexibla riktningen. Ett koncept de utvecklat är finansiella mikrotransaktioner, se bild nedan. Konceptet innebär att varje ”station” har sitt eget konto som har en viss summa pengar. Överföring av pengar sker automatiskt mellan de stationer som utför ett arbete åt varandra och alla mikrotransaktioner sker i realtid. I bilden visas att en kund överför pengar till företaget som i sin tur överför pengar till fabriken. Fabriken överför pengar till en materialfasad vid arbetsstationen, som i sin tur överför pengar till en AGV när AGV:n fyller på materialfasaden. AGV:n i sin tur överför pengar till ett inkommande lager i fabriken och när det kommer en inleverans från en självkörande lastbil får den i sin tur en mikrotransaktion. En affärsmodell som bygger på mikrotransaktioner skulle kunna vara att företaget inte äger AGV:n utan istället köper tjänsten intern transport i fabriken med hjälp av finansiella transaktioner i realtid.
Flera konton kan vara kopplade till samma station beroende på olika situationer. T.ex. kan konton med flera olika valutor vara kopplade till samma station för att undvika avgifter för valutaomvandling. Även reservkonton kan användas ifall det primära kontot får slut på pengar. Med den här affärsmodellen där varje station har sitt eget konto kan man säga att stationerna tjänar sina egna pengar. Med hjälp av dessa digitala plånböcker kan företaget även ta kontroll över sina kassaflöden.
För att ta smarta beslut kan flera sensorer och variabler samla information såsom kondition på maskiner, trafik och m.m. Informationen sänds vidare till ett moln där data samlas och med hjälp av AI tas ett beslut gällande distribution, produktion eller liknande. Antingen gör systemet ett beslut själv eller så ger den beslutsunderlag till operatören.
I bilden nedan visas ett exempel på optimering av transport mellan SKF Tekniska Gymnasium i Gamlestan och fabriken på Lindholmen. Genom att samla information om trafiken och väder minskar risken för förseningar. Skulle det bli förseningar kan även det enkelt visualiseras vad dessa kostar företaget. För att optimera ytterligare kan beslut om när transporter skall ske och storlek på batcher tas utifrån råvarupriser och produktionskapacitet hos SKF Tekniska Gymnasium (detaljen tillverkas av elever och beroende på vilka kurser de läser varierar möjligheterna för dem att producera).
Det går också att använda realtids prissättning och optimeringar i logistikkedjan som baseras på sensorer och andra yttre faktorer som exempelvis elpriser. Prissättningen skulle på ett enkelt sätt också kunna vara en funktion av transporttid och temperatur i en maskin som är en indikation på maskinslitage.
Tags
This article is tagged with these tags. Click a tag to see all the articles with this tag.