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Questions fréquentes

Atteignez l'excellence opérationnelle avec Oracle Adaptive Intelligent Apps for Supply Chain and Manufacturing

Oracle Adaptive Intelligent Apps for SCM est une suite de fonctionnalités reposant sur l'intelligence artificielle et les données qui aident les responsables de la fabrication et de la supply chain à améliorer considérablement le rendement de production, la qualité des produits, les délais, les équipements et l'efficacité de la main-d'œuvre.

AI Apps for Manufacturing
Icône Obtenir des informations exploitables sur les inefficacités opérationnelles

Obtenez des informations exploitables sur les inefficacités opérationnelles

Analysez les principaux modèles et corrélations liés aux opérations de fabrication.

Icône Effectuer une analyse rapide des causes profondes

Effectuer une analyse rapide des causes profondes

Établissez une traçabilité des informations relatives à la main-d'œuvre, à la machine, au matériel, à la méthode et au management.

Icône Traiter les risques potentiels de manière proactive

Traiter les risques potentiels de manière proactive

Anticipez la probabilité d'événements critiques et prenez des mesures proactives pour y faire face.

Icône Évaluer et atténuer l'impact commercial

Évaluer et atténuer l'impact commercial

Identifiez les produits, processus, fournisseurs et clients concernés et prenez des mesures pour atténuer les risques.

Explorer AI Apps for Supply Chain Management

Caractéristiques produit

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Acquisition et stockage de données

    Données des machines et de l'équipement

  • Tirez parti de fonctionnalités de téléchargement automatisé et manuel pour ingérer des données provenant d'équipements, de machines et d'installations dotés de capteurs dans l'atelier.
  • Données des applications d'entreprise

  • Ingérez des données à partir d'applications transactionnelles telles que MES, Quality Management, LIMS, ERP, SCM, HCM, et CRM.
  • Plate-forme de gestion de données intégrée

  • Utilisez les technologies intégrées Oracle PaaS dans les bases de données et les piles Big Data exécutées sur Oracle Cloud Infrastructure qui prennent en charge un lac de données axé fabrication, lequel stocke des données structurées, semi-structurées et non structurées provenant de diverses sources.

Mise en contexte et préparation des données

    Technologie opérationnelle (OT) et mise en contexte des données informatiques

  • Exploitez les capacités intégrées de mise en contexte de données provenant de machines et d'équipements dotés de capteurs (données OT) avec des données transactionnelles (données informatiques) provenant d'applications telles que MES, Quality Management, LIMS, ERP, SCM, HCM, et CRM. Obtenez un instantané complet de l'état de fabrication à un moment donné.
  • Données de série chronologique de capteur

  • Convertissez des flux continus de données de série chronologique de capteur provenant de machines et d'équipements en agrégats de fenêtres de temps au moyen de la fonction d'approximation des agrégats symboliques (SAX) pour faciliter l'analyse par machine learning.
  • Préparation des données 5M

  • Organisez la quantité considérable de données présentes dans le lac de données en catégories « 5M » (main-d'œuvre, machine, méthode, matériel et management) avec une bibliothèque prédéfinie d'attributs issus des applications Oracle (ainsi que des attributs personnalisés), en vue de faciliter l'analyse complète du processus de fabrication.

Gestion du cycle de vie des modèles

    Création de modèle

  • Tirez parti d'interfaces utilisateur simples et intuitives pour permettre à des experts en données de créer un nombre illimité de modèles descriptifs et prédictifs en vue d'analyser des indicateurs clés de performance (KPI) tels que le rendement, la qualité, la durée de cycle, les rebuts, les retouches et les coûts.
  • Formation et déploiement de modèles

  • Formez en continu des modèles avec des ensembles de données historiques de formation, afin d'atteindre les niveaux de précision et les scores requis. Le déploiement en une touche permet de déployer immédiatement des modèles sélectionnés pour surveiller les processus de fabrication en cours.
  • Évaluation des performances des modèles

  • Évaluez la précision des modèles prédictifs au moyen d'une matrice de confusion en comparant les valeurs de prévision avec les valeurs réelles. Continuez à affiner les modèles pour améliorer la précision.

Analyse des modèles et des corrélations

    Facteurs d'entrée 5M

  • Analysez les informations des catégories 5M issues des opérations de fabrication pour comprendre l'impact sur les principaux résultats de l'entreprise.
  • Principaux facteurs d'influence

  • Identifiez les facteurs et les variables de l'environnement industriel qui ont le plus d'influence sur les principaux indicateurs clés.
  • Modèles et corrélations des données historiques

  • Identifiez la relation entre une multitude de facteurs d'influence et de variables issus du processus de fabrication et qui affectent les indicateurs clés de performance (KPI) tels que le rendement, la qualité, la durée du cycle, la mise au rebut, les reprises et les coûts.

Analyse prédictive

    Résultats stratégiques au cours de la fabrication

  • Comparez les conditions de fabrication actuelles à des modèles suspects issus de l'analyse de données historique pour prévoir les pertes de rendement potentielles et les défauts des produits.
  • Règles d'alerte de prévision

  • Configurez l'application pour recevoir des alertes relativement aux prévisions qui correspondent à des conditions spécifiques, telles que la probabilité et le contexte des produits.
  • Orchestration en aval

  • Abonnez-vous à des services REST publiés pour les alertes prédictives (par exemple, mettre le travail en attente ou créer une non-conformité de qualité) pour créer des transactions dans d'autres applications.

Analyse de généalogie et de traçabilité

    Navigation autoguidée pour la traçabilité

  • À l'aide d'un mode de navigation intuitif reposant sur des graphiques, parcourez l'ensemble du processus de fabrication pour identifier les informations relatives aux catégories 5M.
  • Traçabilité des fenêtres de temps

  • Pour n'importe quelle fenêtre de temps, affichez tous les événements de fabrication pertinents tels que les anomalies de lecture des capteurs de machine, les alarmes/alertes, les résultats des tests de qualité et les démarrages/arrêts des ordres de travail, ainsi que les changements d'état tels que libéré et en attente.
  • Produits et clients concernés

  • Anticiper à partir de n'importe quelle combinaison de facteurs de fabrication pour identifier les produits fabriqués dans ces conditions et les clients concernés.
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utilisateur/mois1

  • Centre de commande en usine
  • Informations (analyse des modèles et des corrélations)
  • Analyse prédictive
  • Analyse de généalogie et de traçabilité

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capacité de ressources supplémentaires/mois

  1. Nécessite un minimum de 30 utilisateurs.