Wenn Gesichtserkennung für Frästeile genutzt wird
Publiziert am
Viele von uns sind bei Reisen schon mit Gesichtserkennung in Berührung gekommen. Die Scanner am Flughafen extrahieren Gesichtszüge, vergleichen sie mit einer Datenbank, um Übereinstimmungen zu finden. Es geht also um die Analyse und den Vergleich von Mustern. Diese Technologie ist entscheidend für biometrische Systeme, Sicherheits- und Überwachungsanlagen, aber auch Bild- und Video-Indexierungssysteme – und sie kann genauso für das Warengruppenmanagement eingesetzt werden.
Tausende Artikel vollautomatisch klassifizieren
Das Warengruppenmanagement ist eine wichtige Funktion innerhalb jedes Unternehmens. Dazu gehört im Wesentlichen die korrekte Zuordnung von Artikeln zu Warengruppen. Die Klassifizierung von Artikeln ist eine wichtige Basis für das strategische Warengruppenmanagement. Doch Artikel manuell zu klassifizieren ist oft mit viel Arbeit verbunden. Und wenn die Artikel den Warengruppen zugeteilt sind ... wie kann sichergestellt werden, dass zukünftige Artikel immer den «richtigen» Warengruppen zugeordnet werden?
Wichtige Analysen und Auswertungen basieren auf den Daten des ERP-Systems. Sind im ERP-System die Artikel falschen Warengruppen zugeordnet oder nur in einer Gruppe «Zeichnungsteile» zusammengefasst, sind die Auswertungen folglich nicht belastbar. Es braucht Ordnung in den Warengruppen. Aber wie kann diese Ordnung hergestellt werden – ohne Mannjahre zu investieren? Machine Learning und Data-Mining schaffen Abhilfe. Es gibt verschiedene Szenarien, in welchen diese Technologien unterstützen können:
- Bestehende Artikel neu klassifizieren: ERP-Systeme sind nur so gut, wie die Daten, die sie enthalten. Wenn viele Nutzer Artikel im ERP klassifizieren, sind Fehler ganz natürlich. Mit Machine Learning können tausende Artikel innert kürzester Zeit einer neuen, feiner granulierten Warengruppenstruktur zugeteilt und den Artikeln entsprechende Warengruppenschlüssel vergeben werden. Aus Mannjahren, werden Mannstunden.
- Neue Artikel vollautomatisch klassifizieren: Es wäre schade, wenn die soeben hergestellte Ordnung im ERP-System wieder zunichte gemacht würde. Aus diesem Grund sollten neue Artikel vollautomatisch und exakt klassifiziert werden. Hier kann Machine Learning mit höchster Präzision unterstützen. Der User speichert einen Artikel – das Machine Learning klassifiziert ihn. Einfach und schmerzlos.
Gezieltere Anfragen bei Lieferanten
Machine Learning, in Verbindung mit Data Mining, optimiert das Anfragen bei Lieferanten (RFQ) substanziell. Durch die fein abgestufte Klassifizierung (Beispiel: «Drehteile >65mm Durchmesser, 3 Gewinde, polierte Bereiche, komplex») können Lieferanten gezielter kontaktiert werden. Der Granularität sind dabei keine Grenzen gesetzt. Eine Traumwelt für den operativen und strategischen Einkauf: Jeder Artikel wird aufgrund seiner technischen Spezifikation im ERP abgespeichert. Fragen wie: «wie viele Lieferanten hatten wir im Jahr 2017, die für unser Unternehmen Drehteile - mit einer Maximallänge X, einem maximalem Aussendurchmesser von Y und zwei Gewinden herstellten?» können so beantwortet werden.
Wie Machine Learning Unternehmensdaten substanziell verbessert, erfahren Sie in den Webinaren vom 19. März, 16. April und 17. Mai. Alle wichtigen Eckdaten finden Sie auf unseren Seminarseiten.
Drucken