Maak je magazijn minder foutgevoelig en effectiever
Nimble helpt warehouse om medewerkers effectiever te werken zodat ze meer overzicht houden en minder foutgevoelig werken.
-
Optimale planning op basis van kunstmatige intelligentie
Optimale planning op basis van kunstmatige intelligentie
Optimale planning is een belangrijk onderdeel van elk bedrijfsproces. Of het nu gaat om productie, logistiek, projectmanagement of personeelsbeheer. Een goede planning kan helpen om de efficiëntie te verbeteren, kosten te verlagen en de productiviteit te verhogen. Traditioneel wordt planning uitgevoerd door menselijke planners, maar met de opkomst van kunstmatige intelligentie door Nimble is het mogelijk geworden om deze processen te automatiseren en te optimaliseren.
Voorspellende analyses
Kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om voorspellende analyses uit te voeren op basis van historische bedrijfsgegevens om toekomstige trends en gedragingen te voorspellen. Bedrijven kunnen op basis van deze informatie weer hun personeelsbezetting, productie en voorraadbeheer aanpassen.
Routinematige taken automatiseren
Ook kan kunstmatige intelligentie in worden gezet om routinematige taken te automatiseren. Dit kan bijvoorbeeld het inplannen van vergaderingen of opstellen van roosters zijn. Door deze taken te automatiseren hebben werknemers meer tijd om zich te focussen op belangrijkere taken waar werknemers meer toegevoegde waarde hebben.
Kunstmatige intelligentie is de toekomst
Kunstmatige intelligentie biedt de mogelijkheid om planning te automatiseren en te optimaliseren, waardoor bedrijven hun processen efficiënter kunnen maken en hun middelen beter kunnen benutten. Het gebruik van AI bij planning zal naar verwachting in de toekomst steeds verder toenemen, aangezien de technologie zich blijft ontwikkelen en bedrijven de voordelen ervan steeds meer gaan inzien.
-
Snellere planning door inzet van software robots
Snellere planning door inzet van robots
Des te meer werknemers en teams er zijn, des te complexer het wordt om alle schema’s en planningen binnen een organisatie goed op elkaar aan te sluiten. Robotic Process Automation (RPA) kan echter helpen met dit proces versimpelen en optimaliseren, middels het gebruik van digitale robots.
Handmatig of geautomatiseerd plannen?
Hoewel handmatig plannen voor veel bedrijven nog steeds de norm is, heeft dit zeker zijn nadelen. Zo ben je bijvoorbeeld met handmatig plannen afhankelijk van de nauwkeurigheid en snelheid van de werknemers. Menselijke fouten zijn niet te voorkomen, maar dit kan helaas wel leiden tot onnauwkeurige planningen, wat weer kan zorgen voor operationele inefficiënties of onnodige extra kosten.
Middels (RPA) robots kunnen herhaaldelijke taken, zoals het invoeren van gegevens, worden geëlimineerd. Ook kan een robot informatie uit verschillende bronnen verzamelen en integreren, hierdoor verliezen werknemers ook geen tijd om de juiste informatie uit de juiste systemen te vinden.
Real-time aanpassingen
Een ander voordeel van RPA is dat het de mogelijkheid biedt om real-time aanpassingen te maken aan planningen. Stel dat er onverwachte veranderingen zijn in capaciteit of vraag voor producten, kan een robot direct de planning bijstellen om het aan te laten sluiten op de nieuwe omstandigheden. Hierdoor blijven voorraad en capaciteit efficiënt worden beheerd.
-
Nauwkeurig plannen door middel van Robotic Process Automation
Nauwkeurig plannen door middel van Robotic Process Automation
In de moderne wereld is een nauwkeurige planning cruciaal voor het succes van een bedrijf. Plannen is een complex proces dat betrokkenheid vereist van diverse afdelingen binnen een bedrijf, zoals inkoop, productie, logistiek en finance. Door groeiende complexiteit van processen binnen een bedrijf en de toename in het aantal taken dat moet worden uitgevoerd, wordt het steeds moeilijker voor een bedrijf om een nauwkeurige planning uit te voeren en het bedrijfsproces te beheren. Robotic Process Automation is hiervoor een uitstekende oplossing.
Tijdrovende planning automatiseren
Met RPA wordt gebruik gemaakt van softwarebots om herhalende en tijdrovende processen zoveel mogelijk te automatiseren. Deze bots kunnen menselijke handelingen overnemen en op dezelfde manier werken als echte medewerkers. Eén van de belangrijkste voordelen van RPA is dat het bedrijven kan helpen met het effectiever beheren van voorraad. Een nauwkeurige voorraadplanning is belangrijk om bedrijven op tijd te kunnen leveren en waarschuwingen te geven als de voorraad leeg raakt. Maar ook om te voorkomen dat bedrijven met overschotten voorraad komen.
Planning productie automatiseren
Een ander voordeel van RPA door Nimble is dat het bedrijven uitstekend kan helpen met het plannen van de productie. Door productieprocessen te automatiseren kunnen bedrijven productietijd verminderen en de efficiëntie verhogen. Dit betekent dat een bedrijf producten sneller op de markt kunnen brengen wat een concurrentievoordeel oplevert. RPA kan daarnaast helpen om de hoeveelheid afval van het productieproces te verminderen, wat resulteert in minder kosten.
Beheren van financiën met RPA
Robotic Process Automation kan tevens helpen met het beheren van financiën. Financiële planning is een complex proces dat betrokkenheid vereist van verschillende afdelingen. Met RPA kunnen bedrijven financiele processen automatiseren zoals facturatie, betalingsverwerking en boekhouding. Dit verbetert de financiele gezondheid van een bedrijf en zorgt voor nauwkeurige rapportages.
Hogere klanttevredenheid door RPA in te zetten
Tenslotte helpt RPA voor een hogere klanttevredenheid. Doordat medewerkers binnen het bedrijf meer tijd over houden voor de klanten krijgen zij meer aandacht. Met RPA en de juiste training van medewerkers wordt een bedrijf geholpen om een concurrentievoordeel te behouden en processen te automatiseren voor succes op langere termijn.
-
Storingen in de planning verhelpen met kunstmatige intelligentie
Storingen in de planning verhelpen met kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie (AI) kan bedrijven helpen bij het oplossen van storingen en fouten door middel van geautomatiseerde analyse, probleemoplossing en besluitvorming. Kunstmatige intelligentie helpt op de volgende manieren jouw bedrijf.
Snelle identificatie van problemen
Kunstmatige intelligentie kan bedrijven helpen met het snel identificeren van storingen en fouten, voordat deze kunnen leiden tot een groter probleem. Met behulp van real-time monitoring en het analyseren van storingen kunnen problemen snel worden opgelost.
Real-time probleemoplossing
Als er toch een storing of fout optreedt, kan kunstmatige intelligentie helpen bij het oplossen van het probleem in real-time. Kunstmatige intelligentie-systemen kunnen geautomatiseerd de oorzaak van problemen identificeren en daarvoor de meest geschikte oplossing voorstellen, op basis van historische bedrijfsgegevens, best practices en expertkennis. Met behulp van deze informatie wordt snel een oplossing uitgekozen en wordt voorkomen dat er grotere gevolgen optreden.
Automatische aanpassing van de planning
Wanneer zich een storing of fout voordoet, kan kunstmatige intelligentie helpen bij het aanpassen van de planning om de impact van deze storing of fout te minimaliseren. Bijvoorbeeld, als er een storing optreedt bij een productiemachine, kan kunstmatige intelligentie de rest van de productielijn automatisch aanpassen om de productie te blijven leveren.
Voorspellende analyse
Naast het oplossen van storingen en fouten, kan kunstmatige intelligentie ook potentiële storingen en fouten voorspellen. Door historische gegevens en trendgegevens te analyseren kan worden voorspelt of er potentiële problemen kunnen ontstaan. Op basis hiervan kunnen planningen worden aangepast om de kans op problemen te minimaliseren.
Continue verbetering
Om het proces van probleemoplossing, geautomatiseerde analyse en besluitvorming verder te verbeteren kan er gebruik worden gemaakt van: “machine learning”. Dit is een vorm van kunstmatige intelligentie die gericht is op het kunnen leren van verwerkte data, om zo beter te kunnen presteren.
Door middel van machine learning is het mogelijk om continu te blijven leren van voorgaande storingen en fouten. Hierdoor kan het systeem steeds sneller problemen oplossen, steeds grondiger analyseren en steeds nauwkeuriger besluiten vormen.