数字优势
Endress+Hauser正使用数据和人工智能优化其内部流程。这种方法推动企业不断提升运营标准，切实满足客户需求。
Endress+Hauser测量仪表型号繁多，几乎每台均为定制化生产。
精准预测
Endress+Hauser的测量仪表并非标准化库存产品。产品型号繁多，几乎每台均为定制化生产。公司每年按订单生产约三百万台传感器，多数产品的交付周期仅为数天。“为确保我们的工厂在合适的时间获得正确数量的物料和资源，我们必须至少提前12个月预测市场需求。”集团供应链项目总监Oskar Kroll表示。最近投入使用的机器学习模型，正为该领域的团队工作提供支持。“该模型通过对历史数据的分析，识别出其中的规律和相互关系；现在，它正将这些发现应用于新数据，以预测我们传感器的需求。”Kroll解释道。经过内部科研人员与外部专家为期仅三个月的模型训练，该模型已可基于询价、新增订单、汇率、油气价格、经济指标及公共假期等因素，完成首轮需求预测。
“为优化模型，我们选取已知实际新增订单量的历史周期开展回测。如今，我们使用该模型进行滚动式12个月预测已有一年时间。各国团队会核验预测结果的合理性，并补充专业见解。”Kroll表示。这种人机协同的模式成效显著。Kroll：“初步数据表明，预测准确性有所提高。这优化了我们的规划，也帮助我们可靠满足客户期望。”
越来越多的企业需要确保其供应链符合人权和环境的合规要求。
供应链透明化
企业日益需要确保其供应链符合人权和环境的合规要求。这意味着企业要对供应商进行密切审查和监测。“作为一家拥有超过12,000家供应商的国际化公司，我们深知，唯有借助辅助系统，才能满足这些监管要求。”Endress+Hauser采购总监Thomas Nierlich表示。其团队最终通过Prewave找到了解决方案。这家初创公司开发的平台，可利用人工智能分析从网络和社交媒体中获取的、涵盖400多种语言的信息。“Prewave全天候运行，分析这些数据并对战略供应商进行风险评估。”Thomas Nierlich解释道。如果供应商工厂附近发生抗议活动，或该地区发生自然灾害，全球采购团队与本地采购人员均可收到通知。“我们还能直观地判断，是否需要与供应商就相关事项开展深度沟通，避免供应链中断风险。”Nierlich表示。作为Prewave的首批客户，Endress+Hauser参与了该工具的开发。“现在，我们的服务和生产公司也使用Prewave进行通用风险管理和评估新供应商。这一切都有助于我们加强供应链管理，并提高我们可靠、准时交付订单的能力。”Nierlich解释道。
校准是Endress+Hauser生产过程的核心环节。
快速校准
校准是Endress+Hauser生产过程的核心环节。“校准是确保测量仪表性能符合技术规范的关键。”流量测量技术产品中心校准系统首席项目经理Jörg Zacheres表示。但校准耗时较长。“所以我们思考的是：能否在不降低质量的前提下，加速校准流程？”其旨在加快Endress+Hauser主打产品电磁流量计的订单交付速度。但核心挑战却在于可视性，资深校准分析专家Jonas Bretz解释道：“校准流程大部分已实现自动化，且在工厂内部隐蔽完成。”为实现透明度，该团队借助多种来源，汇总并整合有关仪表、工艺流程和生产设备生成的所有数据。“所有人员均可完整、直观地查看事件完整流程，这使我们能够在工作流程方面达成共识。”Bretz表示。
团队与主管部门密切协作，优化了全球各工厂的校准流程。Jörg Zacheres对成果十分满意：“现在，校准时长缩短了约30%。我们精简了部分步骤、优化了部分流程，还额外增设了质量管控环节。”该团队最近还缩短了科里奥利质量流量计的校准时长。更多项目正在规划中，“集团已搭建数据与人工智能平台，很快就能以自动化、标准化方式收集所有校准数据。这将简化数据研究人员的工作，帮助我们更快地实现优化项目。”数据产品负责人Jean Gutknecht表示。
