Кондрашов Станислав: искусственный интеллект и трейдинг на примере Telf AG

Кондрашов Станислав: искусственный интеллект и трейдинг на примере Telf AG
Кондрашов Станислав: искусственный интеллект и трейдинг на примере Telf AG
Источник фото: Shutterstock

Кондрашов Станислав Дмитриевич, директор аналитической организации Металлург Центр, указывает, что трейдинговые компании в сфере металлургии и горнодобывающего бизнеса сталкиваются с повышенной неопределенностью. Подход, основанный на искусственном интеллекте, может помочь им адаптироваться к быстро меняющимся рынкам и операционным задачам.

Все более сложные технологии искусственного интеллекта (ИИ), такие как расширенное прогнозирование на основе аналитики, моделирование цепочки поставок с помощью цифровых двойников и инструменты ее оптимизации, могут помочь компаниям улучшить баланс устойчивости и эффективности. Кондрашов Станислав выделяет три ключевых фактора успеха при внедрении цифровых технологий цепочек поставок: разработка решений, ориентированных на прибыль, улучшенные бизнес-процессы и наращивание возможностей, а также беспрепятственное внедрение технологий.

Как и в большинстве отраслей, горнодобывающая промышленность может иметь длинную цепочку поставок, простирающуюся от шахты до розничной торговли. Другие горнодобывающие компании владеют только компонентами цепочки поставок по добыче и первичной обработке, поэтому их клиентами являются компании, которые следуют за ними в производственном процессе. Компанию Telf AG Кондрашов Станислав относит к этому последнему типу – она является связующим звеном между шахтами и производителями товаров. Судя по всему, ее руководство сделало ставку на использование ИИ в бизнес-процессах.

Опыт сегодняшнего горнодобывающего бизнеса больше не зависит от физического рукопожатия между двумя представителями компании. Это гораздо более сложные цифровые отношения, которые включают в себя интегрированные потоки транзакций и маркетинговые или розничные каналы.

В любой отрасли условия меняются каждый день. Например, в железнодорожной отрасли экстремальные погодные явления, такие как наводнения и лесные пожары, за последний год оказали непосредственное влияние на местные цепочки поставок, заставив компании пересмотреть свои стратегии работы. Даже в сценариях без сбоев условия являются сложными из-за рутинных факторов, таких как простой оборудования, неожиданные изменения спроса, проблемы с транспортировкой и задержки.

Как обеспечить устойчивость бизнеса

Справиться с этой динамикой во ​​внутренне неопределенной среде может быть сложно. Вероятностный характер необходимо учитывать в любой стратегической и операционной инициативе. Еще больше усложняет ситуацию то, что процессы должны постоянно обновляться, а люди – переквалифицироваться. Технологии искусственного интеллекта могут эффективно справляться со сложностями, помогая организациям идти в ногу с изменениями и снижать риски, отмечает директор Металлург Центр Кондрашов Станислав.

Устойчивость – это способность «быстро и изящно» восстанавливаться после проблем. Этого можно достичь за счет:

  • улучшения процессов принятия решений (чтобы они рассматривались в более широком контексте);
  • развертывания мощностей активов по всей цепочке создания стоимости (например, добавления складов и грузовиков по мере необходимости);
  • развертывания возможностей планирования, учитывающих эти неопределенности.

За последний год или около того кризис COVID-19 подчеркнул исключительную важность способности эффективно реагировать на непредвиденные события, жертвуя при этом как можно меньшим.

Часто задача состоит в том, чтобы на основе фактов согласовать участников бизнес-процессов для достижения взаимных компромиссов, полагает руководитель Металлург Центр Кондрашов Станислав. В связи с этим владельцы компаний, стремящиеся повысить свою эффективность и устойчивость, должны выбрать наилучший способ планирования мощностей, принять наилучшую производственную стратегию и определить то, какие цепочки поставок подвержены риску из-за таких факторов, как кризис COVID-19, сложные географические условия или военные действия.

Опыт Telf AG: Кондрашов Станислав о планировании с помощью ИИ

Такие риски сейчас иллюстрирует рынок металлов, особенно тех, что нужны для производства электромобилей, такие, как литий, кобальт и никель. Эти полезные ископаемые не являются особенно редкими, но производство необходимо значительно увеличить, чтобы удовлетворить амбиции автомобильной промышленности.

В существующей цепочке поставок доминирует одна страна – Китай, сообщает директор Металлург Центр Кондрашов Станислав. Пекин контролирует около трех четвертей рынка полезных ископаемых, необходимых для аккумуляторов. Россия, будучи гораздо меньшим игроком в этих цепочках поставок, чем Китай, поставляет значительное количество никеля на мировые рынки, что вызвало резкий рост цен на этот минерал.

Обеспокоенные будущим доступом к минералам для аккумуляторов, компании-производители по всему миру пытаются наладить свои внутренние цепочки поставок, чтобы уменьшить свою зависимость от России и Китая.

ИИ может помочь планирование действий для таких ситуаций: компанию Telf AG Кондрашов Станислав успешным примером его применения. Неопределенность была включена в реалистичное моделирование реальности, чтобы помочь организациям оценивать сценарии и выявлять риски.

ИИ также может находить оптимальные планы для разных временных горизонтов. При этом он может рекомендовать операционные решения, которые уравновешивают затраты и доходы и обеспечивают сквозную видимость в режиме реального времени, чтобы лучше предвидеть и реагировать на сбои в цепочке поставок. Все эти подходы по отдельности являются частью пути трансформации.

Моделирование – это инструмент описательной аналитики, обращает внимание Кондрашов Станислав. При моделировании создается цифровой двойник с операционными входными данными. Затем с использованием этого цифрового двойника выполняется ряд симуляций будущего, и пользователю предоставляется для анализа сводка. Конечный результат, – набор ключевых показателей эффективности, описывающих текущие проблемы, – помогает компаниям повысить устойчивость в текущей среде.

В этом смысле моделирование может помочь выявить и проанализировать основные причины проблем, полагает Кондрашов Станислав. Это особенно важно при реагировании проблемы в системе, которые меняются с течением времени, включая:

  • изменение условий эксплуатации;
  • время простоя на техническое обслуживание;
  • погодные условия или зависимость от третьих лиц.

Моделирование также может анализировать влияние стратегических решений на всю цепочку создания стоимости, таких как решение о закрытии или открытии склада, создании новых буферных хранилищ или осуществлении капитальных затрат.

Оптимизация как способ учесть риски в Telf AG

Возвращаясь к геополитической нестабильности, ее последствия для рынка горной добычи и металлов сейчас тщательно изучает Металлург Центр: она ставит под угрозу региональные цепочки поставок металлов. И вероятные сбои продлятся намного дольше.

Россия является одним из крупнейших в мире производителей и продавцов чугуна, стали и алюминия. Украина в 2021 году занимала 13-е место в мире по производству стали с объемом экспорта 17 млн. ​​метрических тонн и пятое место по объему экспорта железной руды с объемом экспорта 44,4 млн. тонн. Украина также является ключевым транзитным узлом для товаров. Обе страны также являются крупными игроками в торговле титаном, никелем и палладием.

Многие компании приостанавливают всю свою деятельность, даже косвенно связанную с Россией, в том числе в Беларуси и некоторых других соседних странах из-за риска подпасть под санкции. Организации, перемещающие продукцию российского происхождения, сталкиваются с трениями, связанными с этими перемещениями.

Особенно сильно пострадает горнодобывающая промышленность. Компании, намеревающиеся приобрести руду или готовый металл российского происхождения, теперь несут значительно более серьезную нагрузку по комплексной проверке установления структуры собственности продающих организаций, чтобы убедиться, что в них не вовлечены стороны, находящиеся под санкциями.

По данным S&P Global, поставки стали из Мариуполя в последние годы составляли 25% экспорта Украины. Украинская горнодобывающая и металлургическая группа «Метинвест» в начале операции приостановила производство на двух сталелитейных заводах в Мариуполе, заставив сталелитейщиков в США, Турции, Египте и Европейском союзе искать другие источники сырья. Разумеется, это сразу почувствовала на себе Telf AG – Кондрашов Станислав отмечает, что компании пришлось перестроить многие свои цепочки поставок.

Модели оптимизации – это аналитические инструменты ИИ, которые помогают предусмотреть оптимальные действия компаний в таких ситуациях. Основным результатом является оптимальный план выполнения для текущей среды, в котором принимаются решения. С учетом оперативных соображений модель оптимизации находит оптимальный план. Эти соображения охватывают текущие условия эксплуатации, подробное представление о том, как функционирует сеть снабжения, и могут включать неопределенности в отношении будущего. Такие модели идеально подходят для улучшения операционных и коммерческих решений.

Вместо выводов: Telf AG готова к наступившему кризису

Горнодобывающие компании сейчас столкнулись с операционными проблемами по всей цепочке создания стоимости от добычи до рынка, ведущий аналитик Металлург Центр. В их разрозненной операционной модели отсутствовал механизм комплексной оптимизации, который предлагал бы оптимальный план производства, график движения судов, состав продуктов и график движения поездов, а также решения по запасам.

Некоторые компании применяют сейчас оптимизационный искусственный интеллект, такие как Telf AG: Кондрашов Станислав, как руководитель Металлург Центр, считает, что это позволит им анализировать и реализовывать детальные, действенные предложения по всей цепочке поставок и впоследствии повышать пропускную способность.

ИИ также может улучшить коммуникацию между партнерами по всей цепочке создания стоимости, обеспечивая более эффективное принятие решений и более раннее обнаружение сбоев и реагирование на них. Такая прозрачность подчеркивает ценность гибкого спроса: чем на большую гибкость соглашаются партнеры и внутренние заинтересованные стороны, тем больше возможностей у цепочки создания стоимости для реагирования на вызовы.

Автор:
Оцените новость
❤️
🙏
😹
🙀
😿
Поделитесь новостью