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Case Studies
British Sugar
British Sugar 是英国唯一的甜菜作物加工商,112 年来一直是英国食品行业的重要贡献力量。公司供应英国 50% 以上的糖,在生产优质糖并销售给世界各地的客户和消费者方面拥有悠久的历史。
凭借其 DNA 中的创新,British Sugar 一直在寻求发展和调整其运营,以保持其在全球糖业市场上的竞争力。为了将业务提升到一个新的水平,至关重要的是使用最新的数字化能力,同时克服围绕获取嵌入式组织和技术知识的一些关键挑战。
首先,该公司希望通过更加依赖全面分析和数据驱动的选择来改变决策方式 - 许多组织正在经历这一过程。尽管该公司已将自动化和 4G 技术融入其运营中,但一些流程仍然是手动的。例如,手动查找有价值的知识和匹配决策所需的信息非常耗时,这会导致错误和错失机会。
一直以来,公司的决策主要依赖于在企业工作了数十年的员工的专业知识、直觉和体验。此类技术知识通常通过培训计划、经验分享和事迹传承下来。虽然这种方法在一个多世纪以来一直行之有效,但当代技术的发展和许多员工即将退休为变革提供了契机。为了保持领先地位,British Sugar 需要采用新的框架,对所有数据进行编码并扩展体验,利用其适应能力,在瞬息万变的市场中大放异彩。
此外,该公司还面临部门孤立问题,不同团队独立工作,导致重复工作和流程放缓。就机械故障而言,虽然这种故障很少发生,但该公司认识到意外停机时间可能会影响生产。为了降低这种风险,British Sugar 考虑实施预测性维护。最后,该公司想要解决的另一个问题是成本上升,不稳定的气候影响使之更加恶化,影响了农作物产量和运输效率。
British Sugar 认识到,技术是释放其全部潜力的关键。因此,公司与 IBM 合作,创建了由人工智能 (AI) 支持的数据驱动型组织,并以现有的自动化技术和 4G 基础设施为基础。他们与 IBM Research 和 IBM Consulting AI and Analytics 业务部门密切合作,部署了业务转型框架来应对挑战。
第一步是开发其供应链生命周期早期阶段的数字孪生体,由 Microsoft Azure OpenAI 服务提供支持并托管在 Microsoft Azure 云平台上。虽然 British Sugar 公司打算将此流程应用于整个业务网络,但目前专注于供应链的“制造”部分。通过这个智能工厂数字孪生体,该公司能够模拟真实场景并在不中断供应链运营的情况下优化生产。通过利用先进的数据建模和分析,该公司显著改善了其提取和能源流程、材料管理和质量控制。该公司还优化了水资源管理、生产调度和情景规划。
与此同时,British Sugar 继续使用 IoT 传感器、机器学习算法和数据分析,创建用于预测性维护和设备故障预防的最简化可实施产品 (MVP)。通过这项概念验证,公司缩短了旋转设备的故障和停机时间。
后续步骤,British Sugar 计划将 MVP 整合到所有工厂的完整规模数字孪生体控制塔中。我们的目标是到 2025 年建立一个由 AI 驱动的集中控制塔,并监控预测性维护、作物产量、供应链计划和运营性能。
通过将其模型直接集成到数据控制系统中,British Sugar 成功地将运营数据与 AI 相结合。这种方法通过增强知识搜索,并快速汇总成千上万个数据点,以便快速解读复杂的文档,从而加强了组织设计,并以更少的专家获得更佳表现。
British Sugar 公司在糖业制造领域建立了首批数字孪生体之一,处于行业创新前沿。由于使用了先进技术和任务自动化措施,该公司手动理解数据和信息的时间减少了 20%。这种数字化转型改善了时间敏感环境中的重要决策。现在,其员工可以自由地专注于高价值任务,包括根本原因分析、主动管理等。此外,数字化转型还使人们能够更好地了解供应商库存,减少缺货并提高整个供应链的可靠性 - 这比手动库存检查具有显著优势。
已构建的连接系统还消除了孤岛,并提高了生产效率,从而实现了实时调整,并减少了人工干预。自主功能改变了行业规则,减少了计划外停机时间,并将解决生产问题的平均时间缩短了 20%。公司还看到了供应链可靠性的进步。得益于预测性分析,与供应商的实时数据共享改善了物流规划,并将净化过程中使用的原材料成本降低了 10%。即使在恶劣天气下,这些创新将协助工厂保证甜菜的充足供应。
它所取得的进步还将减少浪费和返工,提高产品质量的一致性和可持续发展商数。通过实时数据洞察分析,在财务和流程“假设”分析中使用供应链数字孪生体,决策时间缩短了 25%,运营障碍减少了 50%。
通过引入广泛的建模,British Sugar 公司吸收了高级员工的知识,并降低了技术知识流失的风险。在将其部分模型直接集成到数据控制系统后,对糖净化过程中添加物的完全自主调整取得了有效的结果,提高了产量并降低了原材料成本。现在,借助改变公司传播信息和数据方式的技术,British Sugar 公司希望将新员工成长为专家制糖师所需的时间缩短近一半。这会使知识过渡更加顺畅,减轻经验丰富的决策者的负担,保留关键的技术知识并确保组织更可持续的未来。
通过建立持续改进的框架,并利用机器学习和 AI 能力来适应不断变化的条件,British Sugar 有望实现持续的绩效改进并提升长期竞争力。该公司制定了宏伟的计划,将继续探索可能性的边界,推动制糖业的创新和卓越。
British Sugar(ibm.com 外部链接)成立于 1912 年,是 Associated British Foods plc (ABF) 的子公司,也是英国唯一的甜菜作物加工商。该公司与 2,300 多家种植户合作,每年加工约 800 万吨甜菜,可生产多达 120 万吨的糖。凭借一体化的生产方法,British Sugar 将其原材料和副产品转化为各种产品,包括动物饲料、用于土壤改良的石灰以及用于景观美化的土壤。该公司生产超过 27 种不同的糖和副产品,每加工一吨甜菜产生不到 200 克的废物。
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插图中的客户示例展示了客户使用 IBM 产品的方式,以及他们可能已取得的结果。实际性能、成本、节省情况或其他结果可能因具体运营环境不同而异。