当算法成为买家
想象一下，一台机器在故障发生前三周就能发现性能下降、分析可能存在的缺陷并自动订购所需的备件。这听起来像是科幻小说，但在当今先进的生产设备中已经成为现实。自学习系统不仅彻底改变了生产方式，也彻底改变了工业 MRO 供应商的工作方式。
新一代工厂智能
现代化的生产设施都装有传感器，可持续收集数据。振动、温度、能耗、噪音水平--每一个参数都受到监控和分析。人工智能可以识别人类观察者可能忽略的模式。
迷人之处这些系统每天都在学习。它们不仅知道何时需要更换某个工业部件，还知道需要更换哪个部件。 自动化部件供应商 提供最快的交货时间，或者在出现交货瓶颈的情况下，哪种替代方案可行。
无需人工干预的采购
当人工智能识别到一个关键部件将在可预见的未来发生故障时会发生什么？在过去，维修技术人员必须先发现问题，然后通知采购人员，由采购人员向不同的 MRO 供应商询价。如今，机器本身就承担了这项任务。
智能系统会自动比较不同 MRO 公司的价格、交货时间和质量评级。它们还将历史数据纳入考虑范围--哪家供应商在过去曾可靠地交付过产品？哪个工业自动化部件的使用寿命最长？
传统 MRO 经销商面临的挑战
这一发展给成熟的 MRO 分销商带来了全新的挑战。他们必须适应基于算法的决策，而不是与人工买家谈判。人际关系变得越来越不重要，而数据质量和系统集成变得至关重要。
成功的 MRO 供应公司已经在适应这一新的现实。他们正在投资应用程序接口（API）和自动化界面，使机器能够直接下订单。透明的价格结构和实时可用性数据正在成为一种竞争优势。
创新型供应商的新机遇
在传统业务模式面临压力的同时，创新型工业 MRO 供应商也迎来了新的机遇。那些在早期阶段就投资于与智能工厂系统集成的供应商可以获得显著的市场优势。
在预测备件需求时，这一点尤为重要。MRO 采购正在从被动采购转变为主动采购。自动化供应商不再等待故障发生，而是成为优化维护周期的合作伙伴。
质量变得可衡量
自学习系统不仅能收集有关自身部件的数据，还能收集有关各种备件性能的数据。比预期寿命更长的工业部件会被看好。而那些过早失效的部件则会被避免使用。
这种客观的质量评估迫使 MRO 公司实现最高的产品质量。当机器根据确凿的数据做出决策时，营销承诺就变得毫无意义。只有那些能够真正提供更好的工业自动化部件的公司才能获得长期成功。
人的专长依然重要
尽管实现了所有自动化，但人类的专业知识仍然不可或缺。复杂问题、特殊情况和战略决策仍然需要人的判断。采购公司的角色正在发生变化--从业务处理转向战略管理。
顶级 MRO 供应商了解这一发展，并将自己定位为两个世界的合作伙伴。他们既能为标准采购提供自动化解决方案，也能为复杂挑战提供专业建议。
未来已经开始
自学工厂不再是未来的梦想，而是现实。忽视这一发展的国际采购公司将越来越落后。那些及时进行投资和调整的企业则能从巨大的效率提升中获益。
机器已经开始订购自己的备件。唯一的问题是：您准备好迎接 MRO 采购的新时代了吗？