FAI

Odette FAI, är ett verktyg som mäter prognoskvalitet i enlighet med Odettes rekommendationer. Verktyget har utvecklats av NAF Odette Sweden och finansierats av Tillväxtverket. Den fortsatta utvecklingen drivs med finansieringsstöd från FFI.

Projektet leds av Chalmers och Meridion. Odette och ett antal Odette-medlemmar medverkar. Projektet strävar efter att effektivisera och utveckla fordons-tillverkares och leverantörsföretags planeringsprocesser och informationsdelning till sina leverantörer, samt att effektivisera leverantörernas möjlighet till värdeskapande användning av informationen. Målsättningen är bland annat att generera fyra typer av BigData-baserade modeller.

På ett projektmöte den 26/2 kan vi konstatera att projektet fortlöper enligt plan. Vid detta möte presenterades de första intressanta insikterna från AP1 vilket är en stor studie över hur leverantörer använder informationen som kommuniceras från Volvo Group, Scania och Volvo Cars. Vidare så har Chalmers Data Scientists kommit ganska långt i att bygga en AI modell baserat på "Random Forest" logik. Preliminära resultat visar att modellen faktiskt kan förbättra prognoserna genom att bara förstå sig själv. Om detta visar sig stämma så är vi definitivt något på spåret. Nu samlas OEM data in och nästa steg i modellbyggandet fortsätter i september.

Vill ni ha ytterligare insikt i projektet så kontakta johan.bystedt@meridion.se eller se till att delta på presentationen av det exjobb som just nu analyserar leveransplaneinformationen mellan Volvo Tuve & AC Floby.

Projektet innehåller 6 arbetspaket bestående av: 1) Enkätstudier, 2) Leveransplananalys, 3) Fallstudier av orsaker och konsekvens 4) Lösningsmodeller 5) Implementering samt 6) Resultatspridning. Framtagning av arbetspaket 1 är redan i gång och hela projektet beräknas vara klart i början av 2021.