في هذه الجلسة المسجلة، سترى كيف وكلاء الذكاء الاصطناعي المراعيين للسياق من شركة «فيردانتيس»—التي تم تدريبها على مواد خاصة بالقطاع وبيانات الصيانة والإصلاح والعمليات (MRO) — يمكنها بشكل مستقل استخراج المعلومات وتنقيحها وإثرائها وإدخالها من مصادر غير منظمة مباشرةً إلى أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة الأصول المؤسسية (EAM).
تعرف على الكيفية التي يمكن بها للأتمتة في مجالي إنشاء البيانات وإدارتها ألا تقلل عبء العمل بشكل كبير فحسب، بل أن تحسّن أيضًا بشكل ملموس من دقة واكتمال عمليات إنشاء البيانات.
تم تنظيم هذه الجلسة التفاعلية خصيصًا للشركات التي تعتمد بشكل كبير على الأصول، حيث سيقوم خبير الموضوع في شركة «فيردانتيس»، السيد روهان سالفي، المدير المساعد في الشركة، بعرض كيف يمكن لـ«الإنشاء الجماعي» لبيانات المواد من مصادر غير منظمة أن يحقق التميز التشغيلي عبر فرق المشتريات وإدارة الأصول والإنتاج.
في هذه الجلسة، سنعرض كيف يمكن لعوامل الذكاء الاصطناعي المراعية للسياق، والتي تم تدريبها على بيانات خاصة بالصناعة تتعلق بالمواد وقطع الغيار والصيانة والإصلاح والعمرة (MRO) والإنتاج، أن تستخرج البيانات بشكل مستقل من مصادر غير منظمة قبل إدخالها بشكل موثوق إلى أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) * وإدارة الأصول (EAM).
– استخراج البيانات
اكتشف كيف يمكن لـ AutoDocAI فحص آلاف المستندات غير المنظمة على نطاق واسع وإنشاء مجموعة بيانات منظمة وجاهزة للاستخدام في النظام قبل إدخالها إلى Integrity© لإجراء فحص التكرار على المستويين L1 وL2، والتخصيب القائم على الذكاء الاصطناعي، والتحقق من صحة البيانات.
ويمكن القيام بذلك على المستندات غير المنظمة مثل:
1. كتالوجات الموردين
2. قوائم مواد التصنيع (الأصول)
3. فواتير الموردين أو أوامر الشراء القديمة
4. الوثائق الفنية والرسومات الهندسية
– مواءمة البيانات وإثرائها
اكتشف كيف يمكن توحيد البيانات المستخرجة من هذه المستندات وإثرائها استنادًا إلى التصنيف المستخدم في مؤسستك، وذلك من خلال وكيل الذكاء الاصطناعي المُدرَّب خصيصًا لهذا الغرض، AutoEnrichAI©.
بالنسبة لحالات الاستخدام المتقدمة، يتيح التكامل مع كتالوجات الموردين وقوائم مكونات الأصول الرقمية دمج البيانات الرئيسية للمواد (البنود) مع البيانات الرئيسية للأصول والموردين
– إزالة التكرار وتحديث السجلات
يتم فحص سجلات البيانات الرئيسية المستخرجة بدقة ومقارنتها بسجلات البيانات الموجودة في قاعدة البيانات الرئيسية لنظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) باستخدام عوامل ذكاء اصطناعي خاصة بالشركة.
إذا كان هناك سجل موجود بالفعل لأحد المواد (قطعة غيار أو مادة خام)، فسيقوم برنامج Integrity© بتحديث هذا السجل.
إذا لم تكن المادة موجودة، فسيقوم Integrity© بإنشاء واحدة تحتوي على المعلومات والبيانات المُثريّة
تُعد عمليات إنتاج المواد التي تنفذها شركة «فيردانتيس» من بين الأكثر مرونة ودقة في القطاع، وذلك بفضل نماذج الذكاء الاصطناعي العملية التي تم تدريبها على مليارات النقاط البياناتية، والتي تضيف قيمة مباشرة من خلال تحسين مستويات مخزون الصيانة والإصلاح والتجديد (MRO)، وتقليل حالات نفاد المخزون إلى أدنى حد، والقضاء على الإنفاق غير المبرر، وأتمتة مهام المشتريات وسلسلة التوريد وإدارة البيانات.
التخصيب التلقائي لسجلات MRO من مصادر بيانات موثوقة، سواء كانت داخلية أو خارجية، على نطاق واسع
استخدم الذكاء الاصطناعي لتوحيد بيانات الموردين الواردة من أنظمة متباينة، واستكمال تفاصيل سجلات الموردين بشكل آلي، وتعزيز العلاقات والقدرة التفاوضية.
• كيف يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على أكثر من مليون قطعة غيار صيانة وإصلاح وعمليات (MRO) أن تعمل على توحيد واستخلاص السمات الرئيسية للمنتجات من الأوصاف غير المنظمة والنصوص غير المنظمة.
• توحيد معلومات وحدات القياس المستمدة من بيانات نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) القديمة
• الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحديد مدى أهمية قطع غيار الصيانة والإصلاح والتجديد (MRO) بشكل مستقل استنادًا إلى تفاصيل قائمة مكونات المعدات (BOM).
• مزامنة سلسة وفي الوقت الفعلي بين قائمة مواد التصنيع (BOM) وقاعدة بيانات المواد/قائمة الأصناف
• رؤساء أقسام المشتريات وسلسلة التوريد
• قادة إدارة المخزون والأصول
• مديرو الصيانة والإصلاح والتجديد (MRO) وسلسلة التوريد
• مهندسو صيانة المنشآت ومهندسو الموثوقية
• المتخصصون في حوكمة البيانات وإدارة البيانات الأساسية
• فرق التحول الرقمي وتخطيط موارد المؤسسات (ERP)
• خبراء تحسين الأعمال والتميز في العمليات
إذا كنت تسعى إلى خفض تكاليف المخزون، والتخلص من التكرارات، واستخلاص القيمة من بيانات الصيانة والإصلاح والتجديد (MRO) الخاصة بك، فإن هذا الدليل التفصيلي المتاح عند الطلب مخصص لك.
تواجه مؤسسات النفط والغاز تكاليف باهظة غير مرغوب فيها في شكل خسائر وغرامات وتعويضات ناجمة عن الحوادث الصناعية، مما يستنزف جزءًا كبيرًا من إيراداتها. ويعد تعطل البنية التحتية الصناعية الرئيسية أحد الأسباب المهمة للفشل والحوادث، وهو ما ينجم عن الإدارة غير الفعالة للقاعدة المادية، وعدم الكفاءة في سلسلة التوريد الخاصة بالصيانة والإصلاح والعمليات (MRO)، والتي تعتبر بالغة الأهمية لدورات الإنتاج والصيانة.
يتجه عدد متزايد من المؤسسات حالياً إلى تطبيق أنظمة إدارة البيانات الرئيسية (MDM) بهدف إدارة أصولها من خلال اتخاذ قرارات مستنيرة تستند إلى بيانات موثوقة، وضمان تحقيق أعلى مستويات السلامة الصناعية على مستوى المؤسسة بأكملها.
نبذة عن الشركة:
هذا تُعد الشركة التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها رائدةً عالمياً في توفير المكونات الميكانيكية الأساسية لمنصات الحفر البرية والبحرية على حد سواء، ومنصات الحفر وصيانة الآبار الكاملة، فضلاً عن مجموعة شاملة من خدمات فحص الأنابيب، والطلاءات الداخلية، ومعدات سلسلة الحفر، ومعدات الرفع والمناولة، وأدوات الحفر داخل البئر. كما تقدم الشركة خدمات سلسلة التوريد من خلال مراكز توزيع تقع في مواقع استراتيجية بالقرب من مواقع الحفر والإنتاج الرئيسية في جميع أنحاء العالم. مع ما يزيد عن 800 مركز للتصنيع والمبيعات والخدمات على مستوى العالم والإيرادات السنوية تتجاوز $12 مليار، تقدم الشركة حلولاً تركز على العملاء ومصممة خصيصاً لتلبية متطلبات قطاع الطاقة في مجالات الجودة والإنتاجية والحماية البيئية.
واجهت الشركة تحديات كبيرة فيما يتعلق ببياناتها الأساسية.
• الافتقار إلى الاتساق والمعايير فيما يتعلق بالبيانات الأساسية
• حقول السمات في السجل الرئيسي غير الصحيحة، أو غير المكتملة، أو غير المصنفة، أو التي عفا عليها الزمن
البيانات: كميات ضخمة من البيانات بعدة لغات
• العديد من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وغيرها من الأنظمة القديمة في جميع أنحاء الشركة
• أوصاف المواد غير المنظمة بشكل جيد
• الافتقار إلى حوكمة البيانات والتعاون بين الأقسام متعددة الوظائف والمواقع المختلفة
الحل: مواءمة البيانات الرئيسية للمواد وصيانتها المستمرة
قامت الشركة بتنفيذ مواد «فيردانتيس» المتناغمة لتنقية وإثراء بياناتها الأساسية التاريخية. وذلك باستخدام أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي وـ مستودع محتوى «فيردانتيس»، وقد عملت هذه الحلول على تصنيف المواد وتوحيدها وإزالة المواد المكررة.
بمجرد مواءمة البيانات، "فيردانتيس" لسلامة المواد تم نشره من أجل إدارة البيانات بشكل مستمر. وقد كفل ذلك دقة البيانات بشكل مستمر من خلال التحقق في الوقت الفعلي، والتصنيف المدعوم بالذكاء الاصطناعي، ومنع التكرار، مع الحفاظ على جودة عالية للبيانات عبر أنظمة المؤسسة.
الإجراءات الرئيسية التي تم اتخاذها:
النتائج التي تم تحقيقها:
من خلال دمج تناغم المواد وسلامة المواد، حققت الشركة إطار عمل قابل للتوسع لإدارة البيانات الأساسية مدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما يضمن على المدى الطويل اتساق البيانات، والكفاءة، والامتثال.
