وكيل ترجمة ذكي يعمل بالذكاء الاصطناعي، صُمم لتحويل البيانات الأساسية من أي لغة إلى أي لغة مطلوبة — بدقة وكفاءة وعلى نطاق واسع. وقد صُمم خصيصًا للاستخدام المؤسسي، ويضمن ترجمة الأوصاف الفنية والسمات والمصطلحات الخاصة بالمجال بشكل متسق ومراعي للسياق عبر الأنظمة المختلفة.
ترجمة سجلات البيانات الأساسية — مثل المواد والخدمات وغيرها — تلقائيًا بين اللغات دون فقدان الدقة الفنية.
يفهم المصطلحات الفنية والمصطلحات الخاصة بكل قطاع ويحفظها، وذلك في قطاعات مثل التصنيع، والنفط والغاز، والطاقة، وغيرها.
لا يقتصر الأمر على الترجمة الحرفية فحسب، بل يتجاوزها من خلال تحليل السياق لضمان صحة القواعد النحوية والتركيب اللغوي والمعنى الفني.
يقوم بترجمة واجهة المستخدم لمنصة Integrity إلى اللغات المحلية لدعم الفرق العالمية.
تقوم بترجمة خصائص المنتجات والخدمات الواردة في أوراق البيانات تلقائيًا لضمان سهولة الوصول إليها على مستوى العالم.
اكتشف كيف يمكن لحلول «فيردانتيس» المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحسين حوكمة البيانات، وتعزيز الامتثال، وزيادة الكفاءة التشغيلية.
في سعيها لتحقيق عمليات عالمية موحدة وفعالة، تواجه المؤسسات تحديًا خفيًّا لكنه واسع الانتشار، ألا وهو البيانات الرئيسية متعددة اللغات الخاصة بـ MRO (الصيانة والإصلاح والعمليات). سواء في قطاع التصنيع أو النفط والغاز أو الطاقة أو المرافق العامة، تعمل معظم الشركات الكبرى عبر الحدود. ونتيجة لذلك، ترث هذه الشركات بيانات مترجمة إلى لغات متعددة، والتي، إذا لم تتم إدارتها بشكل سليم، يمكن أن تعرقل عمليات تحويل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وكفاءة المشتريات، وسير عمل صيانة المنشآت.
في حين تسعى تقنيات استكمال البيانات اللغوية التقليدية في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) إلى استكمال القيم اللغوية الناقصة في الأوصاف، فإنها غالبًا ما تقصر في تحقيق ذلك. وهنا يأتي دور الترجمة متعددة اللغات المدعومة بالذكاء الاصطناعي — ليس فقط للترجمة، بل لفهم بيانات الصيانة والإصلاح والعمليات (MRO) وتوحيدها وإثرائها بطريقة ذكية.
شامل عملية التنظيف الشاملة للمواد لا يقتصر الأمر على تنظيف الإدخالات فحسب، بل يشمل أيضًا:
توحيد بيانات الصيانة والإصلاح والعمليات (MRO) لتوحيد الوحدات والأشكال
تنقية بيانات الصيانة والإصلاح والعمليات (MRO) لإزالة السجلات المكررة أو القديمة
إثراء بيانات الصيانة والإصلاح والعمليات (MRO) مع المواصفات والخصائص والبيانات المرجعية الخاصة بالمصنع الأصلي (OEM)
تنقية وتصنيف البيانات الرئيسية للمواد الخاصة بخدمات الصيانة والإصلاح والتجديد (MRO) استخدام التصنيفات العالمية
من المشكلات الشائعة في البيانات الأساسية لعمليات الصيانة والإصلاح والعمرة (MRO) غياب الأوصاف الخاصة باللغة أو عدم اتساقها. على سبيل المثال، قد يظهر عنصر مثل «برغي برأس سداسي، من الفولاذ المقاوم للصدأ، M10 × 50» باللغة الإنجليزية في أحد المصانع، ويُترجم جزئيًا إلى الألمانية في مصنع آخر، ويُدرج دون المواصفات الأساسية في قاعدة بيانات باللغة الإسبانية.
ويؤدي هذا التجزؤ إلى:
حيرة بين المشترين وفرق الصيانة
المشتريات الزائدة عن الحاجة وتراكم المخزون
الفرص الضائعة لتوحيد الأجزاء
تأخيرات في المشروع بسبب الخطأ في تحديد قطع الغيار
تقدم ميزات أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) التقليدية حلولاً جزئية، حيث تُدرج أوصافاً بديلة باللغة الافتراضية (غالبًا الإنجليزية) في حالة عدم توفر الترجمات. ومع ذلك، فإن هذه الحلول تتسم بالجمود ولا تأخذ في الاعتبار المصطلحات المعقدة الخاصة بمجالات معينة أو مواءمة السمات عبر اللغات.
تتجاوز محركات الترجمة القائمة على الذكاء الاصطناعي، والتي تم تدريبها على بيانات خاصة بمجالات محددة (مثل مواد الصيانة والإصلاح والعمليات)، مجرد الاستبدال البسيط للكلمات. فهي تفهم:
الفروق اللغوية الدقيقة من الناحية الفنية (على سبيل المثال، كلمة «bearing» كجزء ميكانيكي مقابل معناها كاتجاه)
التبعيات الهيكلية مثل تسلسل الأبعاد، والإشارات إلى العلامات التجارية، ورموز التصنيف
مطابقة السمات عبر اللغات لأغراض الفهرسة المعيارية
بفضل هذه القدرات، يُحوّل الذكاء الاصطناعي الترجمة إلى عامل تمكيني للأعمال.
وصف باللغة البرتغالية «محمل كروي صلب 6204 ZZ" تُترجم تلقائيًا إلى:
"محمل كروي ذو أخدود عميق 6204 ZZ، محمي", مع الحفاظ على الوظيفة والشكل معًا.
سجل صيني يورد «المحرك الكهربائييُفسَّر عبارة ” في سياقها على أنها
“مشغل كهربائي”، مع خصائص متطابقة تتعلق بالشركة المصنعة والجهد الكهربائي مستمدة من المدخلات ذات الصلة.
مادة ألمانية تحمل العنوان «برغي من الفولاذ المقاوم للصدأ M10 × 50، سداسي الرأس"يصبح"
“برغي برأس سداسي من الفولاذ المقاوم للصدأ M10 × 50”، وموحدة وفقًا لقوالب قواعد التسمية العالمية.
لا تقتصر الذكاء الاصطناعي على الترجمة فحسب، بل تمتد لتشمل ما يلي:
إزالة التكرارات المدخلات عبر اللغات والنباتات باستخدام المطابقة التقريبية ونماذج الذكاء الاصطناعي
إثراء الحقول الناقصة مثل المواصفات ووحدة القياس ورمز الشركة المصنعة
تطبيع ترتيب السمات وقواعد الصياغة لضمان الاتساق العام
تصنيف تصنيف الأجزاء إلى أنظمة تصنيف مثل UNSPSC أو eCl@ss
والنتيجة: كتالوج واضح ومتعدد اللغات يدعم التوريد العالمي، وتخطيط الصيانة، وإعداد التقارير الدقيقة.
في ظل ما قد تكلفه اضطرابات سلسلة التوريد وفترات توقف المصانع من خسائر بملايين، لم تعد البيانات الدقيقة والمتسقة المتعلقة بـ «الصيانة والإصلاح والتجديد» (MRO) أمراً اختيارياً. وتوفر الترجمة متعددة اللغات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ما يلي:
الاستعداد لنظام تخطيط موارد المؤسسة (ERP) لعمليات النشر العالمية للنظام (مثل عمليات الترحيل إلى SAP S/4HANA)
تحسين المخزون من خلال دمج الأجزاء وإزالة التكرارات
النفوذ في مجال المشتريات من خلال الرؤية المركزية لاستخدام المواد على الصعيد العالمي
كفاءة الصيانة مع وصف واضح وموحد للأجزاء في كل موقع
الترجمة التلقائية مدمجة بالكامل مع أدوات حوكمة البيانات من Verdantis مثل النزاهة و التناغم، مما يجعلها حلاً مثالياً للمؤسسات التي تمر بمرحلة تحول في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، أو عمليات الاندماج والاستحواذ، أو مبادرات البيانات الرئيسية العالمية.:
يحافظ على اتساق المصطلحات عبر السجلات، مما يضمن الامتثال والوضوح.
يقوم بترجمة ملايين السجلات دفعة واحدة باستخدام الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي — بشكل أسرع من الطرق اليدوية.
يتكيف بسهولة مع اللغات الجديدة والمجالات الصناعية والمصطلحات الخاصة بالعملاء.
الترجمة التلقائية من شركة «فيردانتيس» هو محرك ترجمة ذكي صُمم لتحويل البيانات الأساسية من أي لغة إلى أي لغة مطلوبة — بدقة وكفاءة وعلى نطاق واسع. وقد صُمم خصيصًا للاستخدام المؤسسي، ويضمن ترجمة الأوصاف الفنية والسمات والمصطلحات الخاصة بالمجال بشكل متسق ومراعي للسياق عبر الأنظمة المختلفة.
تعتمد عملية الترجمة التلقائية بالذكاء الاصطناعي على مزيج من مطابقة قواعد البيانات، والترجمة القائمة على المقاطع، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالنسبة للمدخلات التي لا يوجد لها نظير. ويوضح الرسم التخطيطي التالي منطق الترجمة بالكامل:
تبدأ الترجمة بالنص الأولي المستمد من سجلات البيانات الرئيسية.
-يقوم النظام أولاً بالتحقق من وجود مطابقة تامة في قاعدة البيانات الكاملة.
-إذا لم يتم العثور عليه، فإنه يتحقق من وجود التطابقات الجزئية في قاعدة بيانات المجموعات.
-في حالة العثور على تطابق، فإنه يسترد الـ ترجمة النص الناتج.
-في حالة عدم وجود تطابق، يتم تمرير العبارة إلى ماجستير في القانون لتوليد ترجمة دقيقة في سياق النص.
بالنسبة للعبارات التي لا مثيل لها، الترجمة القائمة على المقاطع ويتم دعمها بترميز دلالي لتحقيق مزيد من الاتساق والدقة.
تشمل النتيجة النهائية المحتوى المطابق والمترجم بواسطة نموذج اللغة الكبير (LLM)، والذي يتم تضمينه في النظام بسلاسة.
العمليات أكثر من 10,000 سجل في أقل من دقيقتين، بما في ذلك التحليل النحوي والمعالجة اللاحقة. يدعم الترجمة شبه الفورية للدفعات الصغيرة والمدخلات الفردية.
يقدم 97.2% يتم قياس دقة الترجمة مقارنةً بترجمات بشرية قام بها خبراء. ويضمن تطبيق المعجم المدمج الاتساق في المصطلحات المتكررة واللغة الفنية.
يدعم أكثر من 30 لغة، بما في ذلك الإنجليزية والفرنسية والإسبانية والصينية والعربية وغيرها. ويوفر ضبطًا مخصصًا لمجالات معينة مثل التصنيع ونظم تخطيط موارد المؤسسات (ERP) والمصطلحات الصناعية.
يستخدم 2.8 مليون+ أزواج العبارات عبر مختلف القطاعات. يتم تحديثها باستمرار بالمصطلحات الخاصة بكل عميل من أجل تحسين السرعة وإمكانية إعادة الاستخدام والدقة السياقية.
تسعى شركة «فيردانتيس» إلى إقامة شراكات مع شركات الاستشارات الرائدة، وشركات تكامل الأنظمة، وموردي التكنولوجيا، ومقدمي الخدمات، بهدف مساعدة شركات «جلوبال 2000» في مبادراتها المتعلقة بنظم تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة البيانات الرئيسية (MDM) وإدارة سلسلة التوريد. ويوفر برنامج الشراكة الخاص بشركة «فيردانتيس» إطارًا فعالاً للتعاون في المشاريع المشتركة مع العملاء، وجهود التطوير، والأنشطة التسويقية المنسقة.
تواجه مصفاة تستعد لإجراء صيانة دورية، ومنجم يستخدم معدات معالجة عن بُعد، ومصنع يعمل بنظام الإنتاج المستمر
يمكن لفريق الصيانة أن يحدد موعدًا لإجراء صيانة شاملة للمعدات قبل أسابيع من موعدها، وأن يخصص الفنيين اللازمين، ويُعد أوامر العمل، ومع ذلك
يقوم أحد مخططي الصيانة بمراجعة استهلاك قطع الغيار على مدى ثلاث سنوات، ويلاحظ أن محملًا معينًا لم يُستخدم سوى
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.
