استمع الآن لتكتشف كيف تعيد الذكاء الاصطناعي تعريف عمليات الصيانة وإدارة البيانات على مستوى المؤسسة بأكملها.
في هذه الحلقة الغنية بالمعلومات، يستضيف كالبش شاه خبير البيانات الأساسية خوسيه بوبريك لاستكشاف الكيفية التي يُحدث بها الذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً في إدارة بيانات الصيانة في الصناعات التي تعتمد بشكل مكثف على الأصول.
بدءًا من أتمتة تصنيف البيانات وصولاً إلى تمكين الصيانة التنبؤية وضمان الامتثال على نطاق واسع، تسلط هذه الحلقة الضوء على الكيفية التي تتصدى بها الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتحديات الواقعية في مجالي العمليات وتكنولوجيا المعلومات.
الذكاء الاصطناعي لبيانات الصيانة: أتمتة عمليات التصنيف والتحقق من الصحة والإثراء للحصول على بيانات أكثر ذكاءً وتنظيمًا.
من الأنظمة القديمة إلى الحديثة: دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في الأنظمة الحالية دون أي انقطاع.
الصيانة التنبؤية: استخدم البيانات المُثريّة لتقليل فترات التعطل وتحسين دورة حياة الأصول.
الحوكمة على نطاق واسع: ضمان الامتثال وكشف الحالات الشاذة في الوقت الفعلي.
القابلية للتوسع عالميًا: توحيد البيانات مع مراعاة الفروق الدقيقة المتعلقة بالتعدد اللغوي والطابع الإقليمي.
تعزيز التبني: مواءمة التكنولوجيا مع الثقافة وملكية البيانات لتحقيق تأثير دائم.
التأثير على المؤسسة: تحقيق القيمة في مجالات المشتريات والشؤون المالية والاستدامة.
الذكاء الاصطناعي في عمليات الاندماج والاستحواذ ونظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP): تنسيق البيانات أثناء عمليات ترقية نظام SAP S/4HANA وعمليات الاندماج.
قادة حوكمة البيانات وإدارة البيانات الرئيسية (MDM)
مديرو الصيانة والموثوقية
مالكو الأصول والمعدات
قادة برامج تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وS/4HANA
المديرون التنفيذيون في مجال تكنولوجيا المعلومات الصناعية والتحول الرقمي
خبراء الذكاء الاصطناعي والأتمتة في قطاع التصنيع
استخراج البيانات الفنية وإثرائها ومزامنتها مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)
أداة إثراء تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتنسيق البيانات
برنامج لإدارة قطع الغيار والمخزون مدعوم بالذكاء الاصطناعي
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.
