القطاع: الأغذية والحلويات
حجم الشركة: أكثر من 100,000 موظف | أكثر من 300 موقع | إيرادات سنوية تزيد عن $35B
تستكشف دراسة الحالة هذه كيف قامت إحدى الشركات العالمية الرائدة في تصنيع الأغذية والحلويات بتحويل استراتيجيتها لإدارة البيانات الرئيسية (MDM) بالتعاون مع شركة «فيردانتيس». ونظرًا لامتداد عمليات الشركة إلى أكثر من 75 دولة وأكثر من 300 موقع، فقد واجهت تحديات تتعلق بعزل البيانات، والتناقضات، وارتفاع تكاليف التدخل اليدوي. ومن خلال تطبيق حل إدارة البيانات الرئيسية (MDM) المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Verdantis، تمكنت الشركة من الحصول على بيانات أنظف وموحدة وأكثر سهولة في الوصول إليها، مما أدى إلى تحسين الكفاءة وخفض التكاليف واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.
– تعقيد البيانات وتجزئتها – أدت وجود عدة نسخ من نظام SAP، وتصنيفات مختلفة، وأكثر من 10 لغات إلى حدوث أوجه قصور في الكفاءة.
– البيانات المكررة وغير المتسقة – كانت سجلات الموردين والمنتجات مكررة عبر المناطق المختلفة، مما تسبب في حدوث أخطاء في عمليات الشراء.
– الافتقار إلى حوكمة البيانات – أدى عدم اتساق عملية إدخال البيانات والتدخل اليدوي إلى عدم موثوقية التقارير.
– ارتفاع تكاليف التشغيل – كان التنقية اليدوية للبيانات وتوحيدها عملية تستغرق وقتًا طويلاً وتكلفة باهظة.
– تعرف على كيفية قيام نظام إدارة الأجهزة المحمولة (MDM) المدعوم بالذكاء الاصطناعي بالقضاء على عزل البيانات والتناقضات
– اكتشف كيف تقلل الأتمتة من التدخل اليدوي بنسبة 80 في المائة
– اكتشف كيف تمكنت مؤسسة عالمية من إعداد تقارير دقيقة في الوقت الفعلي
– فهم تأثير حوكمة البيانات على عمليات الشراء وإدارة المخزون
– مسؤولو البيانات (CDOs) ومديرو البيانات – السعي إلى تحسين استراتيجيات البيانات على مستوى المؤسسة
– قادة قطاع تكنولوجيا المعلومات ونظم تخطيط موارد المؤسسات (ERP) – إدارة هياكل البيانات المعقدة عبر أنظمة متعددة
– المتخصصون في المشتريات وسلسلة التوريد – السعي إلى تحقيق وفورات في التكاليف من خلال تحسين دقة البيانات
– قادة قطاعي التصنيع والعمليات – هل ترغب في تعزيز الكفاءة باستخدام بيانات أساسية دقيقة وموثوقة؟
قم بتنزيل دراسة الحالة هذه لتتعرف على الكيفية التي يمكن بها لحل إدارة الأجهزة المتنقلة (MDM) المدعوم بالذكاء الاصطناعي من شركة «فيردانتيس» أن يساعد مؤسستك على التغلب على التحديات المتعلقة بالبيانات وتحقيق التميز التشغيلي.
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.
