تتناول هذه الندوة عبر الإنترنت التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في إدارة بيانات الصيانة والإصلاح والعمليات (MRO)، وما يعنيه ذلك للشركات التي تواجه قيودًا في سلسلة التوريد بسبب مشكلات تتعلق بجودة البيانات وممارسات الصيانة القديمة.
تشهد صناعة إدارة البيانات تحولاً جذرياً مع انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي المدمج في الحلول البرمجية.
في هذه الندوة عبر الإنترنت، سنتناول التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في إدارة بيانات الصيانة والإصلاح والعمليات (MRO)، وما يعنيه ذلك للشركات التي تواجه قيودًا في سلسلة التوريد بسبب مشكلات تتعلق بجودة البيانات وممارسات الصيانة القديمة.
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
نقدم قدرات لا مثيل لها في مجال قابلية التوسع والقدرات متعددة اللغات، والتي أثبتت فعاليتها في تحسين العمليات التجارية ودفع عجلة تحسين الأرباح الصافية.
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.
