اكتشف كيف تؤدي رداءة بيانات الأصول وقائمة المواد (BOM) إلى إبطاء عمليات الصيانة لديك، وكيف يمكن للحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي معالجة هذه المشكلة بشكل نهائي.
هل يجد فريق الصيانة لديكم نفسه دائمًا في حالة مطاردة لأوامر العمل المتأخرة وقوائم المواد الناقصة والإصلاحات الاستجابية؟ لستم وحدكم في هذا. في هذه الحلقة من بودكاست «فيردانتيس إنسايتس»، تستضيف بريانكا أغاروال، أخصائية التسويق العالمي في شركة «فيردانتيس»، محادثة مع موهيت ميتال، مدير المنتجات في الشركة، للكشف عن الأسباب الخفية وراء أوجه القصور في أوامر العمل، وكيفية التغلب عليها.
بدءًا من سجلات الأصول المجزأة وصولاً إلى قوائم المواد غير المرتبطة وطلبات شراء قطع الغيار المكررة، نستعرض التحديات المتعلقة بالبيانات التي تعاني منها قطاعات مثل التصنيع والمرافق والطاقة والأغذية والمشروبات. ويقدم موهيت أمثلة واقعية ويشرح كيف يمكن للحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي ونهج «البيانات أولاً» أن يُحدثا تحولاً في عمليات الصيانة لديك ويقللا من فترات التعطل.
لماذا تُعد البيانات غير الدقيقة المتعلقة بالأصول وقائمة المواد السبب الجذري لمعظم حالات عدم الكفاءة في مجال الصيانة
كيف تؤدي السجلات غير المتكاملة إلى تأخيرات مكلفة وفترات توقف غير مخطط لها
المؤشرات التحذيرية الشائعة: الأوصاف غير المتسقة، وأوامر العمل المكتوبة بنص حر، وغياب روابط الأصول
كيف تعمل الشركات الرائدة على حل هذه المشكلة باستخدام أدوات التصنيف والإثراء والحوكمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
الـ نهج «فيردانتيس» لتحديث بيانات الأصول وأتمتة أوامر العمل
خطوات عملية لتقييم وتحسين الوضع الحالي لبيانات الصيانة لديك
هذه الحلقة لا بد من الاستماع إليها لمن:
مهندسو الصيانة والموثوقية
مديرو عمليات المصانع
فرص العمل في مجال إدارة الأصول
مستخدمو نظام إدارة الصيانة (CMMS) ونظام SAP PM
متخصصو المشتريات في مجال الصيانة والإصلاح والعمليات (MRO)
قادة التحول الرقمي
أي شخص مسؤول عن وقت التشغيل، أو الامتثال، أو أداء الصيانة
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.
