اكتشف كيف تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي من Agentic على إحداث تحول جذري في جودة بيانات المشتريات، وكيف تتيح تنفيذ عمليات آلية تعتمد على الأنظمة.
تشتهر عمليات المشتريات وسلسلة التوريد في الصناعات التي تعتمد على الإنتاج المكثف بتعقيدها الشديد. فالأنظمة القديمة، والعمليات غير المترابطة، والتدخلات اليدوية تجعل من الصعب على الشركات مواكبة التحديث، لا سيما عندما تحول جودة البيانات الرديئة دون قيامها بنشر عوامل الذكاء الاصطناعي التي يمكنها أتمتة وتحويل سير العمل اليومي.
في ديناميكيات سلسلة التوريد، يمكن حتى لأدنى التناقضات في البيانات أن تتفاقم لتؤدي إلى اضطرابات تشغيلية كبيرة. وتؤدي البيانات الضعيفة المتعلقة بالمواد والمشتريات إلى تضخيم «تأثير السوط» – حيث تؤدي التغيرات الطفيفة في الطلب إلى تقلبات مفرطة في المخزون، ونفاد المخزون، وارتفاع تكاليف التسريع، وانخفاض الثقة في أنظمة التخطيط. وهذا هو النمط نفسه الذي غالبًا ما يتم توضيحه من خلال مفهوم «لعبة البيرة» – الذي يوضح كيف تؤدي الإشارات غير الدقيقة إلى إحداث فوضى عبر سلسلة القيمة.
ومع ذلك، فإن تقنيات الذكاء الاصطناعي نفسها التي تعتمد على بيانات عالية الجودة يمكن الآن استخدامها أيضًا لتحسينها. فمن خلال البيانات التدريبية المناسبة، والموجهات الخاصة بالمجال، والنماذج المصممة خصيصًا لهذا الغرض، يمكن لعوامل الذكاء الاصطناعي سد الثغرات في جودة البيانات على نطاق واسع، مما يزيل أحد أكبر العوائق التي تحول دون الأتمتة في بيئات تخطيط موارد المؤسسات (ERP) والمشتريات.
شاهد هذه الجلسة المفيدة مع ديفيد إنبار، مؤسس شركة «مينيت تكنولوجيز» وأحد القادة البارزين في مجال الابتكار التكنولوجي في سلسلة التوريد والمشتريات. سيشرح ديفيد بالتفصيل كيف يمكن للشركات أن تعتمد هذه القدرات الجديدة عمليًّا – وما هي الخطوات التي يجب اتخاذها اليوم من أجل:
• أتمتة العمليات المتكررة التي تستغرق وقتًا طويلاً
• تحسين جودة البيانات من المصدر
• تمكين عمليات شراء ذكية تعتمد على النظام
• إزالة العوائق الرئيسية التي تعوق التحول نحو الذكاء الاصطناعي
من ينبغي أن يشاهد هذا الفيلم:
إذا كنت تبحث في الكيفية التي يمكن بها لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يُحدثوا تحولاً في أداء عمليات الشراء وإدارة البيانات، فهذه المحادثة مخصصة لك.
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.
