أتمتة معالجة الطلبات في قطاع التصنيع: مساعد مبيعات رقمي مدعوم بالذكاء الاصطناعي على SAP BTP

كانت شركة LeverX مسؤولة عن تسليم حالة الاستخدام بالكامل، بدءًا من تصميم الهيكل، مرورًا بالتنفيذ، وانتهاءً بطرح مساعد مبيعات رقمي آلي. وقد أدى تنفيذ هذا الحل إلى تقليل وقت معالجة طلبات المبيعات اليدوية بنسبة 60% لشركة تصنيع كبرى، مما أدى إلى القضاء على أوجه القصور الناجمة عن تعدد تنسيقات البيانات.

العميل

عميلنا عبارة عن تكتل صناعي أمريكي رائد في مجال التصنيع مع محفظة متنوعة تشمل مكونات السيارات والآلات الصناعية والسلع الاستهلاكية المتخصصة. تعمل الشركة عبر عشرات المرافق ومراكز التوزيع في جميع أنحاء الغرب الأوسط الأمريكي وحزام الشمس، وتتعامل مع حجم كبير من الطلبات يوميًا. وقد أدى نموذج أعمالهم، الذي يعتمد على سلسلة توريد معقدة وقنوات بيع عديدة - بدءًا من العقود المباشرة بين الشركات وشبكات الوكلاء ومنصات التجارة الإلكترونية - إلى تدفق البيانات بشكل فوضوي وغير متسق. وقد أثّر ذلك بشدة على كفاءتهم التشغيلية، مما أدى إلى اختناقات كبيرة في معالجة طلبات العملاء، الأمر الذي أثّر في النهاية على رضا العملاء.

التحدي

كان التحدي الأساسي الذي واجه فريق دعم العملاء لدى عميلنا هو الجهد اليدوي المفرط المطلوب لمعالجة طلبات المبيعات والفواتير الواردة. ونشأت هذه المشكلات من عدة مجالات رئيسية، تفاقمت بسبب تنوع محفظة العميل وعملياته الواسعة:

• تدفقات بيانات واردة مجزأة من قنوات متنوعة:
  وصلت الطلبات والفواتير من عشرات المصادر، بما في ذلك العقود المعقدة بين الشركات، وشبكات الوكلاء المتنوعة، ومنصات التجارة الإلكترونية المتنامية. وقد أدى ذلك إلى العديد من التنسيقات غير المتسقة، بدءاً من رسائل البريد الإلكتروني القياسية وملفات PDF الممسوحة ضوئياً إلى إصدارات متباينة من رسائل التبادل الإلكتروني للبيانات الإلكترونية. هذا التجزؤ جعل من المستحيل تحقيق رؤية موحدة لطلبات العملاء عبر أقسام مكونات السيارات والآلات الصناعية والسلع الاستهلاكية.
• الاستخراج اليدوي للبيانات من هياكل المستندات الفريدة:
  كان لكل تنسيق وارد بنية فريدة لا يمكن التنبؤ بها. وقد أجبر ذلك موظفي دعم العملاء على تخصيص ساعات للبحث يدويًا عن بيانات الطلبات الهامة (مثل أرقام الأجزاء والكميات وتواريخ التسليم وتفاصيل الفواتير المعقدة ومتطلبات التغليف المحددة) في نظام تخطيط موارد المؤسسات المركزي في الشركة وتحديدها وإعادة إدخالها بشق الأنفس. كانت هذه العملية تمثل عنق زجاجة كبير في عملياتها ذات الحجم الكبير والمتعددة الأقسام.
• ارتفاع مخاطر الأخطاء المكلفة وتعطل سلسلة التوريد:
  كانت عملية الإدخال اليدوي البطيء والمتكرر للبيانات عرضة للأخطاء المكلفة. وقد أدت هذه الأخطاء بشكل مباشر إلى مشاكل في المراحل النهائية، بما في ذلك التأخير في شحن قطع غيار السيارات الحساسة من حيث الوقت، والفواتير غير الصحيحة للآلات الصناعية، والنزاعات عبر خطوط الإنتاج المختلفة، مما أضر في نهاية المطاف بالربحية وثقة العملاء.
• الضغط التشغيلي وتدهور تجربة العملاء:
  خلق العبء الإداري الكبير ضغطاً مستمراً داخل فرق دعم العملاء المنتشرة في عملياتها في الغرب الأوسط الأمريكي وعملياتها في منطقة صن بيلت. تم تحويل الموارد القيّمة من المشاركة الاستباقية للعملاء إلى إدارة البيانات المملة، مما أثر سلبًا على قدرتهم على توفير الاستجابة والدقة التي تتوقعها قاعدة عملائهم المتنوعة. وكان هذا الأمر بالغ الأهمية بشكل خاص حيث تم ترشيح خدمة العملاء السريعة كأحد الأهداف الرئيسية للشركة من قبل قيادة العملاء.

الحل

لقد صممنا حلاً شاملاً ومتكاملاً حوّل مشهد البيانات المتباينة للعميل إلى نظام بيئي مؤسسي موحد بالفعل. ركز نهجنا على الاستفادة من قوة منصة SAP Business Technology Platform لربط نظام SAP S/4HANA المحلي الأساسي للعميل مع جميع خدمات الطرف الثالث الحالية وقنوات البيانات الواردة.

لمعالجة معالجة البيانات اليدوية والتنسيقات غير المتسقة بشكل مباشر، قمنا بتنفيذ أتمتة العمليات الذكية. تمت أتمتة مهام سير العمل الرئيسية للأعمال باستخدام أتمتة عمليات البناء من SAP، مما يسمح بالاستيعاب السلس للبيانات من جميع المصادر - رسائل البريد الإلكتروني وملفات PDF وEDI وبوابات الويب - مباشرةً إلى S/4HANA، وتحليلها وتوجيهها والموافقات عليها وإشعاراتها.

للحصول على تجربة مستخدم فائقة وكفاءة معززة لفريق العمل، قدمنا واجهة مستخدم حديثة وسهلة الاستخدام. وشمل ذلك تطبيقات الويب المخصصة وتطبيقات الهاتف المحمول التي تم إنشاؤها باستخدام تطبيقات SAP Build Apps، مما يوفر لفريق دعم العملاء أدوات مبسطة لإدارة الطلبات، بغض النظر عن صيغتها الأصلية.

كان حجر الزاوية في هذا التحول هو دمج الذكاء الاصطناعي المتطور (AI). من خلال الاستفادة من SAP AI Core وGenerAI Hub، قمنا بربط الحل بنماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة، بما في ذلك التكامل مع مختلف نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). تعمل هذه القدرات الذكية على أتمتة مهام محددة ومعقدة:

• التحليل الآلي للمستندات:
  استخراج نقاط البيانات المهمة (أرقام الأجزاء والكميات وتواريخ التسليم) من المستندات غير المهيكلة مثل رسائل البريد الإلكتروني وتخطيطات PDF المتنوعة.
• الإدخال الذكي للبيانات:
  ملء الحقول تلقائيًا في S/4HANA، مما يقلل من إعادة إدخال البيانات يدويًا والتحقق من صحة قيم الحقول.
• تسوية البيانات في الوقت الفعلي:
  الإسناد الترافقي للمعلومات من مصادر مختلفة لضمان الدقة وحل التناقضات قبل أن تتسبب في حدوث مشكلات في المراحل النهائية.

مكّن هذا الدمج الاستراتيجي لأتمتة العمليات وواجهات المستخدم البديهية والذكاء الاصطناعي المتقدم العميل من تجاوز المعالجة اليدوية التفاعلية إلى نظام إدارة أوامر استباقي وآلي ومقاوم للأخطاء.

حزمة التكنولوجيا

بُني الحل على حزمة تقنية قوية وقابلة للتطوير ومتكاملة، مستفيدًا بشكل أساسي من نظام SAP البيئي:

• المنصة الأساسية والتكامل: SAP BTP
  تم بناء الحل باستخدام نموذج الامتداد الجانبي. وهو مصمم لتلقي المدخلات من أنظمة مختلفة والعمل كجسر إلى SAP S/4HANA. تعمل منصة SAP Business Technology Platform (SAP BTP) كمنصة سحابية أساسية، مما يتيح التكامل السلس بين SAP S/4HANA في الموقع وأنظمة الطرف الثالث المختلفة.
• أتمتة العمليات: SAP Build Process Automation
  أتمتة عمليات البناء من SAP Build Process Automation لتنسيق وأتمتة تدفقات العمل الرئيسية، بما في ذلك استيعاب البيانات وتوجيهها.
• تطوير التطبيقات: SAP Build Apps
  استُخدمت تطبيقات SAP Build Apps لإنشاء تطبيقات الويب والهاتف المحمول المخصصة، مما يضمن تجربة مستخدم حديثة وبديهية.
• الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: SAP AI Core، وGenAI Hub (لتكامل LLM)
  وفّر SAP AI Core وقت التشغيل وإدارة دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي، بينما سهّل GenAI Hub (جزء من AI Core) عمليات التكامل المخصصة مع مختلف نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لمعالجة اللغة الطبيعية المتقدمة واستخراج البيانات.
• قاعدة البيانات: SAP HANA Cloud
  عملت سحابة SAP HANA Cloud كقاعدة بيانات عالية الأداء في الذاكرة لمعالجة البيانات وتخزينها بكفاءة داخل بيئة SAP BTP.
• نظام تخطيط موارد المؤسسات الأساسي: SAP S/4HANA On-Premise
  تم دمج الحل بسلاسة مع نظام SAP S/4HANA الحالي S/4HANA في مقر العميل لعمليات الأعمال الأساسية عبر واجهات برمجة تطبيقات OData المتاحة وواجهات برمجة التطبيقات القياسية والمخصصة عند الحاجة.

النتائج

حقق تنفيذ مساعد المبيعات الرقمي الآلي فوائد كبيرة وقابلة للقياس للعميل:

• انخفاض بنسبة 60% في وقت معالجة طلبات المبيعات اليدوية: تحقق من خلال الأتمتة الكاملة لتحليل البريد الإلكتروني وإدخال الطلبات واستخراج بيانات الفواتير.
• تقليل أخطاء إدخال البيانات: قللت أتمتة العمليات من الأخطاء البشرية.
• تسريع تنفيذ الطلبات: أدى تقليل وقت معالجة الطلبات إلى زيادة سرعة الشحنات وزيادة الكفاءة التشغيلية ورضا العملاء بشكل عام عن الخدمة السريعة.