تحسين الإنتاج وإدارة الجودة باستخدام الذكاء الاصطناعي وSAP

استخدمت LeverX الذكاء الاصطناعي وبرنامج SAP BTP لحل تحديات التصنيع الحرجة. أدى التنفيذ إلى تحسين دقة اكتشاف العيوب بنسبة 90%، وخفض التكاليف التشغيلية بنسبة تصل إلى 15-20%.

العميل والتحدي

عميلنا هو شركة تصنيع كبيرة ذات هيكلية موزعة، بما في ذلك مكتب رئيسي في أوروبا، و5 مواقع إنتاج في آسيا وأمريكا الشمالية، و200 مركز توزيع في جميع أنحاء العالم. واجهت الشركة تحديات كبيرة في إدارة شبكتها اللوجستية بسبب:

• البيانات اللوجستية المجزأة: كانت البيانات مبعثرة عبر العديد من المصادر المتباينة، بما في ذلك جداول بيانات Excel، وأنظمة إدارة الأسطول اللامركزية، وخدمات الطرف الثالث. مما جعل من الصعب الحصول على صورة كاملة وموثوقة.
• بطء التخطيط وإعداد التقارير: كان تخطيط المسار والتنبؤ بالطلب وإعداد التقارير اللوجستية بطيئاً. وقد يستغرق إعداد التقارير الموحدة أياماً أو حتى أسابيع، مما يجعل البيانات قديمة عند استلامها.
• العمليات اليدوية والمعرضة للأخطاء: تم تنفيذ جزء كبير من أعمال التخطيط والتحليل يدوياً، مما زاد من مخاطر الأخطاء وأدى إلى عدم الدقة في تخطيط المسارات وتخصيص الموارد.
• عدم دقة التنبؤ بالطلب: حالت العمليات البطيئة دون الاستجابة السريعة لتغيرات السوق، مثل الاختناقات المرورية أو التحولات في الطلب.
• عدم وجود مصدر واحد للحقيقة: أدى عدم وجود مصدر واحد للبيانات إلى وجود تناقضات وسوء فهم بين أقسام الخدمات اللوجستية والمبيعات والإنتاج.

المنهجية والمنهجية

تركزت منهجيتنا في هذا المشروع على اتباع نهج تدريجي للحد من مخاطر التنفيذ وتجنب التحديث "الشامل". بدأنا بمراجعة شاملة لأنظمة العميل الحالية وتقييم حلول السوق. وأكد هذا التحليل أن.

كانت منصة SAP BTP هي المنصة المثالية نظرًا لقدرتها على التكامل بسلاسة مع نظام SAP الحالي للعميل، بما في ذلك SAP S/4HANA.

تمت هيكلة التنفيذ لمعالجة نقاط الألم الرئيسية بشكل مباشر:

• تكامل البيانات وتوحيدها: باستخدام SAP BTP وSAP Integration Suite، أنشأنا مصدر بيانات لوجستية واحد وموحد. وقد أدى ذلك إلى دمج البيانات من أنظمة متباينة مثل SAP S/4HANA Cloud (للمخزون والطلبات)، وبيانات نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) / القياس عن بُعد، وواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالجهات الخارجية في مصدر واحد للحقيقة.
• التنبؤ والتحسين المدعوم بالذكاء الاصطناعي: قمنا بدمج نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتعزيز الكفاءة التشغيلية وتحسين عملية اتخاذ القرار. على وجه التحديد، نستفيد من الذكاء الاصطناعي التنبؤي لتحليل بيانات التسليم التاريخية، وهي عملية تسمح لنا بتحسين الخدمات اللوجستية وتحديد التوجيه الأكثر كفاءة. بالإضافة إلى ذلك، نستخدم النماذج التوليدية لفهم أنماط طلب المستهلكين المعقدة والتنبؤ بها، مما يتيح إدارة المخزون والموارد بشكل أكثر دقة واستباقية.
• التحليلات المتقدمة: استفدنا من سحابة SAP Analytics Cloud باعتبارها المكون الأساسي لذكاء الأعمال والتخطيط والتحليلات التنبؤية. وقد وفّر ذلك رؤى في الوقت الفعلي وسرّع بشكل كبير من عمليات التحليل والتخطيط.
• قابلية التوسع والمرونة: أتاحت مرونة المنصة وقابليتها للتطوير السريع للتطبيقات وتكييفها مع نمو أحجام البيانات واحتياجات العمل.

وقد سمح هذا النهج المنظم للشركة بالانتقال من الإدارة اللوجستية التفاعلية إلى الإدارة اللوجستية الاستباقية القائمة على البيانات.

الحل

نفذنا حلاً شاملاً يعتمد على الذكاء الاصطناعي ونظام SAP BTP لتحويل عمليات الإنتاج الخاصة بهم. كان جوهر الحل هو أتمتة سير العمل وتحسين الإنتاج باستخدام التحليلات المتقدمة وتحسين مراقبة الجودة بشكل كبير باستخدام الذكاء الاصطناعي.

• أتمتةسير العمل: استخدمنا حل SAP Build Process Automation لتبسيط وأتمتة مهام سير العمل الرئيسية.
• التحليلات والتحسين: يستفيد الحل من سحابة SAP Analytics Cloud للتحليلات المتقدمة، مما يساعد على تحسين حجم الإنتاج.
• مراقبة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي: أدى تكامل الذكاء الاصطناعي مع SAP BTP AI Core إلى تحسين جودة المنتج بشكل كبير. يكتشف النظام الآن العيوب بدقة أكبر بنسبة 90% من المفتشين البشريين.
• إدارة البيانات في الوقت الحقيقي: من خلال استخدام SAP Datasphere، قمنا بتمكين جمع وتحليل كميات كبيرة من بيانات الإنتاج في الوقت الحقيقي، مما يوفر رؤية موحدة لاتخاذ القرارات السريعة.

مكدس التكنولوجيا

الحل مبني على مجموعة تقنيات SAP القابلة للتطوير والمتكاملة:

• المنصة الأساسية: SAP BTP.
• التحليلات والتخطيط: سحابة SAP Analytics Cloud.
• قاعدة البيانات: سحابة SAP HANA.
• التكامل: حزمة تكامل SAP BTP.
• توحيد البيانات: SAP Datasphere.
• نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي: نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية والتوليدية المدمجة عبر SAP AI Core.

النتائج

حقق التنفيذ فوائد تجارية كبيرة وقابلة للقياس للعميل:

• انخفاض التكاليف التشغيلية: أدى تحسين المسارات غير الفعالة وتحسين استخدام المركبات إلى تحقيق وفورات تصل إلى 15-20% في الوقود والنفقات التشغيلية. انخفضت الأميال الفارغة بنسبة 5%.
• زيادة الالتزام بمواعيد التسليم: أدى تحسين التنبؤ والتخطيط إلى تقليل التأخير في التسليم بنسبة 10-15%.
• تحسين الجودة: حققنا تحسناً بنسبة 90% في دقة اكتشاف العيوب.
• توحيد فريق العمل: تم توحيد 200 مركز ربح/توزيع يعمل بها 320 موظفًا في إطار خطط الشركة، والعمل بمصدر واحد للحقيقة.