ضع عمليات السكك الحديدية الخاصة بك على المسار الصحيح مع SAP

لا تعاني أنظمة السكك الحديدية من نقص في البيانات. تكمن المشكلة الحقيقية في أن معظمها يأتي متأخراً جداً بحيث لا يكون مفيداً، أو أنه موجود في أنظمة لا تتصل ببعضها البعض. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في SAP في العمليات اليومية كجزء من عملية صنع القرار.

• الصيانة القائمة على الحالة
  يستخدم التعلّم الآلي موجزات المستشعرات وأنماط الأعطال القديمة لتحديد متى يوشك جزء ما على التوقف بالضبط. كما أنه يستبدل التقويم الجامد بالبيانات الحقيقية، بحيث لا تقوم بإصلاح الأشياء إلا عندما يكون هناك سبب فعلي للقيام بذلك.
• الكشف المبكر عن السلوك غير المنتظم
  يمكن التقاط الانحرافات الصغيرة في الأداء (من النوع الذي يفوت الناس عادةً) في وقت مبكر، قبل أن تتحول إلى تأخيرات أو انقطاعات.
• التعديلات التشغيلية في الوقت الفعلي
  عندما يخرج شيء ما عن الخطة، يمكن تعديل الجداول الزمنية والموارد بناءً على ما يحدث الآن، وليس على ما كان متوقعًا في وقت سابق.
• تخطيط أكثر دقة للطلب
  يساعد تعلّم الآلة على تحسين التنبؤات. فهو يجمع بين الأنماط التاريخية والبيانات الحالية، مما يجعل تخطيط السعة أقل من لعبة التخمين.
• التحكم في استخدام الطاقة
  تصبح الأنماط في استهلاك الطاقة مرئية، حتى يتمكن فريقك من اكتشاف أوجه القصور وتصحيحها دون البحث في التقارير.
• دعم اتخاذ القرار ضمن عمليات سير العمل
  أدوات مثل توصيات SAP Joule السطحية مباشرةً حيث يعمل المخططون والمشغلون بالفعل، بدلاً من إرسالهم إلى مكان آخر لتحليل البيانات.
• الأتمتة الروتينية
  يمكن التعامل مع التحديثات والفحوصات ومهام التنسيق والخطوات المتكررة الأخرى تلقائيًا بمجرد أن يتعرف النظام على الأنماط المتسقة.
• بيانات متسقة عبر الأنظمة
  يعمل كل شيء على نفس أساس البيانات، لذلك لا تعمل الصيانة والخدمات اللوجستية والمالية بنسخ متضاربة من الواقع.