استعرض خالد الشامي ، نائب الرئيس لاستشارات الحلول في منطقة الشرق الأوسط وأفريقيا لدى شركة إنفور Infor فوائد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وكيف يمكنهم مساعدة الشركات في التغلب على الصعوبات المتعلقة بذلك.
مع مواجهة الشركات المصنعة لتحديات مثل التضخم المتفشي ، ومشكلة سلاسل التوريد ، والتوترات الجيوسياسية ، يلجأ الكثيرون إلى حلول التعلم الآلي أو ما يعرف ب (ML) للمساعدة في التغلب على التحديات المعاكسة وتعزيز عملياتهم الاقتصادية.
وفي هذا الصدد يمكن للمصنعين اكتساب مزايا جدية مع منظومة التعلم الآلي ML ، والتي يمكن أن توفر مراقبة تنبؤية للجودة وصيانة المنتج لضمان إنتاجهم لمنتجات جيدة ، ومراقبة صيانة النظام لتجنب اضطرابات الإنتاج ، والاستحواذ على معرفتهم الداخلية.
ويعتبر المثال الأخير الذي يسلط الضوء على أهمية العمل وفقا لمنظومة الذكاء الاصطناعي – التعلم الآلي هو جائحة كوفيد COVID-19 ، والتي ألقت الكرة في ملعب الشركات المصنعة التي كان عليها أن تكتشف بسرعة كيفية التكيف مع الأوضاع الحالية.
وقد أتاح التنبؤ بالطلب مع الاستفادة من التعلم الآلي للمصنعين ، ممن يمتلكون هذه الأدوات ، تحديد ما يحتاج إلى تعديل بسرعة وبدقة أكبر.
وفيما يلي ستة محركات أساسية للقيمة يمكن للمصنعين الاستفادة منها من خلال دمج الذكاء الاصطناعي – التعلم الآلي:
1. ذكاء العمليات : يحسن الكفاءة واتخاذ القرار لكل من عمليات الأعمال والتصنيع، وفي هذا الإطار يمكن أن تكون هذه الخطوة بسيطة مثل “كيف يمكنني اكتشاف الحالات الغير تقليدية أو الشاذة في نظامنا المحاسبي لمنع الاحتيال؟” ، ومن السهل وفقا لمنظومة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الإجابة عن ذلك.
2. ذكاء الأصول : شائع الاستخدام للصيانة التنبؤية والوقائية ، ومن المفيد أن تكون قادرًا على التنبؤ بالوقت الذي قد لا تعمل فيه قطعة من المعدات كما يُفترض أن يكون لها وقت تعطل غير متوقع وهو أحد الأسباب الرئيسية لفرصة ضائعة وقيمة ضائعة لشركة ما أثناء الإنتاج.
3. معرفة المعلومة الذكية والتنبؤ بها : وهو ما يمثل أداة جديدة ضرورية للشركات للمساعدة في مشكلات سلسلة التوريد، ويساعد هذا في معرفة متى تطلب المواد ويمكنه حتى التنبؤ عندما تكون بعض المواد قصيرة؟
4. الذكاء في القدرة على القيام بالمبيعات : يساعد ذلك في تحسين كفاءة وفعالية علاقات العملاء ، ويجيب على أسئلة مثل: من هم أفضل العملاء المستهدفين المحتملين لدي؟ وكذلك يساعد في التنبؤ بأهداف المبيعات للعام القادم.
5. معلومات التسعير : يدعم التسعير المتمحور حول السوق ويكشف عن عدم استقرار الأسعار أو الفرص في السوق حيث يمكن رفع الأسعار لزيادة الهوامش وكذلك الأماكن التي قد تتقلص فيها الهوامش وكيفية التعامل مع ذلك.
6. ذكاء رأس المال البشري : يوفر كفاءة العمل مع رؤى حول كيفية تحسين رضا الموظفين والاحتفاظ بهم، ويمكن تحديد الموظفين الذين قد يكونون في خطر قبل تركهم. هذا مهم مع سوق العمل الضيق اليوم.
من المهم للمصنعين أن يبدأوا في التفكير في نوع المعلومات التي يحتاجون إليها لتقديم نتيجة معينة ثم بناء أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي باستخدام نماذج البيانات الدلالية لتوليد نتائج دقيقة ومفيدة.
وفيما يتعلق بالتنفيذ ، يُنصح بالبدء بعمليات وتحليلات بسيطة ، ثم التفرع بناءً على تلك المعارف باستخدام الذكاء الاصطناعي – التعلم الآلي الأكثر تقدمًا.
وتمتلك معظم الشركات بالفعل كميات كبيرة من البيانات داخل أنظمة إدارة صيانة تخطيط موارد المؤسسات ، وإدارة علاقات العملاء ، والموارد البشرية وأنظمة تنفيذ التصنيع التي يمكنها الاستفادة منها مع تطبيق منظومة التعلم الآلي
من المهم أيضًا أن تتذكر أن تطبيقات التعلم الآلي الناجحة تتطلب بعض المهارات المتخصصة ، لذلك لا تحاول القيام بذلك بمفردك عندما تحدد كيفية استخدام ودمج الذكاء الاصطناعي – التعلم الآلي لمؤسستك. يتطلب التركيز ومجموعات المهارات من أولئك الذين لديهم خبرة في هذه المجالات.
باختصار ، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي – التعلم الآلي أصولًا قيمة لتوسيع معرفة الشركة المصنعة بعملياتها ومنتجاتها وإنتاجها.
ويعزز دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عملية صنع القرار الاستراتيجي ويمكن أن يقدم قيمة أساسية ، وكلاهما أصبح أكثر أهمية من أي وقت مضى في مناخ اليوم المليء بالتحديات.
