ناقش خالد الشامي، نائب الرئيس لاستشارات الحلول بمنطقة الشرق الأوسط وإفريقيا لدى شركة “إنفور”فوائد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وكيف يمكنهم مساعدة الشركات في التغلب على هذه الصعوبات.
وفي ظلّ التحدّيات المتنامية التي تواجه القطاع الصناعي حاليا مثل التضخم ومشاكل سلاسل التوريد والتوترات السياسية، لجأت الكثير من الشركات الصناعية إلى حلول تعلّم الآلات للمساعدة في التغلّب على تلك التحدّيات وتعزيز عملياتها وتحقيق النمو.
وبات المصنّعون قادرين على كسب مزايا مهمة بفضل تقنيات تعلّم الآلات، التي تتيح لهم قدرات تنبؤية خاصة بمراقبة الجودة وصيانة المنتجات، لضمان الجودة العالية لمنتجاتهم، ومراقبة صيانة الأنظمة لتجنّب أية أعطال قد تصيب عمليات الإنتاج، هذا علاوة على القدرة على التحكّم في المعرفة الداخلية.
وأضاف الشامي “لعلّ أحد أبرز الأمثلة على قيمة تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلات، يتمثل في جائحة كورونا، التي جعلت المصنّعين يواجهون تحديات هائلة حتّمت عليهم المسارعة إلى اكتشاف أفضل سبل التكيّف لمواجهتها. فالقدرة على التنبؤ بالطلب من خلال الاستفادة من تعلّم الآلات أتاحت للمصنّعين الذين يمتلكون هذه الأدوات إمكانية أن يحدّدوا، بسرعة وبدقة أكبر، ما يحتاج إلى تعديل.
وفيما يلي ستة محركات أساسية معزّزة للقيمة، يمكن للمصنّعين الاستفادة منها عبر دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلات:
- معلومات العمليات – تُحسّن معلومات العمليات الكفاءة وترفع القدرة على اتخاذ القرارات السليمة لكل من عمليات الأعمال وعمليات التصنيع. يمكن أن يكون هذا ببساطة الحاجة إلى “طريقة لاكتشاف الانحرافات في نظام المحاسبة لمنع الاحتيال”، وهذا ممّا يسهل على تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلات التعامل معه.
- معلومات الأصول – تُعدّ معلومات الأصول شائعة الاستخدام في الصيانة التنبؤية والوقائية، فمن المفيد أن تكون المؤسسة قادرة على التنبؤ بوقت تعطيل إحدى المعدات أو تعطّلها غير المتوقع عن العمل، وهو أحد الأسباب الرئيسة لضياع الفرص وخسارة القيمة أثناء الإنتاج.
- معلومات التنبؤ – أداة جديدة ضرورية للشركات تساعد في حلّ مشكلات سلاسل التوريد، عبر معرفة الشركة لما يجب أن تطلبه من مواد، والوقت المناسب لذلك، كما تمكّنها من التنبؤ عندما يكون هناك شُحّ في بعض المواد.
- معلومات المبيعات – تساعد في تحسين الكفاءة والفاعلية في إدارة علاقات العملاء، وتجيب على التساؤلات حول “أفضل العملاء المستهدفين المحتملين”، كما تساعد في التنبؤ بأهداف المبيعات للعام القادم.
- معلومات التسعير – تدعم التسعير المرتكز على السوق وتكشف عن شذوذ الأسعار أو الفرص في السوق، حيث يمكن رفع الأسعار لزيادة الهوامش الربحية، وكذلك المَواطن التي قد تتقلص فيها الهوامش وكيفية التعامل معها.
- معلومات رأس المال البشري – ترفع كفاءة العمل عبر تقديم رؤىً متعمقة حول سبل تحسين رضا الموظفين واستبقائهم، كما يمكنها تحديد الموظفين الذين يفكرون في ترك العمل قبل أن يقدموا استقالاتهم، وهذه مسألة مهمة في ظلّ الشُحّ الحاصل في سوق الكفاءات المهنية اليوم.
عموما بات من المهم للمصنعين أن يبدأوا في التفكير في نوع المعلومات التي يحتاجون إليها لتقديم نتيجة معينة ثم بناء أدوات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة باستخدام نماذج البيانات الدلالية لتوليد نتائج دقيقة ومفيدة.
أما فيما يتعلق بالتنفيذ ، يُنصح بالبدء بعمليات وتحليلات بسيطة ، ثم التفرع بناءً على تلك المعارف باستخدام الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي الأكثر تقدمًا. تمتلك 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 .
ومن المهم أن نتذكر أن تطبيقات تعلّم الآلات الناجحة تتطلب بعض المهارات التخصصية، لذلك ينبغي ألا تحاول القيام بذلك بمفردك عند رغبتك في تحديد سبل استخدام حلول تعلم الآلات أو الذكاء الاصطناعي ودمجها في مؤسستك؛ فهذا الأمر يتطلب التركيز ومجموعة من المهارات التخصصية التي يملكها أصحاب الخبرة في هذه المجالات.
باختصار، يمكن أن تغدو حلول الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلات أصولًا قيمة لتوسيع معرفة المصنّعين بعملياتهم ومنتجاتهم وإنتاجهم. ويعزّز دمج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلات في عمليات الشركات إجراءات اتخاذ القرارات الاستراتيجية، كما أن بإمكانها إضفاء قيمة أساسية على الأعمال، ما يُكسب كليهما أهمية أكبر من أي وقت مضى في مناخ اليوم المليء بالتحدّيات.
