مقدمة

تدفع البيانات والتحليلات قيمتها من خلال زيادة الإنتاجية، وتعزيز تجربة العملاء، والتأثير الإيجابي على المجتمع والبيئة.

الصناعات التحويلية على وشك ثورة مدفوعة بالبيانات؛ سنرى قريبا شركات تتعاون في شبكات القيمة فائقة الاتصال التي تؤدي فيها تطبيقات البيانات والتحليلات إلى زيادة الإنتاجية وتحسين تجارب العملاء الجديدة والتأثير المجتمعي والبيئي. ما يقرب من ثلاثة أرباع (72٪) من المديرين التنفيذيين للتصنيع يعتبرون التحليلات المتقدمة أكثر أهمية الآن مما كانت عليه قبل ثلاث سنوات.

وقد وضعت الأزمة الاقتصادية الناجمة عن كوفيد-19 تركيزا أقوى على أهمية البيانات والتحليلات في التصنيع. وستحتاج الشركات الخارجة من الأزمة إلى نظم إمداد أكثر مرونة للاستعداد للصدمات في المستقبل، فضلا عن زيادة الإنتاجية في عملياتها لتحرير السيولة للاستثمارات المستقبلية. في الواقع، تشير التقديرات إلى أن التطبيقات المستندة إلى البيانات والتحليلات يمكن أن تقلل من تكاليف التحويل بنسبة تصل إلى 20٪.

ومع الاعتراف بأهمية البيانات والتحليلات، فإن العديد من الشركات أصبحت خيبة أملها متزايدة من جهودها للحصول على قيمة هذه البيانات. فالعديد من الشركات متخلفة في تطوير الأسس التنظيمية والتكنولوجية الهامة اللازمة لتنفيذ التطبيقات الجديدة المستندة إلى البيانات والتحليلات بنجاح، وتحقيق أقصى قدر من استخراج القيمة.

في عام 2019، أطلق المنتدى الاقتصادي العالمي، بالتعاون مع مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG)، مبادرة عالمية لمساعدة شركات التصنيع على تطوير قدرات جديدة، وإقامة شراكات وتسريع تحصيل القيمة من البيانات في التصنيع وعبر أنظمة التوريد. واليوم، يتبادل مجتمع المبادرة – الذي يضم أكثر من 40 من كبار المصنعين ومقدمي التكنولوجيا المبتكرة والخبراء من الأوساط الأكاديمية – أفضل الممارسات، وتحديد الأسس، وتجريب تطوير تطبيقات جديدة.

وهذا التقرير هو معلم رئيسي في مسيرة مبادرتنا التي تستغرق عدة سنوات، وهو يصف جيوب القيمة التي يمكن للمصنعين فتحها من خلال الاستفادة من قوة البيانات؛ يقترح مجموعة من الأولويات لصناع القرار؛ ويسلط الضوء على فرص التعاون بين الشركات. وسيتم زيادة تعريف التطبيقات والأولويات الرئيسية المدفوعة بالقيمة في إطار التميز في بيانات التصنيع، الذي يشارك في تطويره مجتمع هذه المبادرة. و سيتمكن المصنعون من استخدام الإطار لتقييم مدى نضجهم فيما يتعلق بمستوى تنفيذ التطبيقات، فضلا عن العوامل التنظيمية والتكنولوجية التمكينية اللازمة لاستخراج القيمة من البيانات عبر شبكات القيمة الخاصة بهم.

ونحن على ثقة من أن التقرير يقدم مساهمة ذات مغزى في الجهود المبذولة داخل الشركات المصنعة وعبرها لاستخدام البيانات والتحليلات للوصول إلى الحدود التالية في الإنتاجية وتجارب العملاء والاستدامة الاجتماعية والبيئية.

الموجز التنفيذي

ست أولويات لصناع القرار للحصول على قيمة من البيانات والتحليلات في التصنيع. وفي المستقبل القريب، ستتعاون شركات التصنيع في شبكات القيمة فائقة الاتصال لزيادة الإنتاجية، وتطوير تجارب عملاء جديد، والتأثير الإيجابي على المجتمع والبيئة. ولتحقيق هذه الرؤية، سيحتاج المصنعون إلى توظيف مجموعة كبيرة ومتنوعة من تطبيقات البيانات والتحليلات، مثل الصيانة التنبئية، والروبوتات المتقدمة، والتتبع في شبكات التوريد. وستكون البيانات شريان الحياة لهذه التطبيقات، لتصبح ضرورة حتمية للتحول الناجح لأنظمة التصنيع والإمداد.

يمكن تصنيف القيمة من تطبيقات البيانات والتحليلات إلى ثلاثة مجالات رئيسية:

1. زيادة الإنتاجية في أنظمة التصنيع والإمداد.

2. تحسين تجربة العملاء من خلال تحسين المنتجات والخدمات.

3. التأثير الإيجابي على المجتمع والبيئة.

اعتمادا على نوع التطبيق والمؤسسة، يمكن للشركات إلغاء تأمين القيمة من العديد من التطبيقات نفسها باستخدام البيانات الداخلية فقط، وتشمل هذه التطبيقات نظم تتبع وتعقب مصنعة داخليا أو نظم الملاحة للمركبات الموجهة أليا المستخدمة في الخدمات اللوجستية. تتطلب التطبيقات الأكثر تطورا في كثير من الأحيان تبادل البيانات خارج حدود الشركة لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال ودعم التعاون في الشبكات المعقدة التي تتطلب شفافية كاملة. وبالتالي، فإن مشاركة البيانات هي عامل تمكين رئيسي للعديد من التطبيقات المتقدمة المستندة إلى البيانات في التصنيع.

ومع ذلك، تفتقر العديد من شركات التصنيع إلى الأسس التنظيمية والتكنولوجية لتنفيذ تطبيقات البيانات والتحليلات على الصعيدين الداخلي وعلى مستوى النظام الإيكولوجي.

ولتجاوز هذه التحديات وتنفيذ التطبيقات المستندة إلى البيانات بنجاح، ينبغي أن يركز صانعو القرار على ست أولويات تنظيمية وتكنولوجية.

الأولويات التنظيمية

1. تحديد استراتيجية وخارطة طريق من البيانات إلى القيمة.

2. تحفيز شركاء النظام البيئي الداخلي والخارجي.

3. بناء قدرات لالتقاط واستخدام البيانات.

الأولويات التكنولوجية

4. تنفيذ منصة مفتوحة لفتح صوامع البيانات.

5. تمكين الاتصال لتدفق البيانات ذات الوصول المنخفض والنطاق الترددي العالي.

6. ضمان أمن البيانات والخصوصية.

للمساعدة في تسريع تطوير النظم الإيكولوجية لبيانات التصنيع المتصلة عالميا، تقوم منصة المنتدى الاقتصادي العالمي لتشكيل مستقبل التصنيع والإنتاج المتقدم والمجتمع بتطوير إطار التميز في بيانات التصنيع. ويشمل هذا الإطار تطبيقات ذات قيمة مضافة وعوامل نجاح تكنولوجية وتنظيمية. وستتمكن الشركات من استخدام هذا الإطار لتقييم نضجها الحالي وتحديد مسار نحو تطوير نظم إيكولوجية ناجحة للبيانات. كما يشجع هذا المجتمع على احتضان شراكات جديدة ونشر التعلم من خلال تبادل أفضل الممارسات.

المقدمة

مستقبل التصنيع رقمي وفائق الترابط. وفي هذه البيئة، سيولد الذكاء الاصطناعي رؤى جديدة من كميات كبيرة من البيانات، وستعمل الأصول الذكية بشكل مستقل. وستجعل هذه التطبيقات الشبكات المعقدة أكثر شفافية للشركات وتعزز التعاون عبر حدود الشركات.

خلق القيمة سيكون مدفوعا بتطبيقات البيانات والتحليلات مثل أدوات التحسين المتقدمة، وخوارزميات التعلم الآلي وبرامج المحاكاة في جميع وظائف الشركات. تدرك العديد من الشركات أن هذه التطبيقات تغير بسرعة طريقة تصنيع السلع. فقد وجد مسح أجرته مؤخرا مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) لأكثر من 1300 من المديرين التنفيذيين في قطاع التصنيع أن ما يقرب من ثلاثة أرباع (72٪ من شركات التصنيع) تعتبر التحليلات المتقدمة أكثر أهمية الآن مما كانت عليه قبل ثلاث سنوات.

ويحقق هذا التغيير في التصنيع فوائد كبيرة في ثلاث فئات:

1- زيادة الإنتاجية - على سبيل المثال - درجة أعلى من التشغيل الآلي، واستخدام أفضل للأصول، وانخفاض المخزونات.

2- تجربة عملاء محسنة - على سبيل المثال - تحسين مستويات الخدمة وزيادة التخصيص.

3- التأثير الإيجابي على المجتمع والبيئة - على سبيل المثال - الإنتاج الأخلاقي وانخفاض البصمة الكربونية.

اعتمادا على التطبيق والشركة، يمكن تنفيذ العديد من تطبيقات البيانات والتحليلات التي تعتمد فقط على الوسائل الداخلية. ومع ذلك، غالبا ما تتطلب التطبيقات المتطورة التعاون وتبادل البيانات بين الشركات، ويمكن تبادل البيانات بين الأقران، أو في شبكات الإمداد، أو طوال دورة حياة أحد الأصول. في الواقع، يعتبر 91٪ من المديرين التنفيذيين في قطاع التصنيع الذين شملهم الاستطلاع أن تبادل البيانات مهم إلى حد ما على الأقل، مع إعطاء أهمية كبيرة له بنسبة 71٪.

ومع ذلك، تكافح العديد من الشركات من أجل تنفيذ تطبيقات البيانات والتحليلات على الصعيدين الداخلي ومستوى النظام الإيكولوجي. تمكنت 39٪ فقط من الشركات من توسيع نطاق حالات الاستخدام المستندة إلى البيانات إلى ما وراء تدفق قيمة واحد (أي عملية إنتاج منتج واحد).

تهدف هذه الورقة إلى مساعدة الشركات على تحديد فرص القيمة والتغلب على الحواجز لتحقيق أقصى قدر من القيمة من البيانات والتحليلات. وهي تصف:

- المجالات التي يمكن إلغاء تأمين القيمة فيها من خلال البيانات والتحليلات داخليا وعن طريق التعاون عبر الشركات (القسم 2).

- الأولويات الرئيسية لصناع القرار للحصول على قيمة من البيانات والتحليلات داخل شركتهم وفي النظم الإيكولوجية للبيانات (القسم 3) .

- كيف يمكن لإطار العمل أن يساعد في تحديد مسار لتحقيق القيمة بشكل أكثر منهجية من البيانات والتحليلات في التصنيع وبناء نظم بيئية جديدة للبيانات (القسم 4).

قيمة البيانات في التصنيع

شركات التصنيع تحقق قيمة من البيانات والتحليلات باستخدام آليات مختلفة ، والأكثر شيوعا هو :

- خلق الشفافية في المشاكل المعقدة من خلال، على سبيل المثال، التعرف على الأنماط والتصورات.

- التنبؤ بالتطورات المستقبلية، مثل وضع إسقاطات تستند إلى البيانات التاريخية والتعلم الآلي.

- اتخاذ القرار المستقل من خلال التحكم في الأجهزة الذكية على سبيل المثال أو تنفيذ نماذج التحسين المتقدمة.

ويعتمد مدى حاجة الشركة إلى التعاون مع الشركات الأخرى لتبادل البيانات على حجمها ونوع التطبيق، في حين يمكن تشغيل العديد من التطبيقات من خلال الاعتماد فقط على البيانات الداخلية للشركة، وتتطلب العديد من التطبيقات المتطورة تبادل البيانات عبر حدود الشركات. على سبيل المثال، النظر في صيانة المعدات. يتيح ربط أحد الأصول بمنصة البيانات مراقبة حالة الأصل في الوقت الفعلي. يمكن للشركة تنفيذ هذا التطبيق بالكامل باستخدام البيانات الداخلية فقط.

وهناك تطبيق أكثر تقدما وهو استخدام التعلم الآلي للتنبؤ ومنع الفشل. وينبغي تدريب هذه النماذج على قدر كبير من البيانات. نادرا ما يمكن للشركات توفير هذه البيانات بمفردها؛ لذلك يجب عليها مشاركة البيانات مع مشغلي الأصول الآخرين.

وثمة سبب آخر لتبادل البيانات هو الحاجة إلى مصدر واحد للحقيقة يوفر الشفافية الكاملة للشبكات المعقدة، وهذه الشفافية تمكّن - على سبيل المثال - من تتبّع المخزون أو تتبّع ظروف العمليات (مثل درجة حرارة الأدوية المبرّدة) على طول سلسلة التوريد، فضلا عن التحقق من مصدر السلع (مثل الإنتاج الأخلاقي).

بعض شركات التصنيع الرائدة تنفذ بالفعل بنجاح هذه التطبيقات المتطورة للبيانات والتحليلات وبنت نظم بيئية فعالة للبيانات من حولها، وهي تفتح قيمة في ثلاثة مجالات، ندرسها في الأجزاء التالية:

1- زيادة الإنتاجية.

2- تحسين تجربة العملاء.

3- تأثير إيجابي على المجتمع والبيئة.

2.1 زيادة الإنتاجية

تعمل معظم تطبيقات البيانات والتحليلات على تعزيز الإنتاجية. وفي الواقع، أشارت 80٪ من الشركات التي شملتها الدراسة إلى الأهداف المتعلقة بالإنتاجية كدافع أساسي لتنفيذ تحليلات متقدمة في التصنيع. وتشمل هذه الأهداف التشغيل الآلي للعمليات والمحلات التجارية، وتحسين الناتج، وتحسين الجودة، وتحسين صافي رأس المال العامل. وبشكل عام، تقدر BCG أن البيانات والتحليلات لديها القدرة على خفض تكاليف التحويل بنسبة تصل إلى 20٪ (اعتمادا على القطاع الصناعي).

وفقا للدراسة الاستقصائية، تم العثور على التطبيقات الأكثر اكتمالاً في:

- إدارة الجودة: تساعد نماذج التعلم الآلي في تحديد الأسباب الجذرية للعيوب، والتنبؤ بالقضايا المستقبلية ومنعها.

- صيانة المعدات: تساعد شفافية البيانات على مراقبة حالة نماذج التعلم الآلي والأصول التي تتنبأ بالأعطال وتمنع حدوثها.

- إدارة سلسلة التوريد: تتيح تدفقات البيانات من طرف إلى طرف تتبع المواد وتتبعها في جميع مراحل سلسلة التوريد وخفض المخزون، فضلا عن تسهيل تعزيز المبيعات وتخطيط العمليات. وعلاوة على ذلك، يمكن أن يستتبع ذلك إدارة مخاطر سلسلة الإمداد المستندة إلى البيانات ومحاكاة سيناريوهات إعادة التشكيل السريعة.

وكما ذكر سابقا، فإن العديد من هذه التطبيقات يمكن تنفيذها فقط داخل الشركة، ولكن التطبيقات الأكثر تطورا تتطلب في كثير من الأحيان التعاون مع شركاء خارجيين، ويمكن ملاحظة أحد الأمثلة الناجحة للتعاون في مجال البيانات والتحليلات في إدارة سلسلة التوريد في جونسون آند جونسون (J&J) (الشكل 1):

(الشكل 1) مثال على البيانات والتحليلات في إدارة سلسلة التوريد.

(الشكل 1) مثال على البيانات والتحليلات في إدارة سلسلة التوريد

 

إن إنشاء سلسلة رقمية شاملة للرعاية الصحية سيمكّن من إيجاد طرق جديدة لخدمة العملاء بشكل أفضل، وتحسين سلسلة التوريد. ويتطلب ذلك ربط ودمج للبيانات خارج جدران الشركة الأربعة مع الموردين والعملاء والمرضى والمستشفيات والشركاء الخارجيين الآخرين. نجحت جونسون اند جونسون في إنشاء اتصال بيانات في الوقت الفعلي بجهات التصنيع الخارجية. وكثيرا ما يتم تناول البيانات المتعلقة بعملية الإنتاج الخارجي من خلال منصة البيانات السحابية من جونسون اند جونسون، والتي تمكن من مراقبة وتحسين التحكم في اختلافات العمليات لضمان منتجات موثوقة وعالية الجودة للمرضى.

للتواصل مع الشركات المصنعة الخارجية، وظّفت جونسون اند جونسون كومة تكنولوجيا إنترنت الأشياء التي بنيت ونشرت في المرافق الداخلية. وقد وسعت الشركة هذه الكومة إلى بيئات خارجية من خلال أنظمة مركز إنترنت الأشياء والتي تلبي جميع متطلبات الأمان وخصوصية البيانات والامتثال. يسمح المركز لجونسون اند جونسون بالصعود إلى مؤسسات التصنيع التعاقدية الجديدة بسهولة أكبر. ويمكن استخدام هذه القدرة أيضا لاستيعاب مجموعات بيانات أوسع نطاقا، مثل تخطيط موارد المؤسسة وبيانات المعاملات الأخرى من موردين خارجيين، من أجل التخطيط الأذكى من طرف إلى طرف وتحسين سلسلة التوريد. وسيسمح ذلك لشركة جونسون آند جونسون بمواصلة دمج وتنسيق نظمها الإيكولوجية الخارجية والداخلية لتحسين تجربة العملاء وقيمتهم.

2.2 تحسين تجربة العملاء

وإلى جانب تحسينات الإنتاجية، تتيح تطبيقات تحليل البيانات للشركات تحسين تجربة العملاء بطرق متعددة، مثل:

- التسليم في الوقت المناسب للسلع الحيوية: إن تخطيط المبيعات والعمليات بشكل أكثر دقة، وكذلك تتبع ومتابعة المواد الحيوية في الوقت الحقيقي (على سبيل المثال، السلع الطبية أو المواد الغذائية القابلة للتلف) يمنع نفاذ المخزونات، ويحسّن توافرها للعملاء.

- تحسين جودة المنتج وموثوقيته: يتم توفير منتجات وخدمات أفضل من خلال تغييرات التصميم التي تسترشد بالبيانات التشغيلية في الخدمة.

- الشفافية على المصدر: يتيح وضع علامات على المنتجات إمكانية التتبع في الوقت الفعلي إلى مصدرها، وهذا يوفّر رؤية في حالات الاستدعاء ويسمح للشركات والعملاء بالتحقق من صحتها، ومنع التزوير.

- زيادة التخصيص: يتم استخدام بيانات العملاء الفردية في العمليات الهندسية والتصنيعية لتصميم المنتجات وفقا لاحتياجات العملاء.

يمكن استخدام بعض التطبيقات مع البيانات الداخلية للشركة فقط (مثل تحليل بيانات الجودة في عملية إنتاج محددة)، في حين أن العديد من التطبيقات الأخرى التي تحسن تجربة العملاء تتطلب تدفق البيانات عبر حدود الشركة.

تقدم إيرباص مثالا متقدما على كيفية استخدام الشركات المصنعة للبيانات داخل الخدمة التي يشاركها العملاء لتحسين جودة وموثوقية عمليات منتجاتها (الشكل 2).

شكل 2: مثال على تحسين جودة المنتج وموثوقيته استنادا إلى البيانات في الخدمة.

 

دخلت إيرباص في شراكة مع بلانتير لبناء نظام بيئي للبيانات حول منصتها Skywise يشارك فيه الموردين والعملاء على حد سواء. تطبق الشركة تحليلات على بيانات رحلات الطائرات لتحسين تصميم وأداء طائراتها وكذلك مكونات مورديها. وعلاوة على ذلك، استفادت إيرباص من منصة سكاي ووايز لتسريع وتحسين إنتاجيتها في سلسلة التوريد. وتتعاون الشركة مع الموردين لتحسين الأداء الصناعي – على سبيل المثال، من خلال تبادل بيانات الجودة للحد من عمليات التسليم المتأخرة وغير الجيدة.

- نجحت إيرباص في توسيع نطاق النظام البيئي إلى أكثر من 100 عميل من شركات الطيران ومختلف الموردين.

2.3 التأثير الإيجابي على المجتمع والبيئة

يطبق المصنعون البيانات والتحليلات بشكل متزايد ليكون لها تأثير إيجابي على المجتمع والبيئة. وهي تعتمد على مجموعة من تطبيقات البيانات والتحليلات التي يمكن تصنيفها إلى ثلاثة مجالات:

- الإنتاج الأخلاقي: تتيح إمكانية التتبع من طرف إلى طرف التحقق من منشأ المنتج وظروف العمل التي ينطوي عليها إنتاجه.

- زيادة كفاءة استخدام الموارد: يطبق المصنعون خوارزميات التعلم الآلي لتحسين معايير العملية من أجل الحد من استهلاك الطاقة والموارد الطبيعية الأخرى.

- شفافية البصمة البيئية: يؤدي تقاسم خصائص المنتج على طول سلسلة التوريد إلى ظهور بصمته البيئية، مثل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون.

في حين أن بعض التطبيقات مثل مراقبة استهلاك الطاقة يمكن تنفيذها داخل جدران الشركة الأربعة، يتم الحصول على قيمة كبيرة من التعاون والشفافية على طول أنظمة التوريد. فعلى سبيل المثال، تزيد انبعاثات سلسلة الإمداد - في المتوسط - 5.5 أضعاف الانبعاثات التشغيلية الداخلية. بالإضافة إلى ذلك، عادة ما تكون حسابات البصمة الكربونية للمنتجات يدوية وقائمة على الافتراض، وبالتالي لا يمكن اتخاذ إجراء بشأنها.

شكل 3 مثال على شفافية البصمة البيئية

شكل 3 مثال على شفافية البصمة البيئية

 

ولتعزيز المزيد من الشفافية والرؤى العملية، احتضن المنتدى الاقتصادي العالمي تعاونا رائدا تقوم فيه الشركات الرائدة بمحاكاة سلسلة توريد افتراضية لضمان الثقة في تتبع وتجميع البصمة الكربونية للمنتج (الشكل 3).

قامت داو وسيمنز وأرسيليك وغيرهما بمحاكاة تدفق من المواد الخام إلى المكونات الفرعية إلى منتج نهائي باستخدام تقنية بلوك تشين، وتعمل سيمنز وغرين بلات على مخطط للصناعة يسمح للشركات بتبادل بيانات عن مكافئات ثاني أكسيد الكربون التي يتم إنشاؤها في كل خطوة من دورة حياة المنتج، من المهد إلى البوابة، باستخدام نفس بنية البيانات.

إن تبادل البيانات المكافئة لثاني أكسيد الكربون – التي تظهر في هذه الحالة على طول سلسلة التوريد الافتراضية للغسالة التي تصنعها Arçelik – يسمح للمصنعين بالحصول على بصمة كربون كاملة ودقيقة على مستوى سلسلة التوريد. ويساعد ذلك في نهاية المطاف الجهات الفاعلة في سلسلة التوريد على تحديد المساهمين الرئيسيين في بصمة ثاني أكسيد الكربون والحد من هذه البصمة لسلاسل قيمة أكثر استدامة.

2.4 التحديات في الحصول على القيمة

وكما توضح الأمثلة، فإن البيانات والتحليلات، والنظم الإيكولوجية للبيانات، حيثما دعت الحاجة، تمكن من خلق قيمة كبيرة. ومع ذلك، فإن العديد من الشركات لا تلتقط في كثير من الأحيان القيمة الكاملة من بيانات التصنيع الخاصة بها وتكافح من أجل تنفيذ مثل هذه التطبيقات المتقدمة. ووفقا للدراسة الاستقصائية فإن 62 في المائة من المصنعين لم يقوموا بتحجيم حالات الاستخدام المستندة إلى البيانات والتحليلات إلى ما هو أبعد من تيار قيمة مصنع واحد (أي عملية تصنيع منتج معين).

وأشار المصنعون المشاركون في الدراسة الاستقصائية إلى مختلف التحديات التي أعاقت جهودهم الرامية إلى توسيع نطاق وتنفيذ حلول البيانات والتحليلات داخل مصانعهم وعبر الشبكات. التحديات الخمسة الأولى هي:

- المهارات والقدرات غير الكافية (26٪ من المديرين التنفيذيين الذين شملهم الاستطلاع).

- مخاطر أمن البيانات (24٪).

- عدم وجود تطبيقات فعالة لمعالجة البيانات والشعور بها (22٪).

- الحوكمة والعمليات الداخلية المعقدة (22٪).

- الأدوار والمسؤوليات غير محددة بوضوح (20٪).

للتغلب على هذه التحديات وتنفيذ تطبيقات البيانات والتحليلات، تحتاج الشركات إلى إنشاء أسس تكنولوجية وتنظيمية على حد سواء. في القسم التالي، نقوم بتفصيل الأولويات الرئيسية للحصول على القيمة.

3 كيفية إلغاء تأمين القيمة في التصنيع: ست أولويات رئيسية

لتنفيذ تطبيقات البيانات والتحليلات بنجاح، تحتاج الشركات أولا إلى إعداد منظمتها وبناء العمود الفقري التكنولوجي. يجب على الشركة تكييف التحسينات المحددة التي تجريها مع التطبيقات المتوخاة وكمية البيانات المتاحة والنضج الرقمي للشركة.

من خلال عملنا مع المجتمع، قمنا بتمييز ست أولويات تنظيمية وتكنولوجية رئيسية لكبار صناع القرار في مجال التصنيع.

يجب أن تركز الشركات على الأولويات التنظيمية الثلاث التالية:

1- تحديد استراتيجية واضحة للبيانات إلى القيمة وخارطة طريق

إن وجود صورة واضحة عن الهدف وخارطة طريق حول كيفية تحقيق الهدف يساعد الشركة على تحديد التطبيقات التي تقود القيمة التي ستسمح لها بتحسين مخصصات الاستثمار وضمان الحصول على القيمة.

إن وجود صورة واضحة عن الهدف، مع خارطة طريق للتنفيذ يسهل فهمها، ويسهل التواصل مع الموظفين ويدعم إدارة التغيير. وعلاوة على ذلك، فإن تحديد هدف مشترك وخلق الشفافية فيما تستخدم البيانات من أجله يساعد على إقناع الشركاء بتبادل البيانات.

وكمثال على ذلك، دخلت شركة مووي وشركة برمجيات تكنولوجيا الإنترنت EVERYTHING في شراكة لتوفير منصة تتبع شاملة لتوفير رؤية كاملة لمصدر سمك السلمون الذي يشتريه ويستهلكه العملاء في جميع أنحاء العالم. وحددوا إمكانات قيمة واضحة في تحقيق مستوى الشفافية الذي يطالب به المستهلكون اليوم، معترفين بأن الشفافية أمر بالغ الأهمية في عالم تكون فيه الثقة سلعة حاسمة.

ويضمن جمع ومواءمة البيانات المستمدة من مختلف نظم الإنتاج والإمداد أن يكون لكل سلمون في النظام مصدر واحد يمكن البحث عنه للحقيقة.

2- تحفيز شركاء النظام البيئي الداخلي والخارجي

يحتاج الشركاء الداخليون والخارجيون إلى حوافز واضحة للتعاون في نظام بيئي وتبادل البيانات، خاصة للتطبيقات الأكثر تطورا التي تتطلب بيانات من وحدات الأعمال الأخرى أو الموردين أو العملاء أو أقرانهم. ويمكن للحوافز أن تدعم الشركاء في التغلب على الحواجز. فعلى سبيل المثال، قد يخشون أن يفقدوا قوتهم التفاوضية ومزاياهم التنافسية أو أن يتخلوا عن البيانات الحساسة عن غير قصد. ويمكن أن تكون الحوافز مالية (مثل زيادة حصة الأعمال) أو في شكل رؤى تسمح بتحسين المنتجات والخدمات. ويمكن أيضا تحفيز الشركاء على العمل معا من أجل تحقيق هدف مشترك مثل تحقيق الصالح العام أو الامتثال للأنظمة، وكثيرا ما يبدي شركاء النظم الإيكولوجية الذين يحفزون جيدا مستوى أعلى من المشاركة ويسهمون في تحديد وتطوير تطبيقات جديدة.

فعلى سبيل المثال، اضطرت إيرباص إلى تحفيز العملاء والموردين على حد سواء للانضمام إلى نظامها البيئي للبيانات في سكاي ووايز. وأكدت الشركة للعملاء أن الرؤى التي تولدها المنصة ستسمح لها بتحسين تصميم الطائرات وتعزيز الموثوقية التشغيلية. وبالنسبة للموردين، توفر المشاركة في المنصة الفرصة للحصول على رؤى حول السلوك التشغيلي لمكوناتهم في الخدمة التي يمكنهم تطبيقها لتحسين منتجاتهم.

3- بناء القدرات للحصول على البيانات واستخدامها

لبناء وصيانة تطبيقات البيانات والتحليلات، تحتاج الشركات إلى مجموعة مهارات جديدة تجمع بين المهارات الرقمية والدراية التصنيعية الخاصة بالقطاع. مع تزايد تعقيد البنية التحتية التقنية واتخاذ عدد متزايد من القرارات بواسطة الخوارزميات، يصبح من المهم أكثر للشركات أن تمتلك مهارات علوم البيانات لبناء التطبيقات وفهم الرؤى الناتجة عن هذه الخوارزميات.

إن المزيج الصحيح من المهارات الرقمية والتصنيعية يسمح للشركات بترجمة الرؤى إلى إجراءات ملموسة في المصانع وأنظمة التوريد، على سبيل المثال، يمكن للشركات تطبيق رؤى ناشئة عن تحسين الشفافية في جودة البيانات لتعديل عملية الإنتاج.

كبديل لبناء جميع المهارات المطلوبة كاختصاصات داخلية، يمكن للشركات إما التعاقد مع مقدمي الخدمات الخارجيين للوصول إلى قدرات محددة معينة أو الشراكة مع شركات التكنولوجيا لبناء تطبيقات كاملة، أو نماذج التعلم الآلي من الصفر - على سبيل المثال - كجزء من تعاونهما في مجال الصناعة 4.0، تقوم مجموعة رينو وجوجل كلاود ببناء برنامج قابل للتطوير لدعم فرق هندسة العمليات والتصنيع تكنولوجيا المعلومات في رينو من خلال جلسات العمل المشترك والتدريب والتمكين، وهذا سيدعم جهود رينو لتطوير ثقافة تعتمد على البيانات للعمليات وعمليات صنع القرار. وبالإضافة إلى ذلك، ينبغي لشركات التصنيع أن تعالج هذه الأولويات التكنولوجية:

4- تنفيذ منصة مفتوحة لفتح صوامع البيانات

تتطلب العديد من التطبيقات تدفقات بيانات ثنائية الاتجاه من شركات مختلفة أو أنظمة مختلفة داخل الشركة، ومع ذلك من الصعب تحقيق ذلك، لأن البيانات غالبا ما تكون عالقة في صوامع. وتساعد المنصة التي تستضيفها مجموعة النظراء الشركات على التغلب على هذا الحاجز من خلال تسهيل تبادل البيانات داخل الشركة وعبر حدود الشركة مع الموردين والعملاء وغيرهم من شركاء النظام البيئي.

سهولة الوصول إلى البيانات من مصادر مختلفة ودمجها (مثل قواعد البيانات أو أجهزة الاستشعار أو وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة) تدعم تطوير حالات استخدام جديدة وتوليد رؤى إضافية.

تتيح المنصة المفتوحة للعديد من مقدمي الخدمات المختلفين تقديم تطبيقاتهم، مما يسمح للشركات بالعثور على أفضل تطبيق لاحتياجات البيانات والتحليلات الخاصة بهم (مثل التعلم الآلي أو نموذج التحسين)، وقد دخلت شركات صناعة كبيرة في شراكة مع مزودي التكنولوجيا لتطوير منصات مفتوحة. تشارك فولكس واجن مع Amazon Web Services) (AWS) لبناء سحابة صناعية – منصة إنترنت مفتوحة لجميع المصانع والموردين، وبالمثل، أطلقت بي إم دبليو ومايكروسوفت منصة التصنيع المفتوح، والتي تستخدم الآن أيضا من قبل شركات التصنيع الأخرى.

تسهل كل من السحابة الصناعية ومنصة التصنيع المفتوحة مشاركة البيانات داخل هذه المنصات وتقدم مجموعة كبيرة ومتنوعة من التطبيقات والخدمات المختلفة.

بالإضافة إلى هذه المنصات المملوكة، تسعى مبادرة GAIA-X الأوروبية إلى إنشاء بنية تحتية للبيانات الأوروبية تعمل كمخطط لمساحات البيانات، مع قواعد وسياسات وخدمات واضحة لاأدرية لمزود تكنولوجيا محدد. وهكذا، على عكس السحابة الصناعية ومنصة التصنيع المفتوح، لا توفر GAIA-X بنية تحتية مادية، لمزيد من المعلومات حول GAIA-X، راجع الصندوق أدناه.

الصندوق 1 GAIA-X يدعم البنية التحتية للبيانات المتحدة لأوروبا

تهدف مبادرة GAIA-X، التي أطلقتها حكومتا فرنسا وألمانيا بالإضافة إلى شركاء أوروبيين آخرين، إلى دعم اعتماد التطبيقات المستندة إلى البيانات والذكاء الاصطناعي في القطاعين العام والخاص. وهو يوفر مخططا لمساحة بيانات أوروبية سهلة الاستخدام وآمنة، مع مجموعة مشتركة من القواعد والسياسات والخدمات الموحدة لمختلف قطاعات الصناعة.

وتدعم المبادرة المنظمات في تبادل بياناتها والوصول إلى العديد من التطبيقات والخدمات (مثل الذكاء الاصطناعي أو نماذج التعلم الآلي). وتشمل التطبيقات المتعلقة بالتصنيع قيد النظر الإنتاج المشترك، ورصد الحالة المشتركة، والصيانة التنبئية، والتعاون في سلسلة التوريد. ولضمان الشفافية والتشغيل البيني تعمل GAIA-X على تعزيز التعاون بين مزودي الشبكات والربط البيني، ومقدمي الحلول السحابية، وأنظمة الحوسبة عالية الأداء، فضلا عن السحب الخاصة بالقطاع وأنظمة الحواف.

5- تمكين الاتصال لتدفق البيانات منخفض الكمون وعالي النطاق الترددي

تتطلب العديد من التطبيقات نقل بيانات منخفضة الكمون وعرض النطاق الترددي العالي دون انقطاع من الأصول في جميع أنحاء المصنع وأنظمة الإمداد. يعد الاتصال اللاسلكي المستمر مهما بشكل خاص عندما يتم اتخاذ القرارات بشكل مستقل - على سبيل المثال - لضبط معلمات العملية. تستخدم معظم الشركات شبكات WiFi 6 أو 5G لتلبية احتياجات الاتصال اللاسلكي الخاصة بها.

يتيح الاتصال اللاسلكي للشركات أن يكون لديها مصانع مرنة للغاية يمكنها من خلالها ضبط التخطيط بسهولة، كما أنه يجعل من الممكن ربط الأصول والسلع المتنقلة باستمرار إلى منصة مركزية مما يتيح تدفق البيانات دون انقطاع. بالإضافة إلى ذلك، يعد الاتصال اللاسلكي عاملا مساعدا رئيسيا لاستخدام أجهزة الاستشعار والكاميرات، والتي يمكن استخدامها لترقية الأجهزة القديمة.

تمكنت إريكسون من ربط الأصول بالكامل في أحد مصانعها الخاصة في الولايات المتحدة حتى قبل الانتهاء من المصنع. باستخدام تكنولوجيا 5G سمح للشركة بتوظيف شبكة مرنة وآمنة لأعدادها عن بعد، ورصد وصيانة الأصول الرئيسية، فضلا عن تتبع المواد والمخزون. تتيح مرونة معيار 5G خدمة تواصل Ericsson بسهولة مع مورديها، كما أن تدفق البيانات منخفض الكمون وعالي النطاق الترددي مكّن من الدعم عن بعد من قبل الموردين.

6- ضمان أمن البيانات وخصوصيتها

أمان البيانات هو مطلب يجب أن يكون متواجدا، يجب أن تكون بيانات الشركة آمنة ومحمية من الخروقات ومخاطر الأمن السيبراني الأخرى. ويشمل الأمن توفير هياكل زائدة و / أو دفاتر الأستاذ المشتركة، بحيث تكون البيانات متاحة لتشغيل تطبيقات البيانات والتحليلات حتى لو كانت الشركة تتعرض لهجوم إلكتروني.

كما أن خصوصية البيانات ضرورية للشركات المصنعة لمشاركة البيانات الحساسة (مثل بيانات التصميم أو أحجام الإنتاج) وضمان استخدامها فقط للغرض المقصود. على سبيل المثال، يمكن استخدام بيانات الجهاز التشغيلي والمعلمات لتدريب خوارزمية التنبؤ ولكن يجب ألا تكشف عن أحجام الإنتاج الفعلية أو مزيج المنتج.

بالإضافة إلى ذلك، يعد الحفاظ على سلامة البيانات من خلال منع التلاعبات غير المطلوبة عاملا مساعدا رئيسيا في اتخاذ القرارات المستقلة بواسطة الخوارزميات. تعتبر مدخلات البيانات الصحيحة ضرورية لاتخاذ قرارات خوارزمية فعالة.

تعتمد العديد من حالات الاستخدام على تقنية blockchain لتأمين خصوصية البيانات وسلامتها. عندما قامت داو كيميكال - على سبيل المثال - ببناء نظام إنذار مبكر آلي لسلسلة توريد واسعة، عملت مع سلسلة SIMBA لتتبع ورصد جميع البيانات على سلسلة الكتل. تتيح بنية دفتر الأستاذ المشترك لسلسلة الكتل تبادل البيانات بين الأنظمة والشركات المنفصلة. سجلات البيانات غير قابلة للتغيير وتوفر سلسلة الكتل مسار تدقيق لا يمكن رفضه.

4- التميز المعلوماتي: مسار الى الامام

 وستساعد معالجة هذه الأولويات الست المصنعين على التقاط القيمة من خلال تطبيقات البيانات والتحليلات على الصعيد الداخلي وداخل النظم الإيكولوجية الأكبر للبيانات، وستكون الشركات قادرة على إطلاق مستويات جديدة من الإنتاجية، وتقديم منتجات وخدمات محسنة، وخلق تأثير إيجابي على المجتمع والبيئة، ولدفع خلق القيمة، تحتاج الشركات إلى فهم مستوى استحقاقها الحالي من حيث التقاط القيمة من البيانات والتحليلات داخل شركاتها، وعبر النظم الإيكولوجية للبيانات.

تقوم منصة المنتدى الاقتصادي العالمي لتشكيل مستقبل التصنيع والإنتاج المتقدمين ومجتمعها العالمي بوضع إطار للتميز في بيانات التصنيع يتضمن ثلاث ركائز رئيسية (الشكل 4):

- حالة تنفيذ التطبيقات ذات القيمة المضافة.

- استحقاق الإعداد التنظيمي.

- استحقاق العمود الفقري التكنولوجي

الشكل 4: إطار التميز في تصنيع البيانات

الشكل 4: إطار التميز في تصنيع البيانات

 

وسيسمح الإطار للشركات بتقييم نضجها من حيث تنفيذ تطبيقات القيمة المضافة، والعوامل التمكينية على طول ما يقرب من 20 بعدا مختلفا (لمزيد من المعلومات، انظر المربع أدناه)، وهذا سيسمح لهم بتحديد نقاط قوتهم ومجالات تنميتها، ووضع مسار إلى الأمام لسد أية فجوات وزيادة استحقاقهم. وستسمح زيادة الاستحقاق في الأبعاد التمكينية للشركات بتنفيذ تطبيقات أكثر تطورا للبيانات والتحليلات وبناء نظم إيكولوجية للبيانات عند الحاجة.

ومع موقعها الفريد في منصة المنتدى الاقتصادي العالمي لتشكيل مستقبل التصنيع والإنتاج المتقدم، يحتضن مجتمعنا العالمي أيضا شراكات جديدة بهدف - على سبيل المثال - التحقيق في تطبيقات محددة مثل الشفافية في مستويات انبعاثات ثاني أكسيد الكربون من السلع الصناعية، ويمكن للشركات أن تتعاون ليس فقط في تطبيقات محددة، بل يمكنها أيضا أن تعالج معا العوامل التكنولوجية والتنظيمية التمكينية من خلال التطوير المشترك أو التدريب أو تبادل الدروس المستفادة. وفي نهاية المطاف، يخطط المجتمع لنشر الرؤى وتبادل أفضل الممارسات لدعم رحلة نحو النظم الإيكولوجية لبيانات التصنيع المتصلة عالميا.

الصندوق 2 يدعم إطار التميز في بيانات التصنيع إنشاء القيمة

ويصنف الإطار التحديات التي تواجه إعادة تحديد القيمة من البيانات من خلال إبراز الشروط المسبقة وعوامل النجاح الرئيسية، فهو يساعد المصنعين على تحديد فرص جديدة لتعزيز الإنتاجية وقيمة العملاء والتأثير المجتمعي والبيئي من خلال البيانات والتحليلات، ويدعم التعاون بين الشركات.

ويجري تصميم الإطار كأداة للتقييم الذاتي، وهو يتضمن حاليا ما مجموعه 20 بعدا في ثلاث ركائز:

- 10 أبعاد تغطي مجالات التطبيق المهيكلة حول وظائف التصنيع (مثل الجودة أو الصيانة أو عمليات سلسلة التوريد).

- خمسة أبعاد تتناول عوامل التمكين التكنولوجي (مثل استخراج البيانات أو منصة البيانات أو الخصوصية والأمان).

- خمسة أبعاد تتعلق بالعوامل التمكينية التنظيمية (مثل الاستراتيجية وخارطة الطريق، والشراكة مع النظم الإيكولوجية أو الحوكمة والعمليات) ويسمح التقييم للشركة بقياس نضجها الفردي، وتحديد نقاط قوتها ومجالاتها للتنمية، وفي نهاية المطاف، استخلاص إجراءات لزيادة نضجها.

ولا يزال تطوير الإطار الذي يحركه مجتمعنا العالمي جاريا. ويدعى أصحاب المصلحة المهتمون إلى المساهمة في تشكيل هذه الأداة.

5- الخلاصة

إطار التميز في بيانات التصنيع لمساعدة الشركات على بناء الأسس اللازمة للحصول على القيمة الناجحة من البيانات والتحليلات.

ويتحول التصنيع نحو شبكة مترابطة للغاية من الأصول والمصانع ونظم الإمداد. تلعب البيانات والتحليلات دورا حاسما في فتح القيمة عبر ثلاثة مجالات مختلفة: تحسين الإنتاجية; تحسين تجربة العملاء؛ والتأثير المجتمعي والبيئي.

تطبيقات القيادة القيمة في هذه المجالات يمكن في بعض الأحيان أن تنفذ باستخدام بيانات الشركة الداخلية فقط. غير أن العديد من التطبيقات تتطلب تبادل البيانات عبر حدود الشركات، مما ينطوي على ربط العديد من أصحاب المصلحة في النظم الإيكولوجية للبيانات. تكافح العديد من الشركات للاستفادة من البيانات والتحليلات فقط داخل جدرانها الأربعة. وهم يكافحون أكثر لإنشاء نظم إيكولوجية للبيانات لأنهم يجدون صعوبة في تنفيذ التطبيقات الصحيحة ويفتقرون إلى الأسس التنظيمية والتقنية على حد سواء.

ولبناء هذه الأسس وتمهيد الطريق لتحقيق النجاح في الحصول على القيمة من البيانات والتحليلات، ينبغي لشركات التصنيع أن تعالج ست أولويات:

1. تحديد استراتيجية وخارطة طريق من البيانات إلى القيمة.

2. تحفيز شركاء النظام البيئي الداخلي والخارجي.

3. بناء قدرات لالتقاط واستخدام البيانات.

4. تنفيذ منصة بيانات مفتوحة لفتح صوامع البيانات.

5. تمكين الاتصال لتدفق البيانات ذات الكمون المنخفض والنطاق الترددي العالي.

6. ضمان أمن البيانات والخصوصية .

على المستوى الفردي، ينبغي لكل شركة أن تقيّم مستوى استحقاقها فيما يتعلق بالحصول على القيمة من التطبيقات، فضلا عن إنشاء عوامل تمكين تنظيمية وتكنولوجية. ولدعم هذا الجهد، يقوم المجتمع العالمي للمبادرة بتطوير إطار عمل للتميز في بيانات التصنيع. يوفر منصة المنتدى الاقتصادي العالمي لتشكيل مستقبل التصنيع والإنتاج المتقدم مساحة فريدة للتعاون لتعزيز هذا الإطار ومساعدة الشركات على تحقيق أعلى مراحل الاستحقاق من حيث التقاط القيمة من البيانات والتحليلات عبر شبكات القيمة الخاصة بها.

ويدعى أصحاب المصلحة إلى الانضمام إلى هذه المبادرة لتشكيل الإطار، وتبادل أفضل الممارسات، واحتضان شراكات جديدة ونشر الرؤى، ودعم رحلة نحو النظم الإيكولوجية لبيانات التصنيع المتصلة عالميا.