Mahindra & Mahindra: הטמעת AI בתהליכי עבודה ברצפת הייצור להגברת פריון הייצור
Mahindra & Mahindra, קבוצה תעשייתית גלובלית, הייתה זקוקה לדרך חכמה יותר לשפר את הפרודוקטיביות ברצפת הייצור ולעשות יותר עם המפעלים, הציוד והאנשים הקיימים. מהנדסי תעשייה וניהול הסתמכו על חקר זמנים ותנועה, אך רשמו תצפיות באופן ידני והזינו מחדש נתונים למערכות SAP, מה שיצר עיכובים, מאמץ ידני וסיכון לטעויות. באמצעות SAP Business AI Platform, יישום ה-AI המותאם אישית של Mahindra הופך תצפיות מדוברות לנתונים תפעוליים מהימנים בזמן אמת, ומסייע למהנדסים לשפר תהליכים מהר יותר תוך שמירה על שיקול הדעת האנושי כגורם המכריע.
| תעשייה | גודל חברה | מטה |
| תעשיית הרכב | 324,000+ | מומבאי, הודו |
40%
יעילות גבוהה יותר בעת לכידת נתוני חקר תנועה.
0
הזנה ידנית חוזרת של נתוני חקר תנועה, תוך צמצום שגיאות.
40+
מתקני ייצור הערוכים להרחבת תהליכי עבודה של AI.
ההזדמנות
הגדלת התפוקה באמצעות מפעלים, ציוד ועובדים קיימים
Mahindra & Mahindra החלה את דרכה כחברת סחר בפלדה בשנת 1945, לפני שהרכיבה רכבי Willys Jeep לאחר מלחמת העולם השנייה, ובכך סייעה לעצב את תעשיית הרכב בהודו. כיום, Mahindra פועלת כקבוצה תעשייתית פדרטיבית הכוללת תחומי רכב, ציוד חקלאי, פיננסים, בנייה, אירוח, חקלאות ופתרונות חשמל. ברחבי תעשיית הרכב והייצור התעשייתי, ציפיות הלקוחות העולות, התחרות הגוברת ומחזורי המוצרים המהירים יותר מגבירים את הלחץ לעשות יותר באמצעות המפעלים, הציוד והעובדים הקיימים. עבור Mahindra, אתגר זה מתבטא בהיקף נרחב: לחברה יש יותר מ-40 מתקני ייצור, יותר מ-100 דגמים פעילים וכ-1,800 תהליכים עסקיים עבור כל דגם. בהיקף כזה, אפילו חוסר יעילות קטן באופן שבו החברה צופה בעבודה, מודדת אותה ומתעדת אותה יכול להצטבר במהירות.
בהיקף כזה, אפילו שגיאות קטנות בנתונים עלולות להיות בעלות השלכות בעולם האמיתי, לעכב תשלומים, לשבש את פעילות הספקים ובסופו של דבר להשפיע על המועד שבו תרופות מגיעות למטופלים. Sanofi הייתה צריכה לשפר את המהירות ואת דיוק הנתונים בלי להוסיף סיכון נוסף בסביבה מפוקחת ביותר.
הפיכת חקרי עבודה ידניים ברצפת הייצור לנתונים תפעוליים מהימנים
Mahindra בנתה את מקרה השימוש MOST Custom AI כדי לחדש את האופן שבו מהנדסי תעשייה מתעדים חקרי תנועה וזמן. MOST מתייחס ל-Maynard’s Operation Sequence Technique, שיטה לניתוח שלבי עבודה, תנועה ותזמון. העבודה ברצפת הייצור נשארת בעינה: מהנדסים עדיין מתבוננים בפעולות ומיישמים את המומחיות שלהם. מה שמשתנה זו חוויית התיעוד. במקום לכתוב תנועות וחותמות זמן באופן ידני, המהנדס אומר את הפעולה בקול בעת התרחשותה. באמצעות SAP Business AI Platform, יישום ה-AI המותאם אישית של Mahindra ממיר תצפיות מדוברות לטקסט ומבנה את המשימה וחותמת הזמן המשויכות לצורך סקירה. חוויית המשתמש של SAP Fiori מאפשרת למהנדסים לבדוק ולתקן את הפלט לפני האישור, ושומרת על הפיקוח האנושי במרכז.
הפתרון
הפיכת תצפיות מדוברות מרצפת הייצור לנתונים תפעוליים מהימנים
Mahindra בנתה את מקרה השימוש MOST Custom AI כדי לחדש את האופן שבו מהנדסי תעשייה מתעדים חקרי תנועה וזמן. MOST מתייחס ל-Maynard’s Operation Sequence Technique, שיטה לניתוח שלבי עבודה, תנועה ותזמון. העבודה ברצפת הייצור נשארת בעינה: מהנדסים עדיין צופים בפעולות ומיישמים את המומחיות שלהם. מה שמשתנה הוא חוויית התיעוד. במקום לרשום תנועות וחותמות זמן ידנית, המהנדס אומר את הפעולה בקול רם בזמן שהיא מתרחשת. מופעל באמצעות SAP Business AI Platform, יישום ה-AI המותאם אישית של Mahindra ממיר תצפיות מדוברות לטקסט ומבנה את המשימה וחותמת הזמן המשויכות לבדיקה. חוויית המשתמש של SAP Fiori מאפשרת למהנדסים לבדוק ולתקן את הפלט לפני האישור, תוך שמירה על הפיקוח האנושי במרכז.
הטמעת AI בעמוד השדרה הדיגיטלי של SAP ב-Mahindra עם ממשל מהימן
Mahindra בנתה על SAP מכיוון שרבים מתהליכי הליבה והנתונים שלה כבר נמצאים במופע SAP גלובלי יחיד ביותר מ-85 ישויות, מה שהופך שילוב, יכולת הרחבה וממשל לחיוניים. החברה לא רצתה ש-AI יימצא מחוץ לסביבה הארגונית כניסוי מנותק. בהתבסס על עבודה קודמת של הרמוניזציית תהליכים ומודרניזציה של הענן, יכולות SAP Business Technology Platform, שהן כעת חלק מרכזי ב-SAP Business AI Platform, מסייעות לתזמר העלאת שמע, עיבוד AI, טיפול בנתונים ואינטגרציה עם מערכות back-end. יכולות אוטומציית התהליכים בפתרון SAP Build תומכות בשלבי סקירה ואישור, בעוד שפתרונות SAP Cloud ERP Private מאחסנים נתוני תנועה-זמן מאושרים כמערכת הרישום הראשית. התוצאה היא תהליך עבודה מפוקח שהופך תצפיות מדוברות מרצפת החנות לנתונים תפעוליים מהימנים בתוך השדרה הדיגיטלית של Mahindra.
בניית מקרי שימוש מעשיים ב-AI עם הנחיית ארכיטקטורה ארגונית מ-SAP
עבודה עם אדריכלים ארגוניים של SAP סייעה ל-Mahindra לעבור מחקירת AI כללית למקרי שימוש בעלי השפעה עסקית מדידה. באמצעות הפעילות המשותפת, SAP סייעה להעריך היכן ניתן ליישם יכולות Joule סטנדרטיות והיכן גישת AI מותאמת אישית תיצור ערך רב יותר. עבור MOST Custom AI, הנחיה זו סייעה לעצב ארכיטקטורה מנוהלת ומוכנה לייצור, התואמת להשקעה הקיימת של Mahindra ב-SAP ולמפת דרכים רחבה יותר של AI. שיתוף הפעולה העניק ל-Mahindra נתיב מעשי להרחבת ה-AI מרעיון מבטיח ברצפת החנות לתהליך עבודה ארגוני משולב, תוך שמירה על המיקוד בתוצאות מדידות ולא בטכנולוגיה לשם טכנולוגיה בלבד.
התוצאה
הגדלת יעילות לכידת הנתונים ב-40% תוך ביטול הזנה ידנית חוזרת
במתקן הייצור הראשון, MOST Custom AI הגדיל את יעילות לכידת נתוני חקר תנועה ב-40%. הוא גם ביטל את ההזנה הידנית החוזרת של נתוני חקר תנועה, כשהחליף תצפיות בכתב יד והזנה כפולה למערכות SAP בלכידה מבוססת-קול שמסנכרנת נתונים מובנים בזמן אמת אל SAP Cloud ERP Private. דבר זה נותן מענה ישיר לנקודות הכאב הקודמות של כפילות מאמצים, תיעוד איטי והזנה מועדת לשגיאות, ויוצר מסלול נקי יותר מהתצפית ועד למערכת הרשומות.
מתן יותר זמן למהנדסים לאנליזה ולשיפור
התוצאה משנה את החוויה היומיומית של מהנדסי תעשייה. במקום לתמרן בין תצפית, רישום הערות והזנת נתונים לאחר מכן, מהנדסים יכולים להתמקד במה שדורש את המומחיות שלהם: ניתוח דפוסי עבודה, אימות הנתונים וזיהוי הזדמנויות לשיפור קו הייצור. יש לכך חשיבות בסביבת ייצור שבה אימוץ AI תלוי באמון. מכיוון שהמהנדסים שומרים על שליטה בבדיקה ובאישור, MOST Custom AI מראה כיצד AI יכול להעצים את המומחיות שלהם, להקל על העבודה ולחזק את הביטחון בנתונים.
הרחבת תהליך עבודה של AI תחת ממשל ברחבי מתקני ייצור ומקרי שימוש
ההזדמנות הגדולה יותר נובעת מהיקף הפעילות. יכולת ממוקדת של המרת קול לטקסט הופכת לעוצמתית הרבה יותר כאשר מיישמים אותה ברחבי מערך הייצור של Mahindra: יותר מ-40 מתקני ייצור, יותר מ-100 דגמים פעילים ואלפי נקודות מגע בתהליכים.
במבט לעתיד, Mahindra מתכננת לבחון את היכולות האנליטיות של Joule עבור MOST Custom AI. בנפרד, היא עובדת עם SAP על תרחיש שימוש של שיגור מהמפעל שנועד להגדיל את תפוקת כלי הרכב, ובמקביל מזהה הזדמנויות נוספות בתחומי הכספים ושרשרת האספקה.
הצוות בוחן גם כיצד Joule Studio ופתרון SAP LeanIX יכולים לתמוך בתרחישים עתידיים מבוססי סוכנים במערכות SAP ומערכות שאינן של SAP. יחד, מאמצים אלה מסייעים ל-Mahindra לבסס תשתית ליכולות Autonomous Enterprise עתידיות, שבהן נתונים מהימנים, AI, יישומים ותהליכים עסקיים מבוקרים פועלים יחד כדי לתמוך בביצוע מקושר וחכם יותר, תוך שמירה על שליטה אנושית.