Mahindra & Mahindra: integrare l'AI nei workflow dell'area di produzione per aumentare la produttività manifatturiera
Mahindra & Mahindra, un gruppo industriale globale, aveva bisogno di un modo più intelligente per migliorare la produttività dell'area di produzione e fare di più con le fabbriche, le attrezzature e le persone esistenti. Gli ingegneri industriali si affidavano a studi di tempi e metodi, ma raccoglievano le osservazioni a mano e reinserivano i dati nei sistemi SAP, causando ritardi, lavoro manuale e rischio di errori. Basata su SAP Business AI Platform, l'applicazione AI personalizzata di Mahindra trasforma le osservazioni vocali in dati operativi affidabili in tempo reale, aiutando gli ingegneri a migliorare i processi più rapidamente e garantendo al contempo il controllo del giudizio umano.
| Settore | Dimensioni dell'azienda | Sede centrale |
| Automotive | 324.000+ | Mumbai, India |
40 %
maggiore efficienza nell'acquisizione dei dati degli studi sui movimenti.
0
reinserimento manuale dei dati dello studio dei movimenti, riducendo gli errori.
40+
impianti di produzione in grado di scalare i workflow AI.
L'opportunità
Aumentare la produzione con fabbriche, attrezzature e persone esistenti
Mahindra & Mahindra ha iniziato la propria attività nel 1945 come società di commercio di acciaio prima di assemblare le Jeep Willys dopo la Seconda Guerra Mondiale, contribuendo a plasmare il settore automotive in India. Oggi Mahindra opera come gruppo industriale federato che spazia tra automotive, macchinari agricoli, finanza, costruzioni, hospitality, agricoltura e soluzioni per l'energia. Nei settori dell'automotive e della produzione industriale, le crescenti aspettative dei clienti, la concorrenza più serrata e cicli di prodotto più rapidi aumentano la pressione per ottenere di più da stabilimenti, attrezzature e persone già esistenti. Per Mahindra, questa sfida si manifesta su larga scala: conta oltre 40 stabilimenti di produzione, più di 100 modelli attivi e circa 1.800 processi aziendali per ciascun modello. Su tale scala, anche piccole inefficienze nel modo in cui osserva, misura e documenta il lavoro possono moltiplicarsi rapidamente.
Su questa scala, anche piccoli errori nei dati possono avere conseguenze concrete, ritardando i pagamenti, creando disservizi ai fornitori e, in ultima analisi, incidendo sui tempi di arrivo dei farmaci ai pazienti. Sanofi aveva l'esigenza di migliorare la velocità e l'accuratezza dei dati senza introdurre ulteriori rischi in un ambiente fortemente regolamentato.
Trasformare gli studi manuali dell'area di produzione in dati operativi affidabili
Mahindra ha sviluppato il caso di utilizzo MOST Custom AI per modernizzare il modo in cui gli ingegneri industriali acquisiscono gli studi sui movimenti e sui tempi. MOST si riferisce alla Maynard’s Operation Sequence Technique, un metodo per analizzare le fasi di lavoro, i movimenti e i tempi. Il lavoro nell'area di produzione rimane lo stesso: gli ingegneri continuano a osservare le operazioni e ad applicare le proprie competenze. Ciò che cambia è l'esperienza di acquisizione. Invece di annotare a mano movimenti e timestamp, l'ingegnere descrive l'azione ad alta voce mentre si svolge. Basata sulla SAP Business AI Platform, l'applicazione AI personalizzata di Mahindra converte le osservazioni vocali in testo e struttura l'attività e il timestamp associati per la revisione. La user experience SAP Fiori consente agli ingegneri di verificare e correggere l'output prima dell'approvazione, mantenendo centrale la supervisione umana.
La soluzione
Trasformare le osservazioni vocali dell'area di produzione in dati operativi affidabili
Mahindra ha sviluppato il caso d'uso MOST Custom AI per modernizzare il modo in cui gli ingegneri industriali registrano gli studi sui movimenti e sui tempi. MOST indica la tecnica di sequenza operativa di Maynard, un metodo per analizzare le fasi di lavoro, i movimenti e le tempistiche. Il lavoro nell'area di produzione rimane invariato: gli ingegneri continuano a osservare le operazioni e ad applicare le proprie competenze. Ciò che cambia è l'esperienza di acquisizione. Anziché annotare manualmente i movimenti e le marcature temporali, l'ingegnere descrive ad alta voce l'azione man mano che si svolge. Powered by SAP Business AI Platform, l'applicazione AI personalizzata di Mahindra converte le osservazioni vocali in testo e struttura l'attività e il timestamp associati per la revisione. La user experience SAP Fiori consente agli ingegneri di controllare e correggere l'output prima dell'approvazione, mantenendo centrale la supervisione umana.
Integrazione dell'AI nella dorsale digitale SAP di Mahindra con una governance affidabile
Mahindra ha scelto SAP perché molti dei suoi processi core e dati risiedono già in una singola istanza globale SAP in oltre 85 entità, rendendo essenziali l'integrazione, la scalabilità e la governance. L'azienda non voleva che l'AI rimanesse isolata dal panorama aziendale come un esperimento scollegato. Basandosi sui precedenti interventi di armonizzazione dei processi e modernizzazione nel cloud, le funzionalità di SAP Business Technology Platform, ora una componente fondamentale di SAP Business AI Platform, aiutano a orchestrare il caricamento degli audio, l'elaborazione dell'AI, la gestione dei dati e l'integrazione con i sistemi di back-end. Le funzionalità di automazione dei processi nella soluzione SAP Build supportano le fasi di revisione e approvazione, mentre le soluzioni SAP Cloud ERP Private archiviano i dati approvati su tempi e movimenti come sistema di riferimento. Il risultato è un workflow controllato che trasforma le osservazioni vocali nell'area di produzione in dati operativi attendibili all'interno della dorsale digitale di Mahindra.
Creare casi d'uso pratici di AI con la guida all'architettura aziendale di SAP
Lavorare con gli enterprise architect di SAP ha aiutato Mahindra a passare da un'ampia esplorazione dell'AI a casi di utilizzo con un impatto aziendale misurabile. Nel corso del progetto, SAP ha aiutato a valutare dove fosse possibile applicare le funzionalità standard di Joule e dove un approccio all'AI personalizzato avrebbe creato maggior valore. Per MOST Custom AI, questo supporto ha contribuito a definire un'architettura governata e pronta per la produzione, allineata agli investimenti SAP esistenti di Mahindra e a una più ampia road map dell'AI. La collaborazione ha offerto a Mahindra un percorso pratico per scalare l'AI da un'idea promettente per l'area di produzione a un workflow aziendale integrato, mantenendo l'attenzione su risultati misurabili anziché sulla tecnologia fine a se stessa.
Il risultato
Aumento dell'efficienza di acquisizione dati del 40% eliminando al contempo il reinserimento manuale
Nel primo impianto di produzione, MOST Custom AI ha aumentato del 40% l'efficienza di acquisizione dei dati degli studi sui movimenti. Ha inoltre eliminato il reinserimento manuale dei dati degli studi sui movimenti, sostituendo le osservazioni scritte a mano e il duplice inserimento nei sistemi SAP con un'acquisizione vocale che sincronizza i dati strutturati in tempo reale con SAP Cloud ERP Private. Questo risponde direttamente alle precedenti criticità legate a duplicazioni del lavoro, documentazione lenta e inserimenti soggetti a errori, creando un percorso più lineare dall'osservazione al sistema di record.
Offrire agli ingegneri più tempo per l'analisi e il miglioramento
Il risultato cambia l'esperienza quotidiana degli ingegneri industriali. Invece di destreggiarsi tra osservazione, annotazioni e successivo inserimento dei dati, gli ingegneri possono concentrarsi su ciò che richiede le loro competenze: analizzare gli schemi di lavoro, convalidare i dati e individuare opportunità per migliorare la linea. Questo è importante in un ambiente di produzione in cui l'adozione dell'AI dipende dalla fiducia. Poiché gli ingegneri mantengono il controllo della revisione e dell'approvazione, MOST Custom AI dimostra come l'AI possa potenziare le loro competenze, semplificando il lavoro e rafforzando la fiducia nei dati.
Scalare un Workflow AI governato tra stabilimenti produttivi e casi di utilizzo
L'opportunità più grande deriva dalla scalabilità. Una funzionalità voice-to-text mirata diventa molto più potente se applicata all'intera presenza produttiva di Mahindra: oltre 40 stabilimenti di produzione, oltre 100 modelli attivi e migliaia di touchpoint di processo.
Guardando al futuro, Mahindra intende esplorare le funzionalità analitiche di Joule per MOST Custom AI. Parallelamente, sta collaborando con SAP a un caso d'uso per lo smistamento in fabbrica progettato per incrementare il throughput dei veicoli, identificando al contempo ulteriori opportunità nell'ambito finance e della supply chain.
Il team sta inoltre valutando in che modo Joule Studio e la soluzione SAP LeanIX potrebbero supportare scenari futuri basati su agenti nei sistemi SAP e non SAP. Insieme, questi interventi stanno aiutando Mahindra a gettare le basi per le future funzionalità dell'Autonomous Enterprise, in cui dati affidabili, AI, applicazioni e processi aziendali controllati operano di concerto per supportare un'esecuzione più connessa e intelligente, lasciando sempre il controllo alle persone.