Mahindra & Mahindra: інтеграція ШІ в робочі процеси виробничої ділянки для підвищення продуктивності
Mahindra & Mahindra, глобальна промислова група, потребувала ефективнішого способу підвищити продуктивність виробничої ділянки та отримувати більше від наявних виробничих потужностей, обладнання й персоналу. Промислові інженери спиралися на дослідження рухів і часу, але фіксували спостереження вручну, а потім повторно вводили дані в системи SAP, що спричиняло затримки, вимагало ручної роботи та підвищувало ризик помилок. Спеціальний ШІ-застосунок Mahindra на базі SAP Business AI Platform у реальному часі перетворює усні спостереження на надійні операційні дані, допомагаючи інженерам швидше вдосконалювати процеси й водночас зберігаючи контроль за людиною.
| Галузь | Розмір компанії | Штаб-квартира |
| Автомобільна промисловість | Понад 324 000 | Мумбаї, Індія |
На 40%
вища ефективність під час фіксації даних дослідження рухів.
0
ручного повторного введення даних дослідження рухів, що зменшує кількість помилок.
Більше 40
виробничих об’єктів, готових до масштабування робочих процесів на основі ШІ.
Можливість
Збільшення обсягів виробництва за допомогою наявних виробничих потужностей, обладнання й персоналу
Mahindra & Mahindra розпочала діяльність у 1945 році як компанія з торгівлі сталлю, а після Другої світової війни почала складати автомобілі Willys Jeep, зробивши внесок у становлення автомобільної промисловості Індії. Сьогодні Mahindra є об’єднаною промисловою групою, що працює в автомобільній галузі, виробництві сільськогосподарської техніки, фінансах, будівництві, готельному бізнесі, сільському господарстві та енергетиці. В автомобільному й промисловому виробництві зростання очікувань клієнтів, посилення конкуренції та скорочення циклів випуску продукції змушують компанії досягати більшого за допомогою наявних виробничих потужностей, обладнання й персоналу. Для Mahindra це завдання має значний масштаб: компанія має понад 40 виробничих об’єктів, понад 100 актуальних моделей і близько 1800 бізнес-процесів для кожної моделі. За такого масштабу навіть незначна неефективність у спостереженні за роботою, її вимірюванні та документуванні може швидко накопичуватися.
За такого масштабу навіть незначні помилки в даних можуть мати реальні наслідки: затримувати платежі, порушувати роботу постачальників і зрештою впливати на те, коли ліки потрапляють до пацієнтів. Sanofi потрібно було підвищити швидкість передачі і точність даних, не створюючи додаткових ризиків у середовищі з високим рівнем регулювання.
Перетворення ручних досліджень на виробничій ділянці на надійні операційні дані
Mahindra розробила сценарій використання MOST Custom AI, щоб модернізувати спосіб, у який промислові інженери фіксують дані досліджень рухів і часу. MOST означає Maynard's Operation Sequence Technique — метод аналізу робочих операцій, рухів і часу їх виконання. Сама робота на виробничій ділянці не змінюється: інженери й надалі спостерігають за операціями та застосовують свої професійні знання. Змінюється спосіб фіксації даних. Замість того щоб вручну записувати рухи й часові позначки, інженер уголос описує дію в момент її виконання. Спеціальний ШІ-застосунок Mahindra на базі SAP Business AI Platform перетворює усні спостереження на текст і структурує відповідне завдання та часову позначку для подальшої перевірки. Користувацький інтерфейс SAP Fiori дає інженерам змогу перевіряти й виправляти результати перед затвердженням, зберігаючи ключову роль людського контролю.
Рішення
Перетворення усних спостережень на виробничій ділянці на надійні операційні дані
Mahindra розробила сценарій використання MOST Custom AI, щоб модернізувати спосіб, у який промислові інженери фіксують дані досліджень рухів і часу. MOST означає Maynard's Operation Sequence Technique — метод аналізу робочих операцій, рухів і часу їх виконання. Сама робота на виробничій ділянці не змінюється: інженери й надалі спостерігають за операціями та застосовують свої професійні знання. Змінюється спосіб фіксації даних. Замість того щоб вручну записувати рухи й часові позначки, інженер уголос описує дію в момент її виконання. Спеціальний ШІ-застосунок Mahindra на базі SAP Business AI Platform перетворює усні спостереження на текст і структурує відповідне завдання та часову позначку для подальшої перевірки. Користувацький інтерфейс SAP Fiori дає інженерам змогу перевіряти й виправляти результати перед затвердженням, зберігаючи ключову роль людського контролю.
Інтеграція ШІ в цифрову основу SAP компанії Mahindra з надійними механізмами управління
Mahindra розвивала рішення на базі SAP, оскільки багато її ключових процесів і даних уже зберігаються в єдиному глобальному екземплярі SAP, що охоплює понад 85 організаційних одиниць. Тому інтеграція, масштабування та управління мають критичне значення. Компанія не хотіла, щоб ШІ існував поза корпоративним ландшафтом як ізольований експеримент. Спираючись на попередню роботу з гармонізації процесів і модернізації хмарної інфраструктури, можливості SAP Business Technology Platform, які тепер є ключовою складовою SAP Business AI Platform, допомагають координувати завантаження аудіо, обробку за допомогою ШІ, роботу з даними та інтеграцію з внутрішніми системами. Можливості автоматизації процесів у рішенні SAP Build підтримують етапи перевірки та затвердження, а рішення SAP Cloud ERP Private зберігають затверджені дані про рухи й час як дані основної системи обліку. У результаті формується керований робочий процес, який перетворює усні спостереження на виробничій ділянці на надійні операційні дані в цифровій основі Mahindra.
Створення практичних сценаріїв використання ШІ з урахуванням рекомендацій SAP щодо архітектури підприємства
Співпраця з корпоративними архітекторами SAP допомогла Mahindra перейти від широкого дослідження можливостей ШІ до сценаріїв використання з вимірюваним впливом на бізнес. У межах цієї співпраці SAP допомогла оцінити, де можна застосувати стандартні можливості Joule, а де більше цінності забезпечить спеціально розроблений підхід до ШІ. Для MOST Custom AI ці рекомендації допомогли сформувати керовану, готову до продуктивного використання архітектуру, узгоджену з наявними інвестиціями Mahindra в SAP і ширшим планом розвитку ШІ. Співпраця дала Mahindra практичний шлях для масштабування ШІ від перспективної ідеї для виробничої ділянки до інтегрованого корпоративного робочого процесу, зосередженого на вимірюваних результатах, а не на технологіях заради самих технологій.
Результат
Підвищення ефективності збирання даних на 40% та усунення повторного ручного введення
На першому виробничому об’єкті MOST Custom AI підвищив ефективність збирання даних дослідження рухів на 40%. Це також усунуло потребу в повторному ручному введенні даних дослідження рухів, замінивши рукописні нотатки спостережень і подвійне введення в системи SAP на голосове збирання даних, яке синхронізує структуровані дані в режимі реального часу із SAP Cloud ERP Private. Це безпосередньо усуває попередні проблеми: дублювання роботи, повільне документування та введення даних із високим ризиком помилок, забезпечуючи більш упорядкований шлях від спостереження до основної системи обліку.
Більше часу для аналізу та вдосконалення роботи інженерів
У результаті змінюється повсякденна робота промислових інженерів. Замість того щоб одночасно спостерігати, робити нотатки, а потім вводити дані, інженери можуть зосередитися на завданнях, що потребують їхньої експертизи: аналізувати робочі процеси, перевіряти дані та виявляти можливості для вдосконалення виробничої лінії. Це особливо важливо у виробничому середовищі, де впровадження ШІ залежить від довіри. Оскільки інженери й надалі контролюють перевірку та затвердження, MOST Custom AI демонструє, як ШІ може доповнювати їхню експертизу, спрощуючи роботу та підвищуючи довіру до даних.
Масштабування керованого робочого процесу на основі ШІ на різні виробничі об’єкти та сценарії використання
Більші можливості відкриваються завдяки масштабуванню. Спеціалізована функція перетворення мовлення на текст стає значно потужнішою, коли її застосовують у всій виробничій мережі Mahindra: на понад 40 виробничих об’єктах, для понад 100 актуальних моделей і тисяч етапів виробничих процесів.
У перспективі Mahindra планує дослідити аналітичні можливості Joule для MOST Custom AI. Окремо компанія співпрацює із SAP над сценарієм диспетчеризації на заводі, покликаним збільшити пропускну здатність для автомобілів, а також визначає додаткові можливості у сфері фінансів і ланцюга поставок.
Команда також досліджує, як Joule Studio та рішення SAP LeanIX можуть підтримувати майбутні сценарії на основі агентів у системах SAP і сторонніх системах. Разом ці ініціативи допомагають Mahindra закласти основу для майбутніх можливостей Autonomous Enterprise, у межах яких надійні дані, ШІ, застосунки та керовані бізнес-процеси працюють узгоджено, забезпечуючи більш інтегроване й інтелектуальне виконання процесів, водночас зберігаючи контроль за людьми.