إنه عالمٌ مُثقلٌ بالبيانات، ويبذل المُصنِّعون قصارى جهدهم للتعامل معه. ومع ذلك، ووفقًا لبحثٍ أجرته شركة فورستر، فإن 98% من المُصنِّعين يُعانون من صعوبةٍ في استخدام بياناتهم. هل تُوافق على هذا الرأي لأن هذا ينطبق على تجربتك؟ لستَ وحدك، فكمية البيانات التي يجب على القادة إدارتها تتزايد بوتيرةٍ مُقلقةٍ مع تم استطلاع رأي ما يقرب من 50 بالمائة يقولون إن بياناتهم تضاعفت، ويتوقعون أن تتضاعف ثلاث مرات خلال السنوات الخمس المقبلة، بحلول عام ٢٠٣٠. لكن المشكلة لا تكمن فقط في فائض البيانات، بل في نقص التحليلات الفعّالة.
في قطاع التصنيع، لا تُعدّ البيانات مجرد مورد، بل هي المحفز لتحقيق إنتاجية وربحية غير مسبوقة. تُؤكد شركة ماكينزي وشركاه على القوة التحويلية للتحليلات في هذا القطاع. في السابق، كان المصنعون متأخرين في قدرات تكنولوجيا المعلومات، لكن استخدام التحليلات المتقدمة يُمكّنهم من توظيف بياناتهم لتحسين عملياتهم، بدءًا من توريد المواد الخام ووصولًا إلى بيع منتجاتهم النهائية.
وتساعد التحليلات المتقدمة أيضًا الشركات المصنعة على حل المشكلات التي كانت مخفية في السابق، مثل الاختناقات المخفية أو خطوط الإنتاج غير المربحة، ولكن الأهم من ذلك هو أن التحليلات تسمح لقادة التصنيع بالاستفادة من الرؤى في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات تستند إلى الحقائق ودفع التحول.
تُعيق التحليلات الضعيفة عمليات التصنيع، وتؤدي إلى ضعف اتخاذ القرارات، وتُعيق الابتكار بسبب فشلها في معالجة تحديات البيانات الحرجة. تُسلط دراسة أجرتها ديلويت الضوء على ما يقرب من 70 في المائة من الشركات المصنعة إن تحديد القضايا مثل جودة البيانات، والسياق، والتحقق من الصحة هي عقبات رئيسية أمام تنفيذ الذكاء الاصطناعي، ولكن التحليلات القوية ضرورية للتغلب على هذه العقبات.
فهم التحديات التحليلية الرئيسية للتصنيع اليوم
آخر مرة شهد فيها قطاع التصنيع هذا التغيير الكبير كانت مع إدخال الأتمتة في منتصف القرن العشرين، والتي أحدثت ثورةً فعليةً في الإنتاج والصناعة ككل. واليوم، تتصدر التحليلات ثورةً أخرى، إذ تمتلك القدرة على تحويل البيانات الهائلة إلى رؤى عملية، مما يُحدث نقلةً نوعيةً في قطاع التصنيع من المصنع إلى المصنع. للأسف، تتزايد كمية البيانات في قطاع التصنيع بوتيرة سريعة، مدفوعةً بالذكاء الاصطناعي، مما يُفاقم مشكلةً كبيرةً بالفعل - كثرة البيانات، وقلة الوقت، أو أحيانًا، عدم كفاية الخبرة لتحليلها.
وجد تقرير صادر عن مجلس قيادة التصنيع أن ما يقرب من ثلاثة أرباع المصنّعين لا يزالون يعتمدون على جداول البيانات (!!!) لإدخال البيانات يدويًا، بينما لا يزال 68% يستخدمونها لتحليل البيانات. وهناك أيضًا مشكلة تتعلق بمدى موثوقية البيانات من الأساس. بالنسبة للكثيرين، الإجابة هي "لا"، حيث يتمتع 25% فقط من المصنّعين بثقة عالية في بياناتهم. بالإضافة إلى ذلك، تشمل تحديات البيانات الأخرى اختلاف أنظمة تخزين البيانات (53%)، وصعوبة الوصول إلى البيانات (28%)، ونقص المهارات اللازمة لتحليل البيانات بفعالية (28%).
هذه التحديات مستمرة، وتُبرز الحاجة المُلحة للمصنعين إلى التحليلات المتقدمة. أدوات التحليلات القوية قادرة على العمل بسرعات لا تُضاهيها أي جداول بيانات أو بيانات بشرية، مما يُمكّن المصنعين من تبسيط تكامل البيانات وضمان جودتها. تُشير مجلة فوربس إلى أن البيانات يجب أن تُشكل أساس مستقبل التصنيع. فالبيانات الصحيحة، إلى جانب التحليلات المُتطورة، تُمكّن المصنعين ومختلف الجهات المعنية من اتخاذ قرارات أكثر استنارة، مما يضمن ليس فقط مواكبة أعمالهم للمستقبل، بل واغتنام الفرص وتقليل نقاط الضعف.
لماذا تُعدّ الاستراتيجيات القائمة على التحليلات مفتاحًا للنجاح - أهم 5 أساسيات
قد تُشكّل التحليلات المتقدمة تحدياتٍ وفرصًا في آنٍ واحد، لكنّ الفوائد تكون أكبر بكثير عندما ينجح القادة في تحقيق تحوّل حقيقي في مجالات عمل أساسية لم تكن مُتصوّرة سابقًا. يشمل ذلك تحسين الجودة، وتحسين الأداء والعائد، وخفض التكاليف، وتحسين سلاسل التوريد. إليكم كيف يُمكن للمديرين التنفيذيين الاستفادة من هذه الاستراتيجيات لمواجهة تحديات البيانات:
1. التخلص من جداول البيانات واتبع نهجًا موحدًا يعتمد على التحليلات:
لا تستطيع جداول البيانات القديمة مواكبة متطلبات التصنيع الحديث. تزدهر التحليلات عند وجود نهج موحد للبيانات. تؤمن جارتنر بضرورة امتلاك المصنّعين "إطار عمل وعملية منسقة لتطوير البيانات المُهيكلة وغير المُهيكلة، وتنظيمها، وتحديثها، وتقديمها"، لكننا نخطو خطوة أبعد، مؤكدين على توحيد كل استراتيجية. تضمن التحليلات المتقدمة عمل الجميع انطلاقًا من مصدر واحد للحقيقة، وكسر الحواجز، وتحسين جميع العمليات.
2. توقف عن استخدام العمليات القديمة واستثمر في التحليلات المتقدمة والذكاء الاصطناعي:
تقول ديلويت إن الوصول إلى بيانات عالية الجودة شرطٌ أساسيٌّ لاعتماد الذكاء الاصطناعي، وقد أفاد ثلاثة أرباع المشاركين بأنهم قد غيّروا مسارهم نحو تعزيز الاستثمار في إدارة دورة حياة البيانات لدعم استراتيجيتهم المُولِّدة للذكاء الاصطناعي. وتُعدّ المنصات التحليلية أساسيةً أيضًا، إذ يُمكن الاستفادة منها في التحليلات التنبؤية والتوجيهية لاكتشاف الأنماط، وتحسين العمليات، وتوقع التحديات المستقبلية، مما يُتيح اتخاذ قرارات قائمة على البيانات.
3. إصلاح عدم الثقة في البيانات، واستخدام التحليلات لضمان جودة البيانات والحوكمة:
تشير أبحاث جارتنر إلى أن الشركات المصنعة بحاجة إلى التأكد من بناء بيئة قابلة للتطوير، عملية تبادل البيانات القائمة على القيمة لإطلاق العنان لاستخدام بيانات تكنولوجيا المعلومات والأعمال المتنوعة لاتخاذ قرارات الأعمال. "بتطبيق مبادئ حوكمة البيانات والتحليلات، يمكن لمديري تكنولوجيا المعلومات توفير جودة البيانات اللازمة لتمكين تبادل البيانات عبر أنظمة بيئية معقدة."
4. إنهاء الفوضى المنعزلة من خلال الرؤية القائمة على التحليلات:
على سبيل المثال، عندما تُجزأ البيانات عبر وحدات تخزين منفصلة، قد تتأثر مراقبة الجودة، مما يُصعّب إجراء تحليلات شاملة، ويُصعّب تحديد الأسباب الجذرية للعيوب وعدم الكفاءة. كما يُمكن أن يكون التأخير في اتخاذ القرارات نتيجةً ثانويةً غير مرغوب فيها. تضمن التحليلات المتقدمة عدم تأثير وحدات التخزين على الكفاءة التشغيلية، حيث تُحوّل المعلومات المُتفرقة إلى رؤى مترابطة لضمان منتجات ذات جودة أفضل، وعمليات مُبسّطة، واتخاذ قرارات أسرع وأذكى.
5. تفكير أقل، وأتمتة أكثر، ومراقبة في الوقت الحقيقي:
تُمكّن أجهزة الاستشعار المتطورة، وأدوات مراقبة الآلات، وأنظمة التقارير الآلية، المصنّعين من التقاط البيانات وتحليلها آنيًا، بينما تُحوّل التحليلات هذه البيانات إلى رؤى عملية تُحسّن العمليات وتتنبأ بالمشاكل قبل ظهورها. هذا المزيج من البيانات والتحليلات الآنية يُمكّن المصنّعين من تحسين الكفاءة، وتقليل فترات التوقف، ومعالجة التحديات بسرعة.
من الاستراتيجية إلى الواقع: كيف تمكن أحد العملاء من تحقيق ملايين الدولارات باستخدام التحليلات المتقدمة
في عالمنا الذي تعتمد فيه البيانات على البيانات، يمكن للتحليلات أن تُحدث تحولات جذرية، بتحويل استراتيجيات البيانات إلى نتائج عملية. ووفقًا لشركة ديلويت، تعاونت شركة دايملر تراكس آسيا مع الشركة لتنفيذ منصة استشعار استباقية تُحلل البيانات المُهيكلة وغير المُهيكلة، مما يُمكّن من التنبؤ بمشاكل الجودة وتحديد أولوياتها قبل 13 شهرًا. وفي غضون عامين، وفّر هذا النهج المُرتكز على التحليلات على العميل. $8 مليون في تكاليف الضمان، تسليط الضوء على مدى قوة التحليلات، وضمان قدرة قادة التصنيع على اكتشاف الرؤى المخفية سابقًا، وحل التحديات بشكل استباقي، وإطلاق العنان لقيمة الأعمال القابلة للقياس.
التصرف الآن أو التخلف عن الركب - لماذا يعد تبني عقلية تعتمد على التحليلات أمرًا بالغ الأهمية
مع تدفق البيانات بوتيرة مُقلقة، يقف قادة قطاع التصنيع عند مفترق طرق حاسم، مما يتطلب منهم ليس فقط مواجهة التحديات وجهاً لوجه، بل اغتنام هذه الفرصة بفضل قوة التحليلات. تضيق آفاق العمل، مما يعني أن على المسؤولين التنفيذيين التحرك فوراً للاستفادة من إمكانات بياناتهم من خلال التحليلات المتقدمة للحفاظ على قدرتهم التنافسية. فمن خلال تطبيق التحليلات المتقدمة، يمكن لقادة الأعمال استخلاص رؤى ثاقبة تُمكّن من اتخاذ قرارات أسرع تُعزز الاستثمارات الاستراتيجية، وتُشكل السياسات، وتُحسّن اعتماد التقنيات المبتكرة.
بعد الشراكة مع خبير في التصنيع الذكي مثل INCIT، يمكن لقادة التصنيع الاستفادة من حلول تحليلية مثل XIRI-Analytics، بعد تقييم النضج الرقمي أو تقييم الحوكمة البيئية والاجتماعية والمؤسسية (ESG) بواسطة مؤشر جاهزية الصناعة الذكية (SIRI) أو مؤشر جاهزية الصناعة لاستدامة المستهلك (COSIRI)، وذلك لاكتشاف رؤى جديدة قائمة على البيانات، مما يسمح لشركات التصنيع بفتح آفاق التحسين المستمر. تُمكّن XIRI-Analytics المصنّعين من اتخاذ قرارات مبنية على البيانات، وإجراء مقاييس عالمية، وإعداد ملفات تعريف التكاليف، وتحليل انبعاثات غازات الدفيئة، لتعزيز الكفاءة والتنافسية والاستدامة.
ستعمل المنصة على توليد وتجميع البيانات ذات الصلة لإجراء تحليلات معمقة، لتبرز كأداة تحويلية ذات فوائد بعيدة المدى للشركات ومختلف أصحاب المصلحة، بما في ذلك الحكومات وصانعي السياسات والشركات الخاصة والمؤسسات المالية وشركات الأسهم. لمعرفة المزيد، تفضل بزيارة موقع INCIT.
