وباعتباره قطاعاً يستلزم الكفاءة ليكون فعّالاً من حيث التكلفة فعلياً، فإن إيجاد سُبل لجعل العمليات تسير بشكل أفضل وأسرع وبنهج أكثر استناداً إلى المعلومات يمثّل أولوية كبرى لدى شركات التصنيع.
واليوم، ومع تنوّع التقنيات المتاحة لنا — من الذكاء الاصطناعي إلى منصات تحليلات البيانات القوية وإنترنت الأشياء (IoT) — أصبح قطاع التصنيع جاهزاً للتحسين والتطوير. غير أن التقنية وحدها لا تكفي. فبدون أساس مناسب من نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) — مثل Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations — تجد شركات التصنيع صعوبةً في جمع هذه الابتكارات معاً في منظومة تشغيلية واحدة ومترابطة.
وفي هذه المقالة، نُلقي نظرة عن قرب على عملية التصنيع — بدءاً من التوريد وحتى التوزيع — وكيف يعمل Dynamics 365 Finance & Operations بوصفه حلاً لتخطيط موارد المؤسسات على دعم هذه التقنيات لتعزيز كل خطوة من خطوات هذه الرحلة.
لا تقتصر إدارة الموردين على مجرد بناء علاقات مع مورّديكم. فبوصفكم عميلاً، تمتلكون بالفعل الفرصة لمساعدة مورّديكم على أن يكونوا أكثر استباقيةً في طريقة تزويدكم بمنتجاتهم. فعلى سبيل المثال، إذا كان لديكم نظام يراقب مخزونكم باستمرار ويُبلّغ المورّدين بشكل استباقي بموعد حاجتكم إلى طلبية جديدة، فسيتوفر لديهم الوقت الكافي لتحضيرها وتوريدها قبل نفاد المخزون. وهذا يعني أنه بإمكانكم تجنّب توقّف عملياتكم بسبب نقص المواد الخام.
ومع Dynamics 365 F&O، لم تعد هذه فكرةً بعيدة المنال — إذ يربط هذا النظام إدارة المخزون وبيانات المورّدين وأدوات التنبؤ لديكم، بحيث تصبح المشتريات عمليةً تنبؤيةً بدلاً من كونها تفاعليةً.
والميزة الرائعة هنا هي أنه ليس عليكم قضاء الوقت في بناء هذه الخوارزميات. فثمة عدد من الخيارات الجاهزة المتاحة التي يمكنكم دمجها في أنظمتكم والاستفادة منها بشكل شبه فوري.
كما يمكن للتقنية أن تؤدي دوراً في إدارة الجودة. فمن خلال تقييم واختبار جودة كل مكوّن من مكوّنات منتجكم بصورة منتظمة — وجمع تلك البيانات وتحليلها — يمكنكم تقديم ملاحظات مبنيّة على معلومات إلى مورّديكم كي يتمكّنوا من تحسين مدخلاتهم. ولن يقتصر هذا النهج التحسيني على تحسين علاقتكم بالمورّدين، بل سيحدّ أيضاً من الخسارة المحتملة في الإيرادات الناتجة عن منتج دون المستوى.
من أبرز التطورات التي نشهدها على أرضية المصنع الجمع الآلي للبيانات. فامتلاك رؤية واضحة لما يجري — مثل أوامر العمل، وأوامر البيع، والأصناف قيد الإنتاج — وما لا يزال يتعيّن إنجازه، يجعل اتخاذ قرارات مبنيّة على معلومات على مدار عملية التصنيع أكثر يُسراً بكثير.
وهنا أيضاً، يؤدي Dynamics 365 F&O دور المُنسِّق — إذ يلتقط بيانات الإنتاج في الوقت الفعلي ويربطها بالمالية وسلسلة الإمداد والتخطيط، بحيث يجري اتخاذ القرارات بشكل أسرع وفي سياقها الصحيح.
ومن الابتكارات الأخرى في عملية الإنتاج الأتمتة عن بُعد للعمليات (RPA). ومع هذا النهج، تجري أتمتة أي مهمة يدوية متكررة، مما يُتيح لموظفيكم التفرّغ لمهام أكثر أهمية واستراتيجية. غير أنكم — وأنتم تطبّقون هذه التقنية — ستكونون مع فريقكم مسؤولين عن “تعليم” النظام ماذا يفعل في كل سيناريو قد يعترض العمل.
وتُعدّ إدارة الهدر مجالاً مهماً آخر يستحق النظر فيه، لأنه يمثّل خطراً كبيراً من منظور التكلفة. فإذا لم تعمل شركات التصنيع على تقليل الهدر لديها إلى أدنى حد، فمن المحتّم أن تكون عملياتها غير فعّالة إلى حدٍّ بعيد — ومكلفة.
حالما يُصنَّع المنتج، يحين وقت إرساله في طريقه إلى المستخدم النهائي. وهنا، سواء أكانوا يعملون مع شريك أم يديرون التوزيع بأنفسهم، ثمة فرصة كبيرة لتحسين التكاليف من خلال الحل التقني المناسب. فالمنصات الغنية بالبيانات قادرة على تحسين إدارة النقل تحسيناً جذرياً عبر تصنيف العملاء حسب المنطقة، ووضع مسارات مُثلى وجداول للسائقين، وتمكين أنظمة التتبّع التي توفّر للعملاء رؤية آنية.
ويربط Dynamics 365 F&O هذه الرؤى المتعلقة بالتوزيع مرةً أخرى بالأداء المالي والتخطيط للطلب، مما يساعد شركات التصنيع على تحقيق التوازن بين كفاءة التكلفة وتجربة العميل.
وفي حين أن عدداً من شركات التصنيع تُزوّد عملاءها حالياً عبر موزّعين خارجيين، فقد انتقلت شركات أخرى إلى بيع منتجاتها مباشرةً إلى المستخدمين النهائيين. وثمة قيمة في هذا النهج من منظور جمع البيانات. فمع توفّر معلومات العملاء مثل السلوك الشرائي، يمكن لشركات التصنيع أن تخطّط بشكل أفضل لمتطلبات إنتاجها في المستقبل. وهنا، يمكن للبيانات المستقاة من كل عملية إنتاج أن تساعدكم على فهم المواضع التي يمكن فيها تقليل الهدر — وأن ترشدكم إلى الكشف عن أساليب أكثر كفاءةً لأداء العمل نفسه.
في عملية تصنيع معقّدة، قد يكون حتى أقصر فترة توقّف مكلفةً. وهنا يمكن أن يعود التصرّف الاستباقي بالفائدة، وذلك باستخدام البيانات المستمدّة من مختلف مراحل عملية التصنيع للتخطيط بعناية لأي توقّف في الوقت الأقل تعطيلاً. ولإتقان ذلك، تحتاجون إلى نقاط لجمع البيانات داخل كل مكوّن من مكوّنات العملية، بحيث تحصلون على الصورة الكاملة للأنظمة والآلات المعنيّة.
ويمكنكم كذلك استخدام البيانات والتعلم الآلي لإجراء صيانة استباقية. فمع توفّر المعلومات الصحيحة حول آلة ما، والمدة التي استُخدمت فيها، والمواضع التي قد تعاني منها بعض المشكلات، يمكن لنظامكم أن يُنبّه فريق الصيانة أو مزوّد الخدمة إلى جدولة عملية صيانة. كما يمكن للنظام أن يُخبركم بالأدوات المطلوبة لإجراء الصيانة، وأن يُشير إلى أي مواطن قد تحتاج إلى اهتمام خاص.
وعندما تُغذّى بيانات إدارة الأصول ضمن Dynamics 365 F&O، فإنها تُكوِّن صورةً متكاملة — من تكاليف الصيانة إلى المكاسب الإنتاجية — بما يُتيح للقادة تحسين الآلات والنتائج التجارية المرتبطة بها معاً.
عند التطلّع إلى ما يتّجه إليه قطاع التصنيع، ثمة عدد من التغيّرات المهمة في الأفق. فمن ناحية، قد نُصبح أمام قطاع رقميّ بالكامل خلال سنوات قليلة فقط. وقد يبدو هذا صعب التصديق نظراً لأن التصنيع كان في معظمه نشاطاً حضورياً، لكن جائحة COVID-19 كشفت عن مدى إمكانية الانتقال إلى تصنيع قائم على الأولوية عن بُعد والأولوية الرقمية. والآن، على القطاع أن يُظهر لنا كيف يبدو ذلك في التطبيق العملي.
والتحوّل الكبير الآخر الذي يُرجَّح أن نشهده هو أن اتخاذ القرار لن يعود معتمداً على الإنسان. بل ستدفعه خوارزميات مُولَّدة عبر منصات قوية للتعلم الآلي. وسيبقى الاعتماد على البشر قائماً في بناء النماذج المناسبة استناداً إلى العملية التصنيعية المعنيّة.
نحن في Intwo متحمّسون لرؤية إلى أين سيتّجه القطاع بعد ذلك، ونتطلّع إلى الشراكة مع عملائنا لتحويل هذه التغيّرات إلى واقع.
تواصلوا معنا لمعرفة كيف يمكن لـ Intwo المساعدة في تحسين عملياتكم، واكتشفوا كيف يمكن لـ Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations أن يُحدث تحوّلاً في قطاع التصنيع في دولة الإمارات العربية المتحدة.
تعمل التقنية على تحويل قطاع التصنيع في كل مرحلة، بدءاً من توريد المواد الخام وحتى تسليم المنتجات الجاهزة. فالذكاء الاصطناعي، وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT)، وتحليلات البيانات، والحوسبة السحابية، تُساعد شركات التصنيع على أتمتة المهام المتكررة، وجمع بيانات الإنتاج في الوقت الفعلي، وتحسين سلاسل الإمداد، واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. فما كان يحتاج فيما مضى إلى إشراف يدوي وتخمين، أصبح اليوم مدفوعاً بأنظمة مترابطة وخوارزميات ذكية. والنتيجة هي إنتاج أسرع، وأخطاء أقل، وتكاليف أدنى، والقدرة على الاستجابة لطلب السوق بشكل شبه فوري.
تُساعد التقنية شركات التصنيع على بناء علاقات أقوى مع مورّديها من خلال توفير رؤى مستندة إلى البيانات. فعبر التقييم والاختبار المستمرّين لجودة المكوّنات الواردة وتحليل تلك البيانات، يمكنكم تقديم ملاحظات مبنيّة على معلومات إلى المورّدين لمساعدتهم على التحسّن. ويُقلّل هذا النهج الاستباقي من مخاطر تلقّي مواد دون المستوى قد تُفضي إلى عيوب في المنتج وخسارة في الإيرادات. كما تُساعدكم منصات البيانات على تتبّع أداء المورّدين عبر الزمن، والمقارنة بينهم، واتخاذ قرارات مشتريات أكثر ذكاءً تُحافظ على انسيابية سلسلة الإمداد وكفاءتها.
يمنح الجمع الآلي للبيانات شركات التصنيع رؤيةً آنيةً لما يجري على أرضية الإنتاج. فبدلاً من الاعتماد على التقارير اليدوية وجداول البيانات، يمكنكم تتبّع أوامر العمل، وأوامر البيع، والأصناف قيد الإنتاج، وما لا يزال يتعيّن إنجازه، في أي لحظة. وتُسهّل هذه الرؤية كثيراً تحديد نقاط الاختناق، وتوزيع الموارد بفعالية، واتخاذ قرارات مبنيّة على معلومات على مدار عملية الإنتاج. فهي تُحلّ محلّ التخمين ببيانات موثوقة، وهو أمر جوهري لتحسين الكفاءة وتقليل الهدر.
تعمل الأتمتة الروبوتية للعمليات (RPA) على أخذ المهام المتكررة واليدوية وأتمتتها. وفي قطاع التصنيع، قد يشمل ذلك إدخال البيانات، ومعالجة الفواتير، وتحديثات المخزون، وتتبّع الطلبات، وفحوصات الجودة الروتينية. ومن خلال أتمتة هذه المهام، تُتيحون لموظفيكم التفرّغ للتركيز على أعمال أكثر استراتيجيةً وإبداعاً تُضيف قيمةً حقيقيةً لعملياتكم. وتُقلّل RPA من الخطأ البشري، وتُسرّع العمليات، وتُخفّض التكاليف التشغيلية. وهي من أبسط وأكثر السُّبل تأثيراً للبدء في تحسين الكفاءة على أرضية المصنع.
يمكن للمنصات الغنية بالبيانات أن تُحسّن كثيراً طريقة تعامل شركات التصنيع مع التوزيع. فالتقنية تُتيح لكم تصنيف العملاء حسب المنطقة، ووضع مسارات تسليم مُثلى، وبناء جداول فعّالة للسائقين، وتوفير تتبّع آنيّ بحيث يعرف العملاء دائماً أين توجد شحناتهم. كما ينتقل بعض شركات التصنيع من الاعتماد على موزّعين خارجيين إلى البيع المباشر للمستخدمين النهائيين. ويمنحهم هذا النهج الوصول إلى بيانات قيّمة عن العملاء، مثل السلوك الشرائي، مما يُساعدهم على التخطيط للإنتاج المستقبلي بدقّة أكبر، وبناء علاقات أقوى مع الأشخاص الذين يشترون منتجاتهم.
يربط إنترنت الأشياء الآلات، وأجهزة الاستشعار، والأجهزة عبر أرضية المصنع بمنصة بيانات مركزية. وتقوم هذه الأجهزة المترابطة بجمع بيانات مستمرة عن أداء المعدات، ودرجة الحرارة، والاهتزاز، واستهلاك الطاقة، ومخرجات الإنتاج. وحين تُحلَّل هذه البيانات في الوقت الفعلي باستخدام تحليلات قائمة على السحابة، يمكن لشركات التصنيع اكتشاف الحالات الشاذّة قبل أن تُسبّب أعطالاً، وتحسين أداء الآلات، وتقليل التوقّف غير المخطّط له. ويُحوّل إنترنت الأشياء مصنعكم إلى بيئة ذكية ومترابطة تُسهم فيها كل قطعة من المعدات في تحقيق رؤية أوضح وقرارات تشغيلية مبنيّة على معلومات أفضل.
يعمل الذكاء الاصطناعي على نقل اتخاذ القرار في قطاع التصنيع من الاعتماد على الإنسان إلى الاعتماد على البيانات. فخوارزميات التعلم الآلي قادرة على تحليل كميات ضخمة من بيانات الإنتاج وسلسلة الإمداد والسوق لتحديد الأنماط ووضع تنبّؤات قد يُغفلها البشر. كما يمكن للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تُنبّه إلى مشكلات الجودة المحتملة، وتتنبّأ بالطلب، وتُحسّن جداول الإنتاج، بل وتُجري صيانة استباقية للمعدات. وفي المستقبل، سيُصبح اتخاذ القرار في قطاع التصنيع مدفوعاً إلى حدٍّ كبير بخوارزميات مبنيّة على نماذج قوية للتعلم الآلي، بينما يتركّز دور البشر على بناء تلك النماذج وصقلها بدلاً من اتخاذ كل قرار بشكل يدوي.
يعني قطاع تصنيع رقميّ بالكامل أن كل خطوة من خطوات العملية — من التوريد إلى الإنتاج إلى التوزيع — تكون مترابطة، ومدفوعة بالبيانات، ومُؤتمتة إلى حدٍّ بعيد. وقد أثبتت جائحة COVID-19 أن التصنيع قادر على العمل بنُهُج تعتمد على الأولوية عن بُعد والأولوية الرقمية بفعالية أكبر مما توقّعه كثيرون. وفي بيئة رقمية بالكامل، تتعاون الفِرَق عبر منصات سحابية، ويُراقَب الإنتاج في الوقت الفعلي عبر إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي، وتستجيب سلاسل الإمداد بشكل ديناميكيّ لإشارات الطلب، وتُتخذ القرارات بناءً على بيانات حيّة بدلاً من تقارير تاريخية. وقد لا نكون بعيدين سوى ببضع سنوات عن هذا الواقع.
تُتيح التقنية لشركات التصنيع الانتقال من فحوصات الجودة اليدوية إلى أنظمة تفتيش مؤتمتة ومدعومة بالذكاء الاصطناعي. فمنصات التعرّف البصري، على سبيل المثال، تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لفحص القطع المُصنَّعة واكتشاف العيوب بشكل أسرع وأكثر اتساقاً من المفتّشين البشريين. ومن خلال جمع بيانات الجودة وتحليلها عبر الزمن، يمكن لشركات التصنيع تحديد الاتجاهات، وتقديم ملاحظات مبنيّة على معلومات إلى المورّدين، وتحسين منتجاتها باستمرار. ويُقلّل ذلك من الهدر، ويُخفّض تكلفة المخرجات المعيبة، ويضمن أن يحصل العملاء على منتجات تستوفي معايير عالية بشكل ثابت.
تمتلك Intwo خبرة تزيد على 20 عاماً في مساعدة شركات التصنيع على تبنّي التحوّل الرقمي عبر تقنيات Microsoft. فنحن نعمل مع شركات التصنيع على تطبيق البنية التحتية السحابية على Azure، ونشر أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) مع Dynamics 365، وربط أجهزة إنترنت الأشياء، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات لعمليات أكثر ذكاءً. كما تُقدّم Intwo خدمات إدارة مستمرة للحفاظ على تشغيل كل شيء بأمان وكفاءة. ومع عملاء مثل Bosch وSiemens وScandinavian Tobacco، تُدرك Intwo التحديات الفريدة التي تواجهها شركات التصنيع، وتُقدّم حلولاً مُخصّصة تُحقّق تحسينات ملموسة عبر دورة حياة الإنتاج بأكملها.
اطمئن. نحن معك.
لنتواصل ونتغلب معًا على تحديات عملك.