Өндірістік деректерді өңдеу мен тазарту жиі күрделі міндет болып табылады, алайда бұл процесті бүкіл ұйым аясында ауқымдағанда, ол басымдыққа айналады.

Деректерді біріктірудің маңызы

Ірі деректер қоймалары кәсіпорын бойынша әртүрлі көздерден ақпарат жинақтайды. Өндірістік және логистикалық процестерден келіп түсетін деректер неғұрлым кең болса, жасанды интеллект заңдылықтарды анықтап, болжамдар жасауға соғұрлым тиімді болады.

Деректерді жеке көздерден оқшау жинау деректердің шашыраңқы қоймаларының пайда болуына әкеледі. Мұндай жүйелер арасындағы алшақтықты жою үшін бразилиялық Vivix шыны өндірушісі Mendix low-code AI-қосымшаларын әзірлеу платформасын пайдаланды, бұл әртүрлі деректер қоймаларын біріктіруге мүмкіндік берді.

Бірыңғай деректер архитектурасын енгізудің нәтижелері

Бірыңғай деректер архитектурасын енгізу және оны тазарту Vivix компаниясына келесі нәтижелерге қол жеткізуге мүмкіндік берді:

• Өндірістік мәселелерді шешу уақыты 85%-ға қысқарды
• Жылына 6 000 жұмыс сағатын үнемдеу
• Пештердің энергия тиімділігін 5%-ға арттыру
• 2025 жылы қызмет көрсету шығындарын $1 млн-ға азайту

Клиенттердің сұраныстарын өңдеу жылдамдығы бірыңғай деректер архитектурасының арқасында артты: жауап беру уақыты екі-үш аптадан екі-үш күнге дейін қысқарды. Бұл шешімдерді тезірек қабылдауға, операциялық шығындарды азайтуға және процестердің тұрақтылығын қамтамасыз етуге мүмкіндік берді.

Ұйымдық өзгерістер және цифрлық трансформацияға көзқарас

Өнеркәсіптік трансформация бөлімін құру компания басшылығының бастамасымен жүзеге асырылды, бұл эксперименттер жүргізуге және шешімдер портфелін қалыптастыруға кең мүмкіндік берді, тек бір пилоттық жобамен шектелмеді. Сондай-ақ компанияда жобалардың нәтижелерін бақылау үшін құндылықты басқару менеджері лауазымы енгізілді.

Vivix заманауи автоматтандыру жүйелерімен жұмыс істеді, бұл қажетті деректер базасын құруды жеңілдетті. Негізгі қиындықтар технологиялық шектеулерден емес, бизнес деңгейлерінің шашыраңқылығынан туындады.

Икемді әдістеме және архитектураны қайта пайдалану

Бірыңғай деректер базасы агенттік AI, цифрландыру, болжамды қызмет көрсету және робототехника бойынша эксперименттерді қолдайды. Деректер нүктелері неғұрлым көп болса, инновацияларды дамыту бағыттарын анықтау соғұрлым оңай. Тіпті сәтсіз жобалар да кейінгі талдау үшін деректер жинақтауға ықпал етеді.

Архитектура мен жинақталған негіздер логистика, қызмет көрсету, өндіріс және қауіпсіздік жобаларында қайта қолданылады. Икемді әдістеме қолданылады: егер жоба күтілген құндылықты бермесе, ол тоқтатылып, ресурстар басқа бастамаларға бағытталады.

Нәтижесінде компания кез келген қолжетімді деректерді тиімді пайдалану мүмкіндігіне ие болды, бұл жаңа шешімдерді дамытуға және әрі қарай инновацияларға жол ашты.