פרוקטר אנד גמבל משתמשת בבינה מלאכותית כדי לבנות את עתיד הייצור הדיגיטלי

במהלך 184 השנים האחרונות, פרוקטר אנד גמבל (P&G) גדלה לאחת מחברות מוצרי הצריכה הגדולות בעולם, עם הכנסות עולמיות העולה על 76 מיליארד דולר ב-2021 ומעסיקה יותר מ-100,000 עובדים. המותגים שלה הם שמות מוכרים, כולל Charmin, Crest, Dawn, Febreze, Gillette, Olay, Pampers and Tide.
בקיץ 2022, P&G נכנסה לשותפות רב שנתית עם מיקרוסופט כדי לשנות את פלטפורמת הייצור הדיגיטלי של P&G. השותפים אמרו שהם ישתמשו באינטרנט התעשייתי של הדברים (IIoT), תאומים דיגיטליים, נתונים ובינה מלאכותית כדי ליצור את עתיד הייצור הדיגיטלי, לספק מוצרים לצרכנים מהר יותר ולשפר את שביעות רצון הלקוחות תוך הגדלת הפרודוקטיביות והפחתת עלויות.
"מטרת הליבה של הטרנספורמציה הדיגיטלית שלנו היא לעזור למצוא פתרונות יוצאי דופן לבעיות היומיומיות של מיליוני צרכנים ברחבי העולם, תוך יצירת צמיחה וערך עבור כל מחזיקי העניין", אמר ויטוריו קרטלה, מנהל המידע הראשי של P&G. כדי להשיג זאת, העסק משתמש בנתונים, בינה מלאכותית ואוטומציה כדי לספק זריזות וקנה מידה, להאיץ חדשנות ולשפר את הפרודוקטיביות בכל מה שאנו עושים".
הטרנספורמציה הדיגיטלית של פלטפורמת הייצור של P&G תאפשר לחברה לאמת את איכות המוצר בזמן אמת ישירות בפס הייצור, למקסם את גמישות הציוד תוך הימנעות מבזבוז ולייעל את השימוש באנרגיה ובמים במפעלי ייצור. Cretella אמרה כי P&G תהפוך את הייצור לחכם יותר על ידי אספקת איכות חיזוי ניתנת להרחבה, תחזוקה חזויה, שחרור מבוקר, פעולות ללא מגע וקיימות ייצור אופטימלית. לדבריו, עד היום דברים כאלה לא נעשו בהיקף כזה בייצור.
החברה השיקה פיילוטים במצרים, הודו, יפן וארה"ב באמצעות Azure IoT Hub ו-IoT Edge כדי לעזור לטכנאי ייצור לנתח נתונים כדי לשפר את הייצור של מוצרי טיפוח ומוצרי נייר.
לדוגמה, ייצור חיתולים כרוך בהרכבת שכבות מרובות של חומרים במהירות ובדיוק גבוהים כדי להבטיח ספיגה מיטבית, עמידות בפני דליפות ונוחות. פלטפורמות IoT תעשייתיות חדשות משתמשות בטלמטריית מכונות וניתוח מהיר כדי לנטר באופן רציף קווי ייצור לזיהוי מוקדם ומניעה של בעיות פוטנציאליות בזרימת החומר. זה בתורו מקטין את זמני המחזור, מפחית את הפסדי הרשת ומבטיח איכות תוך הגדלת פרודוקטיביות המפעיל.
P&G גם מתנסה בשימוש באינטרנט התעשייתי של הדברים, אלגוריתמים מתקדמים, למידת מכונה (ML) וניתוח חיזוי כדי לשפר את היעילות בייצור מוצרי היגיינה. P&G יכולה כעת לחזות טוב יותר את אורך יריעות הרקמה המוגמרות.
ייצור חכם בקנה מידה הוא מאתגר. זה דורש איסוף נתונים מחיישני מכשירים, יישום ניתוחים מתקדמים כדי לספק מידע תיאורי וחזוי, ואוטומציה של פעולות מתקנות. התהליך מקצה לקצה דורש מספר שלבים, כולל שילוב נתונים ופיתוח אלגוריתמים, הדרכה ופריסה. זה גם כרוך בכמויות גדולות של נתונים ועיבוד כמעט בזמן אמת.
"הסוד לשינוי קנה מידה הוא הפחתת המורכבות על ידי אספקת רכיבים נפוצים בקצה ובענן של מיקרוסופט שהמהנדסים יכולים להשתמש בהם כדי לפרוס מקרי שימוש שונים בסביבות ייצור ספציפיות מבלי לבנות הכל מאפס", אמר Cretella.
Cretella אמרה כי על ידי בנייה על Microsoft Azure, P&G יכולה כעת לבצע דיגיטציה ולשלב נתונים מיותר מ-100 אתרי ייצור ברחבי העולם, ולשפר בינה מלאכותית, למידת מכונה ושירותי מחשוב קצה כדי להשיג נראות בזמן אמת. זה, בתורו, יאפשר לעובדי P&G לנתח נתוני ייצור ולהשתמש בבינה מלאכותית כדי לקבל החלטות שמניעות שיפורים והשפעה אקספוננציאלית.
"גישה לרמה זו של נתונים בקנה מידה נדירה בתעשיית מוצרי הצריכה", אמר קרטלה.
לפני חמש שנים עשתה פרוקטר אנד גמבל את הצעד הראשון לקראת פיתוח בינה מלאכותית. הוא עבר את מה ש-Cretella מכנה "שלב ניסוי", שבו הפתרונות גדלים בקנה מידה ויישומי בינה מלאכותית הופכים מורכבים יותר. מאז, נתונים ובינה מלאכותית הפכו למרכיבים מרכזיים באסטרטגיה הדיגיטלית של החברה.
"אנחנו משתמשים בבינה מלאכותית בכל היבט של העסק שלנו כדי לחזות תוצאות, ויותר ויותר, באמצעות אוטומציה כדי להודיע ​​על פעולות", אמר Cretella. "יש לנו יישומים לחדשנות מוצרים שבהם, באמצעות מידול וסימולציה, נוכל לצמצם את מחזור הפיתוח של נוסחאות חדשות מחודשים לשבועות; דרכים לתקשר ולתקשר עם צרכנים, תוך שימוש בבינה מלאכותית כדי ליצור מתכונים חדשים בזמן הנכון. הערוצים והתוכן הנכון מעבירים את מסר המותג לכל אחד מהם”.
P&G משתמשת גם באנליטיקה חזויה כדי להבטיח שהמוצרים של החברה זמינים בשותפים קמעונאיים "היכן, מתי ואיך הצרכנים קונים", אמר Cretella. מהנדסי P&G משתמשים גם ב- Azure AI כדי לספק בקרת איכות וגמישות בציוד במהלך הייצור, הוא הוסיף.
בעוד שהסוד של P&G להרחבה מבוסס על טכנולוגיה, כולל השקעות בסביבות נתונים מדרגיות ובינה מלאכותית הבנויות על אגמי נתונים צולבים, קרטילה אמרה שהרוטב הסודי של P&G טמון בכישורים של מאות מדעני מידע ומהנדסים מוכשרים שמבינים את עסקי החברה. . לשם כך, עתידה של P&G טמון באימוץ אוטומציה של בינה מלאכותית, שתאפשר למהנדסים, מדעני נתונים ומהנדסי למידת מכונה שלה להשקיע פחות זמן במשימות ידניות שגוזלות זמן ולהתמקד בתחומים בעלי ערך מוסף.
"אוטומציה של AI גם מאפשרת לנו לספק מוצרים באיכות עקבית ולנהל הטיות וסיכונים", אמר, והוסיף כי בינה מלאכותית אוטומטית גם "תהפוך את היכולות הללו לזמינות ליותר ויותר עובדים, ובכך תשפר את היכולות האנושיות. תַעֲשִׂיָה." ”
מרכיב נוסף להשגת זריזות בקנה מידה הוא הגישה ה"היברידית" של P&G לבניית צוותים בתוך ארגון ה-IT שלה. P&G מאזנת את הארגון שלה בין צוותים מרכזיים וצוותים המשובצים בקטגוריות ובשווקים שלה. צוותים מרכזיים בונים פלטפורמות ארגוניות ויסודות טכנולוגיים, וצוותים משובצים משתמשים בפלטפורמות וביסודות אלה כדי לבנות פתרונות דיגיטליים הנותנים מענה ליכולות העסקיות הספציפיות של המחלקה שלהם. Cretella גם ציינה כי החברה נותנת עדיפות לרכישת כישרונות, במיוחד בתחומים כמו מדעי נתונים, ניהול ענן, אבטחת סייבר, פיתוח תוכנה ו-DevOps.
כדי להאיץ את השינוי של P&G, Microsoft ו-P&G יצרו משרד תפעול דיגיטלי (DEO) המורכב ממומחים משני הארגונים. ה-DEO ישמש כחממה ליצירת מקרים עסקיים בעלי עדיפות גבוהה בתחומי ייצור ותהליכי אריזה של מוצרים ש-P&G יכולה ליישם ברחבי החברה. כרתלה רואה בו יותר משרד לניהול פרויקטים מאשר מרכז מצוינות.
"הוא מרכז את כל המאמצים של צוותי חדשנות שונים העובדים על מקרי שימוש עסקיים ומבטיח שהפתרונות המוכחים שפותחו מיושמים ביעילות בקנה מידה גדול", אמר.
ל-Cretella יש כמה עצות למנהלי מערכות מידע המנסים להניע טרנספורמציה דיגיטלית בארגונים שלהם: "ראשית, קבל מוטיבציה ואנרגיה מהתשוקה שלך לעסק וכיצד אתה יכול ליישם טכנולוגיה כדי ליצור ערך. שנית, שאפו לגמישות וללמידה אמיתית. סַקרָנוּת. לבסוף, השקיעו באנשים - הצוות שלך, הקולגות שלך, הבוס שלך - כי הטכנולוגיה לבדה לא משנה דברים, אנשים כן".
Tor Olavsrud מכסה ניתוח נתונים, בינה עסקית ומדע נתונים עבור CIO.com. הוא גר בניו יורק.