آینده تولید تکراری، مشارکتی و مبتنی بر داده است

تبدیل داده محور

یکی دیگر از روش‌های کلیدی تحول دیجیتال، ادغام هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) برای خودکارسازی یا حداقل ساده‌سازی و ساده‌سازی توسعه محصول است. در Raytheon، تیم‌ها از مهندسی مبتنی بر مدل برای پیش‌بینی فعل و انفعالات پیچیده سیال، ساختاری و حرارتی در سیستم‌های موشکی استفاده می‌کنند تا مهندسان بتوانند درک بهتری از نحوه عملکرد یک محصول در سرعت‌های مافوق صوت داشته باشند. اما هر صنعتی می تواند از هوش مصنوعی و ML برای کمک به تیم ها برای انتخاب طراحی بهتر و هوشمندانه تر و در نهایت محصولات و تجربیات بهتر برای مشتریان و کاربران نهایی استفاده کند.

برای مثال، فناوری پردازش زبان طبیعی، شاخه‌ای از هوش مصنوعی که ماشین‌ها را برای درک گفتار و نوشتار انسان آموزش می‌دهد، می‌تواند همه چیز را از عملیات پشتیبانی مشتری گرفته تا توضیحات محصول تجارت الکترونیک را بهبود بخشد. AI و ML همچنین می توانند برای ساده سازی و خودکارسازی عملیات انبار و ورود و پردازش داده ها استفاده شوند. در روزهای اولیه همه‌گیری، برخی از بانک‌ها برای پاسخ به هجوم گسترده برنامه‌های برنامه حفاظت از چک و ارسال سریع به دولت ایالات متحده، به اتوماسیون فرآیند رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی متکی بودند.

هدف اصلی بسیاری از تحولات دیجیتال، اتصال داده‌های ذخیره‌شده در سراسر سازمان است که کشف، دسترسی و استفاده از آن را آسان‌تر می‌کند. این اغلب از طریق یک مدل داده فدرال به دست می آید، رویکردی برای مدیریت داده که یک دید متمرکز از داده های سازمان ایجاد می کند، اگرچه در مکان های متفاوتی قرار دارد. با تراز کردن داده‌هایی که قبلاً سیلو شده بودند، در حالی که آن‌ها را در منبع ذخیره می‌کردند، فدراسیون داده‌ها دسترسی ساده‌ای به داده‌های به‌روز را فراهم می‌کند و به تیم‌های مختلف اجازه می‌دهد در طول فرآیندهای توسعه، تولید و آزمایش با یکدیگر همکاری کنند.

در شرکت‌هایی مانند Raytheon که امنیت و ایمنی یکی از دغدغه‌های اصلی است، داده‌ها باید سازماندهی شده و فایروال شوند تا اطمینان حاصل شود که فقط کسانی که دسترسی مناسبی دارند می‌توانند اطلاعات طبقه‌بندی شده را مشاهده کنند. اما پس از پیاده‌سازی، معماری داده‌های مدرن به تیم‌های Raytheon کمک کرده تا در زنجیره تامین جهانی که همچنان با چالش‌های ناشی از همه‌گیری و درگیری‌های سیاسی مداوم روبرو است، حرکت کنند.

«ما داده‌ها را در چندین سیستم ذخیره کرده بودیم. داده ها در سیستم تدارکات ما و داده ها در سیستم مدیریت ریسک ما وجود داشت. گاندری می‌گوید: داده‌هایی در جدول اصلی هر برنامه ذخیره می‌شد. اکنون، تیم زنجیره تامین ما می‌تواند همه این داده‌ها را جمع‌آوری کند و از هوش مصنوعی و ML برای پیش‌بینی بهتر زمان تحویل مواد و کمک به ما در برنامه‌ریزی بهتر فعالیت‌های برنامه‌مان استفاده کند.

این فناوری‌های دگرگون‌کننده و داده‌های بسیار مهم، همگی می‌توانند از طریق یک «رشته دیجیتال»، یک معماری ارتباطی که در طول فرآیند تولید اجرا می‌شود، به هم مرتبط شوند. با جمع‌آوری و پخش داده‌ها در طول چرخه عمر محصول، رشته دیجیتال فناوری‌های دیجیتالی متفاوت را در یک دیدگاه جامع ادغام می‌کند. البته افراد و فرآیندها در این انتقال نقش محوری دارند. همانطور که گاندری می گوید، “من می خواهم مردم بدانند که همانطور که ما در حال ایجاد این رشته دیجیتالی هستیم، همه چیز در مورد افراد و فرآیندهای کاری است که همراه آن است.”

مزایای تحول دیجیتال

برای شرکت های امروزی، مزایای تحول دیجیتال گسترده است. علاوه بر اتصال و سرعت بخشیدن به چرخه توسعه محصول و دادن داده های غنی تر و مرتبط تر به تیم ها، می تواند به کاهش ریسک نیز کمک کند.

در سطح کسب‌وکار فردی، این می‌تواند به معنای کاهش خطر ناامید کردن کاربر نهایی باشد، زیرا روش چابک به تیم‌ها کمک می‌کند تا مسائل بالقوه را در مراحل اولیه طراحی شناسایی کنند. استفاده از این رویکردهای تکراری و مشارکتی به تیم‌ها این توانایی را می‌دهد تا در مراحل اولیه با مسائل طراحی پیچیده مقابله کنند، از خطر بازکاری پرهزینه در آینده جلوگیری می‌کند و به مدیران آینده‌نگری بیشتری در مورد نحوه کار اجزای جداگانه با یکدیگر می‌دهد.