За апошнія 184 гады Procter & Gamble (P&G) ператварылася ў адну з найбуйнейшых у свеце кампаній спажывецкіх тавараў, сусветны даход якой у 2021 годзе перавысіў 76 мільярдаў долараў і налічвае больш за 100 000 супрацоўнікаў. Яго брэнды з'яўляюцца вядомымі імёнамі, у тым ліку Charmin, Crest, Dawn, Febreze, Gillette, Olay, Pampers і Tide.
Летам 2022 года P&G заключыла шматгадовае партнёрства з Microsoft па трансфармацыі лічбавай вытворчай платформы P&G. Партнёры заявілі, што будуць выкарыстоўваць прамысловы Інтэрнэт рэчаў (IIoT), лічбавыя двайнікі, дадзеныя і штучны інтэлект для стварэння будучыні лічбавай вытворчасці, хутчэйшай дастаўкі прадуктаў спажыўцам і павышэння задаволенасці кліентаў пры адначасовым павышэнні прадукцыйнасці і зніжэнні выдаткаў.
«Асноўная мэта нашай лічбавай трансфармацыі - дапамагчы знайсці выключныя рашэнні паўсядзённых праблем мільёнаў спажыўцоў па ўсім свеце, адначасова ствараючы рост і каштоўнасць для ўсіх зацікаўленых бакоў», - сказаў Віторыо Крэтэла, галоўны інфармацыйны дырэктар P&G. Каб дасягнуць гэтага, бізнес выкарыстоўвае даныя, штучны інтэлект і аўтаматызацыю для забеспячэння манеўранасці і маштабу, паскарэння інавацый і павышэння прадукцыйнасці ва ўсім, што мы робім».
Лічбавая трансфармацыя вытворчай платформы P&G дазволіць кампаніі правяраць якасць прадукцыі ў рэжыме рэальнага часу непасрэдна на вытворчай лініі, максімальна павялічыць устойлівасць абсталявання, пазбягаючы адходаў, і аптымізаваць выкарыстанне энергіі і вады на вытворчых прадпрыемствах. Крэтэла сказаў, што P&G зробіць вытворчасць больш разумнай, забяспечваючы маштабаваную прагнозную якасць, прагнознае абслугоўванне, кантраляваны выпуск, бескантактавыя аперацыі і аптымізаваную ўстойлівасць вытворчасці. Паводле яго слоў, на сённяшні дзень такога маштабу на вытворчасці не рабілася.
Кампанія запусціла пілотныя праграмы ў Егіпце, Індыі, Японіі і ЗША з выкарыстаннем Azure IoT Hub і IoT Edge, каб дапамагчы тэхналагічным спецыялістам аналізаваць даныя для паляпшэння вытворчасці вырабаў для догляду за дзецьмі і папяровай прадукцыі.
Напрыклад, вытворчасць падгузнікаў прадугледжвае зборку некалькіх слаёў матэрыялаў з высокай хуткасцю і дакладнасцю для забеспячэння аптымальнай ўбіральнасці, герметычнасці і камфорту. Новыя прамысловыя платформы IoT выкарыстоўваюць машынную тэлеметрыю і высакахуткасную аналітыку для бесперапыннага маніторынгу вытворчых ліній для ранняга выяўлення і прадухілення магчымых праблем у патоку матэрыялаў. Гэта, у сваю чаргу, скарачае час цыклу, памяншае страты ў сетцы і забяспечвае якасць, адначасова павялічваючы прадукцыйнасць аператара.
P&G таксама эксперыментуе з выкарыстаннем прамысловага Інтэрнэту рэчаў, перадавых алгарытмаў, машыннага навучання (ML) і прагнастычнай аналітыкі для павышэння эфектыўнасці вытворчасці сродкаў гігіены. Цяпер P&G можа лепш прагназаваць даўжыню гатовых лістоў сурвэткі.
Разумная вытворчасць у маштабах - складаная задача. Гэта патрабуе збору даных з датчыкаў прылады, прымянення пашыранай аналітыкі для прадастаўлення апісальнай і прагназуючай інфармацыі і аўтаматызацыі карэкціруючых дзеянняў. Скразны працэс патрабуе некалькіх этапаў, уключаючы інтэграцыю даных і распрацоўку алгарытму, навучанне і разгортванне. Гэта таксама ўключае вялікія аб'ёмы даных і апрацоўку амаль у рэжыме рэальнага часу.
«Сакрэт маштабавання заключаецца ў зніжэнні складанасці шляхам прадастаўлення агульных кампанентаў на мяжы і ў воблаку Microsoft, якія інжынеры могуць выкарыстоўваць для разгортвання розных варыянтаў выкарыстання ў пэўных вытворчых асяроддзях без неабходнасці ствараць усё з нуля», — сказаў Крэтэла.
Крэтэла сказаў, што, абапіраючыся на Microsoft Azure, P&G цяпер можа алічбоўваць і інтэграваць даныя з больш чым 100 вытворчых пляцовак па ўсім свеце, а таксама паляпшаць паслугі штучнага інтэлекту, машыннага навучання і периферийных вылічэнняў для дасягнення бачнасці ў рэжыме рэальнага часу. Гэта, у сваю чаргу, дазволіць супрацоўнікам P&G аналізаваць вытворчыя даныя і выкарыстоўваць штучны інтэлект для прыняцця рашэнняў, якія спрыяюць паляпшэнню і экспанентнаму ўплыву.
«Маштабны доступ да такога ўзроўню даных рэдка сустракаецца ў індустрыі спажывецкіх тавараў», — сказаў Крэтэла.
Пяць гадоў таму кампанія Procter & Gamble зрабіла першы крок да развіцця штучнага інтэлекту. Ён прайшоў праз тое, што Cretella называе «эксперыментальнай фазай», калі рашэнні растуць у маштабах, а прыкладанні штучнага інтэлекту становяцца больш складанымі. З тых часоў даныя і штучны інтэлект сталі цэнтральнымі элементамі лічбавай стратэгіі кампаніі.
«Мы выкарыстоўваем штучны інтэлект ва ўсіх аспектах нашага бізнесу для прагназавання вынікаў і ўсё часцей з дапамогай аўтаматызацыі для інфармавання дзеянняў», — сказаў Крэтэла. «У нас ёсць дадаткі для інавацыйнай прадукцыі, дзе з дапамогай мадэлявання і мадэлявання мы можам скараціць цыкл распрацоўкі новых формул з месяцаў да тыдняў; спосабы ўзаемадзеяння і зносін з спажыўцамі, выкарыстоўваючы штучны інтэлект для стварэння новых рэцэптаў у патрэбны час. каналы і правільны кантэнт перадаюць паведамленне брэнда кожнаму з іх».
P&G таксама выкарыстоўвае прагнозную аналітыку, каб гарантаваць, што прадукты кампаніі будуць даступныя рознічным партнёрам, «дзе, калі і як спажыўцы купляюць», сказаў Крэтэла. Інжынеры P&G таксама выкарыстоўваюць Azure AI для забеспячэння кантролю якасці і гнуткасці абсталявання падчас вытворчасці, дадаў ён.
У той час як сакрэт маштабавання P&G заснаваны на тэхналогіях, уключаючы інвестыцыі ў маштабаваныя даныя і асяроддзя штучнага інтэлекту, пабудаваныя на міжфункцыянальных азёрах даных, Крэтэла сказаў, што сакрэт P&G заключаецца ў навыках сотняў таленавітых навукоўцаў і інжынераў па апрацоўцы дадзеных, якія разумеюць бізнес кампаніі. . З гэтай мэтай будучыня P&G заключаецца ў прыняцці аўтаматызацыі штучнага інтэлекту, што дазволіць яе інжынерам, спецыялістам па апрацоўцы дадзеных і інжынерам па машынным навучанні марнаваць менш часу на працаёмкія заданні ўручную і засяроджвацца на сферах, якія дадаюць каштоўнасць.
«Аўтаматызацыя штучнага інтэлекту таксама дазваляе нам пастаўляць прадукцыю нязменнай якасці і кіраваць прадузятасцю і рызыкай», — сказаў ён, дадаўшы, што аўтаматызаваны штучны інтэлект таксама «зробіць гэтыя магчымасці даступнымі для ўсё большай колькасці супрацоўнікаў, тым самым пашыраючы магчымасці чалавека». прамысловасць». »
Яшчэ адным элементам дасягнення манеўранасці ў маштабе з'яўляецца «гібрыдны» падыход P&G да стварэння каманд у рамках ІТ-арганізацыі. P&G збалансуе сваю арганізацыю паміж цэнтральнымі камандамі і камандамі, убудаванымі ў яе катэгорыі і рынкі. Цэнтральныя каманды ствараюць карпаратыўныя платформы і тэхналагічныя асновы, а ўбудаваныя каманды выкарыстоўваюць гэтыя платформы і асновы для стварэння лічбавых рашэнняў, якія арыентуюцца на канкрэтныя бізнес-магчымасці іх аддзелаў. Крэтэла таксама адзначыў, што кампанія аддае перавагу прыцягненню талентаў, асабліва ў такіх галінах, як навука аб дадзеных, кіраванне воблакам, кібербяспека, распрацоўка праграмнага забеспячэння і DevOps.
Каб паскорыць трансфармацыю P&G, Microsoft і P&G стварылі Digital Operations Office (DEO), які складаецца з экспертаў абедзвюх арганізацый. DEO будзе служыць інкубатарам для стварэння высокапрыярытэтных бізнес-кейсаў у сферах вытворчасці прадуктаў і працэсаў упакоўкі, якія P&G можа ўкараніць ва ўсёй кампаніі. Cretella бачыць у ім больш офіс кіравання праектамі, чым цэнтр перадавога вопыту.
«Ён каардынуе ўсе намаганні розных інавацыйных груп, якія працуюць над бізнес-рэкамендацыямі, і забяспечвае эфектыўнае ўкараненне распрацаваных правераных рашэнняў у маштабе», — сказаў ён.
Крэтэла дае некалькі парад ІТ-дырэктарам, якія спрабуюць ажыццявіць лічбавую трансфармацыю ў сваіх арганізацыях: «Па-першае, матывуйце і зараджайцеся энергіяй сваёй страсцю да бізнесу і тым, як вы можаце прымяняць тэхналогіі для стварэння каштоўнасці. Па-другое, імкніцеся да гнуткасці і рэальнага навучання. Цікаўнасць. Нарэшце, інвестуйце ў людзей — у сваю каманду, у калег, у свайго боса — таму што самі па сабе тэхналогіі не мяняюць рэчы, а людзі».
Тор Олаўсруд займаецца аналітыкай даных, бізнес-аналітыкай і навукай аб даных для CIO.com. Ён жыве ў Нью-Ёрку.
Час публікацыі: 22 красавіка 2024 г