كيف يمكن للصيانة التنبؤية المدعومة بالتعلم الآلي أن تفيد قطاع تجارة التجزئة؟

نحن نعيش في عالم مليء بالمكونات والآلات الميكانيكية التي نستخدمها يومياً، ومع ذلك فإن احتمالية تعرض هذه الآلات للفشل في التشغيل غير المتوقع وارد بشدة، وهذا هو السبب في أن المصانع تحتاج إلى أن تكون في وضع يسمح لها بالتنبؤ بدقة بموعد حدوث هذا الفشل، وأن تكون لديها إجراءات مسبقة للتعامل معها.

في حين أن أي فشل في توقف الآلات يمكن أن يكلف ملايين الدولارات، فإن الشركات يجب أن تكون لها طرق متعددة للتحكم في جودة الآلات وتنظيم الصيانة الدورية، الذي بدوره يمكن أن يقلل من احتمالية توقفها المفاجئ وعدم تسببها في خسائر محتملة للشركة. وتتمثل إحدى أفضل الطرق لتفادي مثل هذه المشكلات في تنفيذ أساليب التعلم الآلي للصيانة التنبؤية.

اقرأ أيضاً: شبكات الجيل الخامس تحدث ثورة في التصنيع والإنتاج وتجعل المصانع أكثر ذكاءً

ما هي الصيانة التنبؤية المدعومة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي؟

الصيانة التنبؤية (Predictive Maintenance) هي نهج تحليلي قائم على البيانات لتقدير متى يلزم إجراء الصيانة الوقائية على الآلات أثناء الخدمة حتى تعمل باستمرار وكفاءة، ويهدف هذا النهج إلى تقليل الصيانة غير الضرورية أو المتأخرة للمعدات، ما يكون له أثر كبير في تقليل التكاليف وإمكانية حدوث تعطل بسبب تعطل الآلات مقارنة بنهج الصيانة الوقائية التقليدية القائمة على الجدول الزمني.

يتم جمع بيانات العمليات والصيانة إلى جانب بيانات الآلات المستمدة من أجهزة إنترنت الأشياء المتصلة، ومعالجتها وتحليلها على منصة الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT)، وعادةً ما يتم تشغيل هذه الأنظمة الأساسية بواسطة خوارزميات التعلم الآلي الذكية للتنبؤ بأعطال الجهاز بناءً على صحة الآلات وأنماط الاستخدام، حيث يساعد ذلك في التخطيط للصيانة الوقائية بناءً على الحالة الفعلية للمعدات ومعالجة المشكلات قبل حدوثها.

يمكن إجراء الصيانة التنبؤية من خلال الاستفادة من عملية اكتشاف الحالات غير الطبيعية في عمل الآلات، من خلال إظهار خوارزميات التعلم الآلي أي سلوك غير طبيعي للآلة، ومن ثم يمكن لفرق الصيانة والدعم اكتشاف أي مشكلات وحلها في الوقت المناسب. بالإضافة إلى مراقبة العمليات الجارية، يمكن لفرق الدعم تحديد ما إذا كانت هناك احتمالية لفشل الآلة في المستقبل بناءً على أدائها في الوقت الحاضر.

أهمية نهج الصيانة التنبؤية في تجارة التجزئة

تعتبر صناعة البيع بالتجزئة من أكثر القطاعات ديناميكية، وتعمل وفقاً لمجموعة متغيرة باستمرار من الإرشادات التشغيلية التي تعتمد بشكل متزايد على البيانات وتتطور لمواكبة توقعات المستهلك، حيث إنه مع اندماج قنوات الشراء الرقمية والمادية في قناة واحدة، فإن التمييز بين بعضها بعضاً يتطلب من تجار التجزئة الابتكار باستمرار لجذب العملاء إلى متاجرهم.

أحد هذه الابتكارات هو تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في العمليات التشغيلية، حيث يكون الاعتماد على الآلات مرتفعاً، ومن ثم يمكن أن يؤدي الاستثمار في الصيانة الرقمية إلى فوائد متعددة، بما في ذلك موثوقية الآلات ووقت تشغيلها وتوفير تكاليف الصيانة.

اقرأ أيضاً: هل يمكن للتنقيب في البيانات أن يساعد تجار التجزئة على تقييم أعمالهم وتحسينها؟

فوفقاً لتقرير نشرته شركة ماكنزي (McKinsey)، فإن هناك إمكانية لبعض شركات البيع بالتجزئة في تحسين توفر الآلات بنسبة تتراوح ما بين 5–15%، وتقليل تكاليف الصيانة بنسبة تصل إلى 18-25% من خلال اعتماد الصيانة التنبؤية الرقمية بالكامل، كما وجدت دراسة أجرتها المجموعة الاستشارية لأبحاث السوق أي آر سي (ARC)، أنه يمكن لشركة متوسطة أن تخفّض إنفاقها على الصيانة بنسبة تصل إلى 50% عند استخدام نهج الصيانة التنبؤية.

كما وجد تقرير آخر صادر عن الشركة نفسها أن 18% فقط من الآلات لديها نمط فشل مرتبط بالعمر، في حين أن 82% من حالات فشل الآلات تحدث بشكل عشوائي، وهذا يعني أن 82% من الآلات ليست في الواقع معرضة لخطر الفشل بسبب العمر، وأن الصيانة الوقائية التي يتم إجراؤها عليها غير فعّالة، ما يجعل نهج الصيانة التنبؤية مفيداً في جعل الصيانة أكثر فعالية.

الفوائد المتوقعة لنهج الصيانة التنبؤية في تجارة التجزئة

الصيانة التنبؤية مفيدة لشركات التجزئة بطرق لا تُحصى، وعلى الرغم من أنها تتطلب تغييرات كبرى، فإنه في حالة تنفيذها بشكل صحيح يمكن أن تجلب للشركة قيمة كبيرة، مثل:

• تقليل وقت التوقف عن العمل

يعد التوقف غير المخطط له أحد الاهتمامات الرئيسية للعمليات وأحد أكبر المساهمين في تكلفة الصيانة، فهي لا تعتبر فقط مجرد حالة تعطل للآلات، ولكن أيضاً المدة المستغرقة في صيانتها، لذا فإن الصيانة التنبؤية تتنبأ بالفشل المحتمل في وقت مبكر، ما يساعد فرق الصيانة للتخطيط لجلب قطع الغيار والإصلاحات الضرورية، وبالتالي تجنب التوقف غير المخطط له.

• الفعالية التشغيلية

تساعد الصيانة التنبؤية في تحسين الكفاءة التشغيلية من خلال الاستفادة المثلى من الموارد وتكاليف الصيانة، كما تساعد أيضاً في الاستخدام الأفضل لحساب تكاليف أي صيانة أخرى لا مفر منها، والتي تتطلب دائماً تدخلاً بشرياً عاجلاً، حيث تتيح رقمنة الصيانة المخططة إجراء الإصلاحات عن بُعد وتجعل الصيانة أكثر كفاءة.

اقرأ أيضاً: اليد الخفية: على الطريق نحو التخطيط المؤتمت في تجارة المواد الغذائية بالتجزئة

• زيادة عمر الآلات

مع القدرة على التنبؤ بالأعطال بدقة والحد من الأعطال التي يمكن تجنبها، قد تصبح الآلات أكثر موثوقية، ومن ثم زيادة العائد على الاستثمار.

• تعزيز قيمة العلامة التجارية

من خلال الصيانة الفعّالة للآلات وتقليل وقت التوقف عن العمل، يمكن أن تعمل آلات الفرز والتخزين لفترة أطول على النحو الأمثل، ما يؤدي إلى تحسين تجربة العملاء والموظفين وتحسين صورة العلامة التجارية.

• عائد استثمار طويل الأجل

في حين أن تكاليف التنفيذ الأولية للصيانة التنبؤية قد تكون أعلى نسبياً من تكلفة الصيانة الوقائية التقليدية، فإنها تأتي مع عائد استثمار متوقع جذاب، وتوفير محتمل لتجار التجزئة في تجنب تكاليف الصيانة سنوياً، ما يساعد في زيادة المبيعات بمرور الوقت.

اقرأ أيضاً: كيف يمكن لعربات التسوق الذكية أن تشكل مستقبل تجارة التجزئة؟

الصيانة التنبؤية مدعومة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي: أمازون نموذجاً

يعد تنفيذ نهج التعلم الآلي في الصيانة التنبؤية عملية معقدة تتطلب الكثير من الموارد، حيث تحتاج الشركات إلى جمع بيانات ثابتة وتاريخية عن العمليات ومراقبة معداتها، بمجرد القيام بذلك يمكنها التنبؤ بفشل الآلات، واكتشاف الحالات الحرجة في الوقت الفعلي، ومراقبة سلامة الأصول، وهذا ما تميزت به شركة أمازون، حيث تستخدم الشركة جهازاً خاصاً لمراقبة الآلات مدعوماً بالذكاء الاصطناعي يُسمى أمازون مونيترون (Amazon Monitron) في مراكز التخزين الخاصة بها، لمراقبة آلات نقل الطرود لتفادي أي مشكلة قبل حدوثها، حيث إن هذه المراكز تحتوي على عشرات الأميال من آلات النقل التي يتم تشغيلها بواسطة مئات المحركات والأحزمة، لذا فإن بقاءها قيد التشغيل بكامل طاقتها أمر مهم جداً لتقديم خدمات موثوقة للعملاء.

يقوم الجهاز الذي يتضمن العديد من أجهزة الاستشعار والذي يتم تثبيته في آلات النقل بجمع قياسات درجة الحرارة والاهتزاز باستمرار، وترسل هذه المقاييس إلى مركز أمازون السحابي (AWS) لتحليلها في الوقت الفعلي باستخدام نمذجة التعلم الآلي التي يمكنها التنبؤ باحتمالية توقف الآلة عن العمل.

اقرأ أيضاً: تجارة التجزئة بعد كوفيد-19: التكنولوجيا وسيلة الاستمرار

على سبيل المثال قام جهاز أمازون مونيترون بتنبيه فريق الصيانة بأن أحد أحزمة النقل التي تقوم بفرز الطرود ونقلها قد يتوقف عن العمل قريباً، ما مكن الفريق من التخطيط والتنفيذ قبل وقت كافٍ لإجراء الصيانة التنبؤية اللازمة لحزام النقل، وتجنب توقفه المفاجئ والذي من شأنه ألا يضمن تسليم طرود العملاء في الوقت المحدد.