ხელოვნური ინტელექტის მომავალი კაპიტალურ საინჟინრო პროექტებში მარტო AI მოდელების სირთულით არ განისაზღვრება. მას განსაზღვრავს იმ მონაცემების სანდოობა, კავშირიანობა და ოპერაციული კონტექსტი, რომლებსაც ეს მოდელები მოიხმარენ.
დღეს სამშენებლო კომპანიები, სამთო ოპერატორები და გემთმშენებლობები ინვესტირებენ Artificial Intelligence-ში (AI), Industrial Internet of Things-ში (IIoT), digital twins-ში, predictive analytics-ში და ავტონომიურ AI აგენტებში.
თუმცა ერთი ფუნდამენტური კითხვა კვლავ დიდწილად უპასუხოდ რჩება:
როგორ შეიძლება AI-მ სანდო ოპერაციული გადაწყვეტილებები მიიღოს, როცა ერთმანეთთან არ დაკავშირებული აპლიკაციები, ცხრილები, აღჭურვილობის სისტემები და დეპარტამენტული მონაცემთა ბაზები ფრაგმენტავს იმ ინფორმაციას, რომელსაც ის ეყრდნობა?
AI აგენტს შეიძლება მილიონობით ჩანაწერის ანალიზის უნარი ჰქონდეს. თუმცა ეს უნარი კომერციულად მნიშვნელოვანი მხოლოდ მაშინ ხდება, როცა მას შეუძლია დაადგინოს, რას წარმოადგენს ეს ჩანაწერები, როგორ უკავშირდებიან ერთმანეთს და ასახავენ თუ არა მიმდინარე ოპერაციულ რეალობას.
გარდა ამისა, ეს გამოწვევა განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია კაპიტალტევად საინჟინრო ინდუსტრიებში, სადაც პროექტის შესრულება მოიცავს ათასობით ურთიერთდამოკიდებულ აქტივობას, მნიშვნელოვან აღჭურვილობის ინვესტიციებს, კომპლექსურ მიწოდების ჯაჭვებს, მკაცრ სახელშეკრულებო ვალდებულებებს და მუდმივად ცვალებად ოპერაციულ პირობებს.
ამიტომ პასუხი უბრალოდ მეტი AI-ის დანერგვა არ არის.
სამაგიეროდ, საჭიროა დარგზე მორგებული, საწარმოს მასშტაბის ოპერაციული ეკოსისტემის შექმნა, რომელიც ოპერაციულ რეალობას აკავშირებს ინჟინერიასთან, დროსთან, ღირებულებასთან, რესურსებთან, კონტრაქტებთან და ფინანსურ შედეგებთან.
ეს არის DANAOS ProjectVIEW ERP-ის არქიტექტურული პრინციპი და ProjectVIEW AI-მდე ევოლუცია.
1. სამი ინდუსტრია, სამი ოპერაციული რეალობა — ერთი ფუნდამენტური გამოწვევა
მშენებლობის მართვას, სამთო-მოპოვებითი საქმიანობის მართვას და გემთმშენებლობის მართვას მნიშვნელოვანი საერთო მახასიათებლები აქვთ.
მაგალითად, სამივე მოითხოვს მნიშვნელოვან კაპიტალურ ინვესტიციას, რესურსების რთულ კოორდინაციას, საინჟინრო ექსპერტიზას, ტექნიკის გამოყენებას, შესყიდვებს, სამუშაო ძალის მართვას, ხარჯების კონტროლს და მარეგულირებელ მოთხოვნებთან შესაბამისობას.
თუმცა, მათი საოპერაციო გარემო ფუნდამენტურად განსხვავებულია.
შესაბამისად, საწარმოს მასშტაბის AI ეკოსისტემამ ეს განსხვავებები უნდა აღიაროს და არ უნდა მოახვიოს generic ბიზნესლოგიკა დარგებს, რომლებსაც განსხვავებული საოპერაციო მოთხოვნები აქვთ.
მშენებლობა: პროგრესის, პროდუქტიულობის და საკონტრაქტო რისკის მართვა
მშენებლობა ძირითადად ეხება პროექტებს, რომლებსაც აქვთ განსაზღვრული მოცულობა, სახელშეკრულებო ეტაპები, ბიუჯეტები და დასრულების თარიღები.
იქნება ეს მაღალსართულიანი შენობის, სატრანსპორტო ინფრასტრუქტურის, სამრეწველო საწარმოს თუ ოფშორული ობიექტის მშენებლობა, კონტრაქტორებმა უნდა მოახდინონ კოორდინაცია შემდეგ საკითხებზე:
- საინჟინრო დიზაინები, ნახაზები, BIM მოდელები და რედაქციები.
- განმარტებითი უწყისები (BoQ), ხარჯთაღრიცხვები და პროექტის ბიუჯეტები.
- სამუშაოების დაშლის სტრუქტურები (WBS) და მშენებლობის განრიგები.
- მასალების შესყიდვა, ლოგისტიკა და მარაგები.
- შრომის პროდუქტიულობა, ტექნიკის გამოყენება და ქვეკონტრაქტორების შესრულება.
- პროგრესის გაზომვები, ცვლილებები, პრეტენზიები და სერტიფიკატები.
- ფულადი ნაკადები, მიღწეული ღირებულება და პროექტის მომგებიანობა.
პრაქტიკაში, მართვის ფუნდამენტური გამოწვევა მხოლოდ იმის ცოდნა არ არის, რამდენი ფული დახარჯა პროექტმა.
სანაცვლოდ, საჭიროა იმის გაგება, რამდენი ფიზიკური სამუშაო შეასრულა გუნდმა რეალურად და რა რესურსები მოიხმარა. ასევე უნდა შემოწმდეს, გამართლებს თუ არა მიღწეული პროდუქტიულობა გაწეულ ხარჯს და როგორ აისახება გადახრები პროექტის დარჩენილ ბიუჯეტსა და გრაფიკზე.
შესაბამისად, AI სისტემა, რომელიც მხოლოდ ფინანსურ ტრანზაქციებს კითხულობს, ამ კითხვებს სანდოდ ვერ უპასუხებს.
მას სჭირდება კავშირი საინჟინრო რაოდენობებს, დაგეგმილ აქტივობებს, რესურსებს და სამუშაოს რეალურ შესრულებას შორის.
სამთო მოპოვება: უწყვეტი წარმოების, ტექნიკის ხელმისაწვდომობის და რესურსების ეკონომიკის მართვა
სამთო მოპოვება, პირიქით, არსებითად განსხვავდება ტრადიციული მშენებლობისგან.
მიუხედავად იმისა, რომ საბადოს განვითარება და გაფართოება კაპიტალური პროექტებია, აქტიური მოპოვება, როგორც წესი, არის უწყვეტი, აქტივებზე ინტენსიური წარმოებითი ოპერაცია.
სამთო საქმიანობის მართვა დამოკიდებულია შემდეგის კოორდინაციაზე:
- გეოლოგიური მოდელები, სამთო გეგმები და წარმოების თანმიმდევრობა.
- ბურღვები, აფეთქებები, ექსკავაცია, დატვირთვა და ტრანსპორტირება.
- სატვირთო მანქანების ფლოტები, ექსკავატორები, გამანადგურებლები და გადამამუშავებელი აღჭურვილობა.
- ტექნიკის ხელმისაწვდომობა, გამოყენება და ტექნიკური მომსახურება.
- საწვავის მოხმარება, ენერგიის მოთხოვნები და სათადარიგო ნაწილები.
- მადნის ხარისხი, აღდგენის კოეფიციენტები, წარმოების მოცულობები და მასალის გადაადგილება.
- გარემოსდაცვითი მონიტორინგი, ნებართვები, უსაფრთხოება და მარეგულირებელი ვალდებულებები.
- წარმოების ღირებულება ტონაზე და საოპერაციო მომგებიანობა.
საბადოს ეკონომიკური შედეგიანობა მჭიდროდ არის დამოკიდებული მისი ტექნიკის პროდუქტიულობაზე, ამოღებული მასალის მახასიათებლებზე და მთელი წარმოების ჯაჭვის ეფექტიანობაზე.
შესაბამისად, სამთო AI აგენტმა უნდა გაიაზროს გაცილებით მეტი, ვიდრე შესყიდვის შეკვეთები და საბუღალტრო ჩანაწერები.
მაგალითად, ტონაზე ხარჯის ზრდა შეიძლება გამოწვეული იყოს ტექნიკის ხელმისაწვდომობის გაუარესებით, უფრო გრძელი ტრანსპორტირების მანძილებით, საწვავის უფრო მაღალი მოხმარებით, მადნის დაბალი ხარისხით ან გადამუშავების ეფექტიანობის შემცირებით.
წარმოების გაზომვებს, ფლოტის ტელემეტრიას, ტექნიკური მომსახურების ჩანაწერებს, რესურსების ხარჯებს და საოპერაციო გეგმებს შორის კავშირის გარეშე, AI-ს არ შეუძლია საიმედოდ განასხვავოს მომგებიანობის შემცირების მიზეზები.
გემთმშენებლობა: საინჟინრო სირთულის, წარმოების სიმძლავრის და გემის შემობრუნების მართვა
გემების მშენებლობა და გემების შეკეთება, თავის მხრივ, კიდევ ერთ საოპერაციო მოდელს ქმნის.
გემთმშენებლობა აერთიანებს პროექტის მართვას სამრეწველო წარმოებასთან, საინჟინრო ცვლილებების მართვას, წარმოების დაგეგმვას, სპეციალიზებულ ქვეკონტრაქტირებას და აქტივების ინტენსიურ გამოყენებას.
მაგალითად, გემთმშენებლობამ შესაძლოა ერთდროულად მართოს ახალი გემების მშენებლობა, გემების შეკეთება, დოკში ჩაყვანის ოპერაციები, ოფშორული კონსტრუქციები და ფოლადის კონსტრუქციების პროექტები.
მის მართვით მოთხოვნებს მოიცავს:
- გემის სპეციფიკაციები, საინჟინრო პაკეტები და წარმოების ნახაზები.
- სამუშაო პაკეტები, წარმოების ეტაპები და დამზადების თანმიმდევრობა.
- ფოლადის ჭრა, შედუღება, აწყობა, აღჭურვა და ექსპლუატაციაში გაშვება.
- დოკის დაკავებულობა, ნავმისადგომის ხელმისაწვდომობა და ამწის გამოყენება.
- მასალების მიკვლევადობა და საწყობის მართვა.
- კვალიფიციური სამუშაო ძალის განაწილება და ქვეკონტრაქტორების კოორდინაცია.
- კლასიფიკაციის საზოგადოების მოთხოვნები, ინსპექტირებები და ხარისხის ჩანაწერები.
- ცვლილების ორდერები, დამატებითი სამუშაოები და მომხმარებლის სერტიფიკატები.
- გემის გადაცემის ეტაპები, შემობრუნების დრო და პროექტის მომგებიანობა.
ტრადიციული სამშენებლო მოედნისგან განსხვავებით, გემთმშენებლობა ხშირად მართავს მრავალ პროექტს, რომლებიც ერთსა და იმავე წარმოების ობიექტებს, კვალიფიციურ მუშახელს, დოკებს და მძიმე ტექნიკას ეცილებიან.
გემების შეკეთებისას კი, შემოწმების შემდეგ გამოვლენილმა მოულოდნელმა გარემოებებმა შესაძლოა მნიშვნელოვნად შეცვალოს საწყისი მოცულობა.
შესაბამისად, ინტელექტუალურ გემთმშენებლობის საოპერაციო ეკოსისტემას უნდა შეეძლოს გემის ტექნიკური მდგომარეობის, დამტკიცებული სამუშაო მოცულობის, წარმოების სიმძლავრის, მასალების ხელმისაწვდომობის, გრაფიკის და კომერციული შედეგების დაკავშირება.
განვიხილოთ AI აგენტი, რომელმაც იცის გემის დაგეგმილი გასვლის თარიღი, მაგრამ არ შეუძლია გამოიკვლიოს შეკეთების რეალური პროგრესი, კრიტიკული სათადარიგო ნაწილების ხელმისაწვდომობა ან დოკში ჩაყვანის შეზღუდვები. ასეთი აგენტი არ უზრუნველყოფს არსებით საოპერაციო ინტელექტს.
2. რატომ არ შეუძლიათ generic AI მოდელებს საინჟინრო ოპერაციების დამოუკიდებლად გაგება
დიდი ენობრივი მოდელები (LLMs) განსაკუთრებულად კარგად ახორციელებენ ენის ინტერპრეტაციას, დოკუმენტების შეჯამებას, ინფორმაციის მოძიებას და ანალიტიკური სამუშაო პროცესების მხარდაჭერას.
თუმცა, ენობრივი ინტელექტი არ არის ინჟინრული ან საოპერაციო ინტელექტის ტოლფასი.
განვიხილოთ სამი კითხვა:
- მშენებლობა: რატომ გადააჭარბა რკინა-ბეტონის პაკეტმა ბიუჯეტს, მიუხედავად იმისა, რომ ანგარიშში 80%-იანი დასრულება დაფიქსირდა?
- სამთო მოპოვება: რატომ გაიზარდა ტონაზე ხარჯი დაგეგმილი წარმოების მოცულობის შენარჩუნების მიუხედავად?
- გემთმშენებლობა: შეუძლია თუ არა გემ A-ს დოკიდან გამოსვლა სამი დღით ადრე ისე, რომ არ იმოქმედოს გემ B-ის კრიტიკულ გზაზე?
მხოლოდ დოკუმენტების ძიებით ამ კითხვებზე სანდო პასუხის მიღება შეუძლებელია.
სანაცვლოდ, საჭიროა სტრუქტურირებული კავშირები საოპერაციო მოვლენებს, საინჟინრო მოცულობას, დაგეგმილ და ფაქტობრივ რაოდენობებს, დროს, რესურსებს, ფინანსურ ვალდებულებებს და ფიზიკურ შეზღუდვებს შორის.
generic AI მოდელს შეიძლება დამაჯერებელი ახსნა შექმნას.
მაგრამ დამაჯერებლობა არ არის მტკიცებულება.
ამიტომ, საწარმოო დონის საინჟინრო ოპერაციებისთვის AI-მ უნდა გაარჩიოს:
- დაგეგმილი და ფაქტობრივი პროგრესი.
- აღიარებული და გაწეული ხარჯები.
- ხელმისაწვდომი და განაწილებული რესურსები.
- დამტკიცებული და შეთავაზებული საინჟინრო ცვლილებები.
- აღრიცხული და დადასტურებული წარმოების რაოდენობები.
- ისტორიული ტენდენციები და მიმდინარე საოპერაციო პირობები.
მან ასევე უნდა განსაზღვროს გამოყენებული ინფორმაციის წყარო, დროის შტამპი და დამტკიცების სტატუსი.
ამიტომ AI-სთვის მზადყოფნა ფუნდამენტურად არის საწარმოო მონაცემთა არქიტექტურის გამოწვევა და არა მხოლოდ AI პროგრამული უზრუნველყოფის შესყიდვის გადაწყვეტილება.
3. Data Mesh: როგორ ერთიანდება განცალკევებული საოპერაციო ინფორმაცია ბიზნესინტელექტად
ტერმინი data mesh აღწერს არქიტექტურულ მიდგომას, რომელიც მონაცემებს ბიზნესდომენების მიხედვით აწყობს. თითოეულ დომენს აქვს მკაფიოდ განსაზღვრული მფლობელობა, ხარისხის სტანდარტები და ურთიერთთავსებადი მონაცემთა პროდუქტები.
საინჟინრო ინტენსიური საწარმოებისთვის პრაქტიკული მიზანია სანდო და ურთიერთდაკავშირებული მონაცემთა ქსოვილის ჩამოყალიბება, რომელიც მთელ ორგანიზაციას მოიცავს.
განსხვავებას დიდი მნიშვნელობა აქვს.
მაგალითად, data lake-ს შეუძლია ინფორმაციის უზარმაზარი რაოდენობის შენახვა ისე, რომ მათ შორის ურთიერთკავშირები აუცილებლად არ განმარტოს.
ანალოგიურად, data warehouse-ს შეუძლია ისტორიული ინფორმაციის კონსოლიდაცია ისე, რომ ყოველთვის არ უზრუნველყოს ბიზნესგადაწყვეტილებების შესრულებისთვის საჭირო საოპერაციო კონტექსტი.
ამის საპირისპიროდ, data mesh, რომელსაც საერთო ბიზნესგანმარტებები და ინტეგრაციის სტანდარტები უჭერს მხარს, დომენურ ინფორმაციას ხდის მოსაძებნად, სამართავ და ხელახლა გამოსაყენებლად.
თუმცა, data mesh ავტომატურად არ აყალიბებს ერთიან საოპერაციო სიმართლეს.
ამისთვის საწარმოს სჭირდება თანმიმდევრული ბიზნესმოდელი, რომელიც სხვადასხვა მონაცემთა დომენს აერთებს.
აუცილებელი საოპერაციო მონაცემთა დომენები
AI-სთვის მზად კაპიტალური საინჟინრო საწარმო უნდა აერთებდეს ინფორმაციას შემდეგიდან:
- ინჟინერია და დაგეგმვა: BoQ, WBS, BIM, CAD, გეოლოგიური მოდელები, წარმოების გეგმები, საინჟინრო რედაქციები და ტექნიკური სპეციფიკაციები.
- შესრულება და წარმოება: ყოველდღიური პროგრესი, დამონტაჟებული რაოდენობები, დამზადებული კომპონენტები, მოპოვებული ტონაჟი, ინსპექტირებები, წარმოების ჟურნალები და დასრულების ჩანაწერები.
- რესურსები და აქტივები: სამუშაო ძალა, ტექნიკა, გემები, აღჭურვილობა, საწვავი, ტექნიკური მომსახურება, ხელმისაწვდომობა და გამოყენება.
- კომერციული ოპერაციები: შეფასება, ტენდერები, შესყიდვები, ქვეკონტრაქტირება, კონტრაქტები, ცვლილებები, სერტიფიკატები და პრეტენზიები.
- ფინანსური მართვა: ბიუჯეტები, ხარჯების კოდები, ვალდებულებები, ფაქტობრივი ხარჯები, ბუღალტერია, ფულადი ნაკადები და მომგებიანობა.
- გარე საოპერაციო ინტელექტი: ტექნიკის ტელემატიკა, IoT სენსორები, დრონები, GIS, გარემოსდაცვითი მონიტორინგი, მესამე მხარის აპლიკაციები და შესაბამისი საბაზრო მონაცემები.
ეს დომენები არ უნდა დარჩეს იზოლირებული.
სინამდვილეში, რეალური ღირებულება მაშინ ჩნდება, როცა საწარმო ერთ დომენში აღრიცხულ წარმოებით მოვლენას სხვა ყველა დომენის კონტექსტში განმარტავს.
მაგალითად, ტექნიკის მწყობრიდან გამოსვლა მხოლოდ ტექნიკური მომსახურების ტიკეტად არ უნდა არსებობდეს.
საწარმოს ასევე უნდა შეეძლოს განსაზღვროს, რომელ საქმიანობებზე მოქმედებს ეს გაუმართაობა და რა წარმოების სიმძლავრეს კარგავს იგი. გარდა ამისა, უნდა დაინახოს, არის თუ არა შემცვლელი ტექნიკა ხელმისაწვდომი, რა არის ფინანსური შედეგები და რომელი მაკორექტირებელი ქმედებები საჭიროებს დამტკიცებას.
ეს არის განსხვავება მონაცემების შეგროვებასა და მონაცემების ოპერაციულ გამოყენებას შორის.
4. ProjectVIEW ERP: ბიზნესლოგიკა, რომელიც აერთებს დროს, ხარჯს და საოპერაციო რეალობას
DANAOS ProjectVIEW ERP სპეციალურად ფოკუსირებულია პროექტზე ორიენტირებულ და კაპიტალტევად საინჟინრო ბიზნესებზე.
მისი განმასხვავებელი ნიშანი არა მხოლოდ ERP მოდულების ინტეგრაციაა.
სანაცვლოდ, ეს არის ბიზნესლოგიკა, რომელიც აერთებს საინჟინრო მოცულობას, შესრულების გრაფიკებს, საწარმოს ხარჯების სტრუქტურებს და რესურსების ფაქტობრივ მოხმარებას.
მისი ბირთვია ურთიერთკავშირი:
BoQ ↔ WBS ↔ კომპანიის ხარჯების კონტროლის ანგარიშები
თითოეული განზომილება სხვადასხვა ბიზნეს კითხვას პასუხობს.
BoQ — რა უნდა იყოს მიწოდებული და რა შეფასებული ღირებულებით?
განმარტებითი უწყისი განსაზღვრავს სახელშეკრულებო ან საწარმოო მოცულობას, გაზომვად რაოდენობებს, რესურსების მოთხოვნებს და ხარჯთაღრიცხვის საბაზისოს.
WBS — როდის და რა თანმიმდევრობით უნდა შესრულდეს სამუშაო?
სამუშაოების დაშლის სტრუქტურა აერთებს მოცულობას დაგეგმილ აქტივობებთან, ეტაპებთან, დამოკიდებულებებთან და დაგეგმილ პროგრესთან.
კომპანიის ხარჯების კონტროლის ანგარიშები — სად ნაწილდება, კონტროლდება და კონსოლიდირდება რესურსები და ხარჯები?
საწარმოს ხარჯების სტრუქტურა უზრუნველყოფს თანმიმდევრულ ფინანსურ და საოპერაციო კლასიფიკაციებს პროექტებს, დეპარტამენტებს, შვილობილებსა და ბიზნესერთეულებს შორის.
ამ განზომილებების დაკავშირებით ProjectVIEW ERP ქმნის კონტექსტურ საოპერაციო მოდელს და არა უბრალოდ ერთმანეთისგან განცალკევებულ ფინანსურ ჩანაწერთა კრებულს.
რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი AI-სთვის
მაგალითად, განვიხილოთ სამშენებლო სამუშაო, რომელიც საჭიროებს 1,000 კუბურ მეტრ ბეტონს.
- BoQ განსაზღვრავს დაგეგმილ რაოდენობას და მასთან დაკავშირებულ რესურსებს.
- WBS ადგენს შესრულების პერიოდს და დამოკიდებულებებს.
- ხარჯების კონტროლის ანგარიშები განსაზღვრავს, როგორ ახდენს კომპანია ხარჯების კლასიფიკაციას და მონიტორინგს.
დაბოლოს, ყოველდღიური საიტის ტრანზაქციები აღრიცხავს ფაქტობრივად დამონტაჟებულ რაოდენობას, სამუშაო საათებს, ტექნიკის გამოყენებას, მოხმარებულ მასალებს და ქვეკონტრაქტორების წვლილს.
ProjectVIEW-ს შეუძლია ამ ჩანაწერების დაკავშირება დაგეგმილ და ფაქტობრივ შესრულებას შორის გადახრების გამოსათვლელად და გასაანალიზებლად.
შემდეგ დეველოპერებს შეუძლიათ დააპროექტონ უფლებამოსილი AI აგენტი, რომელიც ამ დაკავშირებულ ინფორმაციას გამოიკვლევს და დასვამს კითხვებს:
- არის თუ არა პროდუქტიულობა ბიუჯეტირებულ საბაზისოზე დაბალი?
- არის თუ არა მასალის მოხმარება არაპროპორციული შესრულებულ რაოდენობებთან?
- იზრდება თუ არა შრომითი ხარჯები ზეგანაკვეთების ან გამომუშავების შემცირების გამო?
- იმოქმედებს თუ არა მიმდინარე შესრულება დასრულებისას პროგნოზირებულ ღირებულებაზე?
- რომელი დამტკიცებული მაკორექტირებელი ქმედებებია ხელმისაწვდომი?
განსხვავება ფუნდამენტურია.
AI აღარ განმარტავს იზოლირებულ რიცხვებს. ნაცვლად ამისა, ის მსჯელობს საინჟინრო და ბიზნეს რეალობის სტრუქტურირებულ წარმოდგენაზე.
ეს არის საფუძველი უფრო სანდო ხარჯთწარმოების, ანომალიების გამოვლენის და საოპერაციო გადაწყვეტილებების მხარდაჭერისთვის.
5. სამშენებლო მოედნებიდან, საბადოებიდან და გემთმშენებლობებიდან ერთიან საწარმოო მონაცემთა ქსოვილამდე
ProjectVIEW ERP შეიძლება მოქმედებდეს როგორც ცენტრალური საოპერაციო კოორდინაციის ფენა, ხოლო სპეციალიზებული აპლიკაციები აგრძელებენ თავიანთი თავდაპირველი ფუნქციების შესრულებას.
მიზანი არ არის ყველა საინჟინრო ან სამრეწველო აპლიკაციის ჩანაცვლება.
სანაცვლოდ, მიზანია მათი შესაბამისი შედეგების დაკავშირება თანმიმდევრულ საწარმოს ბიზნესმოდელთან.
ინჟინერიისა და დაგეგმვის ინტეგრაცია
ProjectVIEW ERP უზრუნველყოფს native ინტეგრაციას Oracle Primavera P6-თან, რაც მხარს უჭერს კავშირს პროექტის გრაფიკებსა და საოპერაციო ხარჯების კონტროლს შორის.
მისი მხარდაჭერა Industry Foundation Classes (IFC)-ისთვის ასევე საშუალებას იძლევა ინფორმაციის ინტეგრაციას თავსებადი BIM აპლიკაციებიდან.
შედეგად, ეს ინტეგრაციები ეხმარება საინჟინრო და დაგეგმვის ინფორმაციის საოპერაციო და კომერციულ ჩანაწერებთან დაკავშირებას.
საიტისა და ეარდის მონაცემთა აღქმა
ყოველდღიური ტრანზაქციები უზრუნველყოფს საოპერაციო მტკიცებულებას, რომელიც საჭიროა დაგეგმილი საქმიანობების ფაქტობრივ შესრულებასთან შესადარებლად.
ეს მოიცავს სამუშაო პროგრესს, სამუშაო ძალის გამოყენებას, ტექნიკის ტრანზაქციებს, მასალების გადაადგილებას და ქვეკონტრაქტორების შესრულებას.
რაც უფრო ახლოს ხდება მონაცემთა აღქმა შესრულების წერტილთან, მით უფრო სასარგებლო ხდება ის საოპერაციო გადაწყვეტილებების მისაღებად.
შესყიდვების, მარაგების და ფინანსური სისტემები
ProjectVIEW აერთიანებს შესყიდვებს, საწყობის მართვას, ქვეკონტრაქტირებას, ბიუჯეტირებას და ხარჯების კონტროლს.
მისი API შესაძლებლობები ასევე მხარს უჭერს ინტეგრაციას მესამე მხარის საწარმოო სისტემებთან, მათ შორის SAP-სა და Oracle-თან, დანერგვის მოცულობის შესაბამისად.
ეს ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს, შეინარჩუნონ არსებული საწარმოო ინვესტიციები და ამავე დროს დაამყარონ უფრო ძლიერი პროექტზე სპეციფიკური საოპერაციო კონტროლი.
ტექნიკა, გემები და სამრეწველო მონაცემები
გარდა ამისა, ტექნიკის ტელემატიკა, IoT, ფლოტის მართვა და სამრეწველო მონიტორინგის სისტემები შეიძლება მნიშვნელოვან საოპერაციო ინფორმაციას აწვდიდნენ.
საზღვაო და ოფშორულ გარემოში სპეციალიზებულ საზღვაო აპლიკაციებთან ინტეგრაციამ შეიძლება მონაცემთა ეკოსისტემა გააფართოოს გემის ოპერაციებზე, ტექნიკურ მართვასა და ფლოტის შესრულებაზე.
უფრო ფართო DANAOS ტექნოლოგიურ ეკოსისტემაში DANAOS-ს შეუძლია ProjectVIEW განალაგოს სპეციალიზებულ საზღვაო პროგრამულ ექსპერტიზასთან ერთად, რომელიც ეკუთვნის DANAOS Management Consultants-ს.
თუმცა, თითოეულ დანერგვაში უნდა მოხდეს კონკრეტული ტელემეტრიის, გემის, GIS-ის ან სამრეწველო სისტემის ინტერფეისების კონფიგურაცია და ვალიდაცია.
სტრატეგიული მიზანია მართული, ურთიერთთავსებადი ეკოსისტემა, რომელშიც შესაბამისი საოპერაციო ინფორმაცია ხელმისაწვდომი ხდება საკუთარი მნიშვნელობის, მფლობელობის ან მიკვლევადობის დაკარგვის გარეშე.
6. ProjectVIEW AI: ბიზნესინტელექტიდან ინტელექტუალურ ბიზნეს ორკესტრირებამდე
ტრადიციული Business Intelligence ძირითადად განმარტავს, რა მოხდა.
შემდეგ predictive analytics აფასებს, რა შეიძლება მოხდეს.
AI აგენტები შემოიტანენ კიდევ ერთ შესაძლებლობას: პირობების იდენტიფიცირებას, მათი მიზეზების გამოკვლევას, ქმედებების რეკომენდაციას და — როდესაც ეს მკაფიოდ არის ავტორიზებული — კონტროლირებადი ბიზნეს სამუშაო პროცესების ინიცირებას.
ეს არის ProjectVIEW AI-ის მიმართულება.
მიზანია ProjectVIEW-ის ინტეგრირებული საოპერაციო მონაცემები გახდეს ხელმისაწვდომი კონკრეტულ დანიშნულებაზე მორგებული AI აგენტებისთვის, იქნება ისინი შექმნილი ProjectVIEW ეკოსისტემის ფარგლებში თუ დაკავშირებული მართული ინტეგრაციის ინტერფეისებით.
ასეთი აგენტები შეიძლება მუშაობდნენ რამდენიმე ინტელექტის ფენაზე.
აღწერითი ინტელექტი: რა ხდება?
AI ასისტენტებს შეუძლიათ უფლებამოსილი საოპერაციო ინფორმაციის მოძიება და შეჯამება, გადახრების გამოყოფა და შესრულების მაჩვენებლების ახსნა.
დიაგნოსტიკური ინტელექტი: რატომ ხდება ეს?
აგენტებს შეუძლიათ გამოიკვლიონ კავშირები რესურსების მოხმარებას, პროგრესს, წარმოებას, შესყიდვებს, ტექნიკის გამოყენებას და ხარჯებს შორის.
პროგნოზული ინტელექტი: რა არის მოსალოდნელი?
ანალიტიკურ მოდელებს შეუძლიათ ვალიდირებული ისტორიული და მიმდინარე ინფორმაციის გამოყენება ხარჯების გადაჭარბების, წარმოების დაგვიანებების, რესურსების დეფიციტის ან ტექნიკასთან დაკავშირებული შეფერხებების პროგნოზირებისთვის.
რეცეპტული ინტელექტი: რა უნდა გავაკეთოთ?
აგენტებს შეუძლიათ შეაფასონ ალტერნატივები, რაოდენობრივად განსაზღვრონ შესაძლო შედეგები და რეკომენდაცია გაუწიონ მაკორექტირებელ ქმედებებს.
კონტროლირებადი agentic შესრულება: შეუძლია თუ არა სისტემას მოქმედების ინიცირება?
შესაბამისი უფლებებით, ვალიდაციით და დამტკიცების სამუშაო პროცესებით AI აგენტებს პოტენციურად შეუძლიათ მოამზადონ შესყიდვის მოთხოვნები, მოახდინონ გამონაკლისების ესკალაცია, რეკომენდაცია გაუწიონ რესურსების გადანაწილებას ან დაიწყონ სხვა განსაზღვრული ბიზნეს პროცესები.
მნიშვნელოვანია, რომ AI რეკომენდაციები და ავტომატიზებული ქმედებები უნდა დარჩეს საოპერაციო კონტროლების, როლზე დაფუძნებული უფლებების და ადამიანური ავტორიზაციის დაქვემდებარებაში იქ, სადაც კომერციული, საკონტრაქტო, უსაფრთხოების ან მარეგულირებელი შედეგებია რისკის ქვეშ.
ეს არ არის შეუზღუდავი ავტონომია.
სანაცვლოდ, ეს არის ორკესტრირება, რომელიც მუშაობს მკაფიო მართვის ქვეშ.
7. სამი დარგობრივი AI აგენტის სცენარი
სცენარი A: მშენებლობის ხარჯების კონტროლის აგენტი
სამშენებლო კონტრაქტორი ასრულებს რამდენიმე ინფრასტრუქტურულ პროექტს.
თუმცა, ყოველდღიური ჩანაწერები მიუთითებს, რომ ექსკავაციის პროდუქტიულობა ბიუჯეტირებულ საბაზისოზე ქვემოთ ჩამოვიდა.
კონტრაქტორმა შეიძლება დააკონფიგურიროს ხარჯების კონტროლის აგენტი, რათა გამოიკვლიოს:
- შესრულებული ექსკავაციის რაოდენობები.
- დაგეგმილი და ფაქტობრივი სამუშაო საათები.
- ექსკავატორისა და სატვირთო მანქანის გამოყენება.
- საწვავის მოხმარება.
- ტრანსპორტირების მანძილები და ტექნიკის ხელმისაწვდომობა.
- WBS პროგრესი და დარჩენილი რაოდენობები.
- მიმდინარე ხარჯვითი ვალდებულებები და ბიუჯეტის პროგნოზები.
შემდეგ აგენტი ადგენს შესაძლო კავშირს პროდუქტიულობის შემცირებას, ტექნიკის გაჩერებას და გაზრდილ ტრანსპორტირების მოთხოვნებს შორის.
დაბოლოს, ის ქმნის მტკიცებულებებზე დაფუძნებულ გამონაკლისის ანგარიშს, აფასებს დასრულებისას ღირებულებაზე შესაძლო გავლენას და პროექტის მენეჯერის დასამტკიცებლად რეკომენდაციას უწევს მაკორექტირებელ ზომებს.
ბიზნესის შედეგი: გადახრების უფრო ადრეული გამოვლენა, რესურსების უკეთესი განაწილება და პროექტის მარჟების უფრო ძლიერი დაცვა.
სცენარი B: სამთო წარმოებისა და ფლოტის ინტელექტის აგენტი
სამთო ოპერაცია აფიქსირებს სტაბილურ დღიურ გამომუშავებას, მაგრამ წარმოების ხარჯების ზრდას.
AI აგენტს, რომელიც დაკავშირებულია ვალიდირებულ სამთო წარმოების, ფლოტის, ტექნიკური მომსახურებისა და ხარჯების მონაცემებთან, შეუძლია გამოიკვლიოს, ზრდა ხომ არ არის გამოწვეული შემდეგით:
- სატვირთო მანქანების ხელმისაწვდომობის შემცირება.
- ტონაზე საწვავის მოხმარების ზრდა.
- ტრანსპორტირების მანძილების ზრდა.
- მასალის მახასიათებლების ცვლილებები.
- ტექნიკური მომსახურებით გამოწვეული წარმოების დანაკარგები.
- ტექნიკის არაეფექტიანი განაწილება.
მხოლოდ უფრო მაღალი ხარჯის მოხსენების ნაცვლად, აგენტს შეუძლია გამოიკვლიოს მისი უკან მდგარი საოპერაციო მამოძრავებლები.
შემდეგ მას შეუძლია რეკომენდაცია გაუწიოს ფლოტის ალტერნატიულ განაწილებას ან ტექნიკური მომსახურების ფანჯრებს საინჟინრო განხილვისთვის.
ბიზნესის შედეგი: ტონაზე ხარჯის უკეთესი გააზრება, ტექნიკის უფრო ეფექტიანი გამოყენება და წარმოების დაგეგმვის უფრო ინფორმირებული მიდგომა.
სცენარი C: გემთმშენებლობის წარმოებისა და დოკში ჩაყვანის ოპტიმიზაციის აგენტი
გემთმშენებლობა მართავს რამდენიმე გემს, რომლებიც დაგეგმილ ტექნიკურ მომსახურებას და შეკეთებას გადიან.
შემოწმების დროს ეარდი ერთ გემზე დამატებითი ფოლადის ჩანაცვლების სამუშაოს ადგენს.
შემდეგ ეარდს შეეძლო დაეკონფიგურირებინა გემთმშენებლობის AI აგენტი, რათა დაეკორელირებინა:
- დამტკიცებული და გადახედილი შეკეთების მოცულობა.
- საჭირო მასალები და მათი ხელმისაწვდომობა.
- შედუღებისა და დამზადების სიმძლავრე.
- სამუშაო ძალისა და ქვეკონტრაქტორების ხელმისაწვდომობა.
- დოკის დაკავებულობა და წარმოების განრიგები.
- ინსპექტირებისა და სერტიფიკაციის მოთხოვნები.
- სახელშეკრულებო ცვლილების პროცედურები.
- შესაძლო გავლენა სხვა გემებზე.
შედეგად, აგენტს შეეძლო გამოევლინა გრაფიკის კონფლიქტები, შეეფასებინა დამატებითი რესურსების საჭიროება და მოემზადებინა შემოთავაზებული აღდგენის გეგმა.
კომერციული ცვლილებები მაინც საჭიროებს შესაბამის დამტკიცებებს.
ბიზნესის შედეგი: დოკის უკეთესი გამოყენება, წარმოქმნილი სამუშაოების უფრო სწრაფი შეფასება, უფრო ძლიერი კომერციული კონტროლი და გემის მიწოდების დაგვიანების შემცირებული რისკი.
ეს არის საილუსტრაციო სამიზნე სამუშაო პროცესები AI-ზე აგებული საწარმოო არქიტექტურისთვის და არა მტკიცება, რომ აღწერილი ყველა აგენტი უკვე ხელმისაწვდომია ProjectVIEW-ის სტანდარტულ ფუნქციად.
8. სანდო მონაცემი უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე მეტი მონაცემი
სამრეწველო AI სისტემებს მნიშვნელოვანი შეზღუდვა აქვთ: საოპერაციო ჩანაწერები ავტომატურად არ არის ზუსტი მხოლოდ იმიტომ, რომ ისინი ციფრულია.
- სენსორი შეიძლება მწყობრიდან გამოვიდეს.
- ყოველდღიური პროგრესის ანგარიში შეიძლება არასრული იყოს.
- ქვეკონტრაქტორმა შეიძლება აცნობოს რაოდენობები, რომლებიც ჯერ არავის დაუმოწმებია.
- შესყიდვის ტრანზაქცია შეიძლება წარმოადგენდეს ვალდებულებას და არა ფაქტობრივად გაწეულ ხარჯს.
- გვიანმა რედაქციამ შეიძლება ჩაანაცვლოს საინჟინრო ნახაზი.
- ფინანსური ჩანაწერი შეიძლება ბუღალტრული მიზნებისთვის სწორი იყოს, მაგრამ საკმარისი არ იყოს ფიზიკური პროდუქტიულობის ასახსნელად.
ამიტომ, იმისთვის, რომ AI სანდო გახდეს, ინფორმაციას რამდენიმე აუცილებელი მახასიათებელი სჭირდება.
- მიკვლევადობა: ყოველი კრიტიკული მნიშვნელობა უნდა უკავშირდებოდეს თავის საწყის ტრანზაქციას, დოკუმენტს, ტექნიკის ჩანაწერს ან დამტკიცებულ წყაროს.
- კონტექსტი: თითოეული ჩანაწერი უნდა მიუთითებდეს შესაბამის პროექტზე, სამუშაო პაკეტზე, აქტივობაზე, ხარჯვით ანგარიშზე, აქტივზე და საანგარიშო პერიოდზე.
- დროულობა: AI-მ უნდა გაარჩიოს რეალურ დროში არსებული ინფორმაცია დაგვიანებული, ისტორიული ან წინასწარი ჩანაწერებისგან.
- თანმიმდევრულობა: საერთო რესურსთა კლასიფიკაციები, გაზომვის ერთეულები, ხარჯების სტრუქტურები და master data აუცილებელია.
- მართვა: მომხმარებლებს და AI აგენტებს უნდა ჰქონდეთ წვდომა მხოლოდ იმ ინფორმაციასა და ქმედებებზე, რომლებიც მათი როლებისთვის ავტორიზებულია.
- ვალიდაცია: განსაზღვრულმა ბიზნეს პროცესებმა უნდა შეაჯერონ საოპერაციო რაოდენობები, ხარჯები და დამტკიცებები.
- ახსნადობა: AI-ის მიერ გენერირებულ დასკვნებში უნდა იყოს მითითებული მხარდამჭერი მტკიცებულებები, დაშვებები, გაურკვევლობა და შესაბამისი გამონაკლისები.
ეს მოთხოვნები განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია მშენებლობაში, სამთო საქმიანობაში და გემთმშენებლობაში, რადგან გადაწყვეტილებებს შეიძლება მნიშვნელოვანი ფინანსური, საკონტრაქტო, გარემოსდაცვითი და უსაფრთხოების შედეგები ჰქონდეს.
ფუნდამენტური პრინციპი მარტივია:
AI-მ არ უნდა უბრალოდ მოიძიოს საწარმოს მონაცემები. ნაცვლად ამისა, მას უნდა შეეძლოს განსაზღვროს, შეესაბამება თუ არა ეს მონაცემი კონკრეტულ გადაწყვეტილებას.
9. რატომ არის ERP საოპერაციო საფუძველი და არა მთელი AI ეკოსისტემა
შეცდომა იქნება იმის მტკიცება, რომ მხოლოდ ERP-ს შეუძლია ჩაანაცვლოს გეოლოგიური მოდელირება, სამრეწველო მართვის სისტემები, BIM ავტორინგი, დაგეგმვის ძრავები ან სპეციალიზებული საზღვაო აპლიკაციები.
საბოლოო ჯამში, ამ სისტემებს განსხვავებული პასუხისმგებლობები აქვთ.
- სამთო დაგეგმვის აპლიკაცია გეოლოგიურ და მოპოვებით შეზღუდვებს იგებს.
- BIM აპლიკაცია ასახავს საინჟინრო გეომეტრიას და აქტივების ინფორმაციას.
- Primavera P6 მართავს დეტალურ პროექტის გრაფიკს.
- გემის მართვის სისტემა ინახავს სპეციალიზებულ საზღვაო საოპერაციო ჩანაწერებს.
- სამრეწველო ტელემეტრიის სისტემები ზომავენ ფიზიკური ტექნიკის ქცევას.
ამის საპირისპიროდ, დარგობრივი ERP-ის როლი განსხვავებულია.
ის უზრუნველყოფს საწარმოს ბიზნეს კონტექსტს, რომელიც ამ სპეციალიზებულ სისტემებს აკავშირებს რესურსებთან, კონტრაქტებთან, ხარჯებთან, სამუშაო პროცესებთან და ფინანსურ შედეგებთან.
ეს განსხვავება კრიტიკულად მნიშვნელოვანია.
სპეციალიზებული სისტემების გარეშე საწარმო კარგავს ტექნიკურ სიღრმეს.
ანალოგიურად, ინტეგრირებული საწარმოს ბიზნესლოგიკის გარეშე ორგანიზაციას უჭირს ტექნიკური ინფორმაციის კოორდინირებულ საოპერაციო და კომერციულ გადაწყვეტილებებად გარდაქმნა.
დაბოლოს, სათანადო AI მმართველობის გარეშე, მომხმარებლებსა და აგენტებს შეუძლიათ ინტეგრირებული ინფორმაციის არასწორად გაგება ან არასწორად გამოყენება.
ამიტომ, ინტელექტუალურ საწარმოს სამი ურთიერთშემავსებელი საფუძველი სჭირდება:
- სპეციალიზებული ოპერაციული სისტემები, რომლებიც საინჟინრო და სამრეწველო ინფორმაციას აგროვებენ და ამუშავებენ.
- ინტეგრირებული საწარმოო საოპერაციო პლატფორმა, რომელიც პროცესებს, რესურსებს, დროს, ხარჯებსა და კომერციულ ანგარიშვალდებულებას აკავშირებს.
- მართვადი AI ეკოსისტემა, რომელსაც შეუძლია ამ ინფორმაციის გამოკვლევა და გადაწყვეტილებების ან კონტროლირებადი მოქმედებების მხარდაჭერა.
DANAOS ProjectVIEW ERP-ს მეორე საფუძვლად წარმოაჩენს — და როგორც საოპერაციო კონტექსტის შრეს, რომელიც მესამეს უჭერს მხარს.
10. საგზაო რუკა: ფრაგმენტირებული დიჯიტალიზაციიდან AI-ორკესტრირებულ ოპერაციებამდე
კორპორაციული კონტრაქტორებისთვის, სამთო კომპანიებისა და გემთსაშენებისთვის ლიდერებმა AI ტრანსფორმაციას თანდათანობითი საოპერაციო პროგრამის სახით უნდა მიუდგნენ.
ეტაპი 1 — სანდო საწარმოო საწყისი მონაცემების ჩამოყალიბება
პირველ რიგში, სტანდარტიზაცია გაუკეთეთ პროექტის სტრუქტურებს, ხარჯთა ანგარიშებს, რესურსებს, აღჭურვილობის რეესტრებს, გაზომვის ერთეულებსა და ორგანიზაციულ პასუხისმგებლობებს.
ეტაპი 2 — ძირითადი საოპერაციო სამუშაო ნაკადების ინტეგრირება
დააკავშირეთ შეფასება, დაგეგმვა, შესყიდვები, წარმოება, სამუშაო ძალა, აღჭურვილობა, კონტრაქტები და ფინანსური კონტროლი.
ეტაპი 3 — სპეციალიზებული საინჟინრო და სამრეწველო სისტემების დაკავშირება
ინტეგრირება გაუკეთეთ შესაბამის დაგეგმვის, BIM, საბადოების დაგეგმვის, გემების მართვის, GIS, IoT და ტელემატიკის ინფორმაციას.
ეტაპი 4 — საოპერაციო შესრულების დადასტურება
დანერგეთ სისტემატური შეჯერება დაგეგმილ და ფაქტობრივ რაოდენობებს, პროგრესს, ხარჯებს, რესურსების გამოყენებასა და დამტკიცებულ ცვლილებებს შორის.
ეტაპი 5 — დანიშნულებაზე ორიენტირებული AI ასისტენტების დანერგვა
დაიწყეთ მაღალი ღირებულების, დაბალი რისკის გამოყენების შემთხვევებით, როგორიცაა საწარმოო ცოდნის მოძიება, გამონაკლისების ანგარიშგება, ხარჯთა ანალიზი და საოპერაციო შეჯამებები.
ეტაპი 6 — პროგნოზირებადი და საპროგნოზო ინტელექტის დანერგვა
განავითარეთ პროგნოზირება, ანომალიების გამოვლენა, ტექნიკური მომსახურების ოპტიმიზაცია, წარმოების ანალიზი და სცენარების შეფასება.
ეტაპი 7 — მართვადი AI ორკესტრირების ჩართვა
დაბოლოს, უფლებამოსილ AI აგენტებს მიეცეთ შერჩეული სამუშაო ნაკადების დაწყების უფლება, ვალიდაციის, უფლებების, დამტკიცების მექანიზმების, აუდიტის კვალებისა და ადამიანის ზედამხედველობის მხარდაჭერით.
მიზანი არაა ყველაფრის დაუყოვნებლივ ავტომატიზაცია.
სანაცვლოდ, მიზანია ისეთი საწარმოს შექმნა, რომელსაც შეუძლია სულ უფრო დახვეწილი AI-ს დანერგვა საოპერაციო კონტროლის კომპრომისის გარეშე.
11. კონკურენტული უპირატესობა იმ საწარმოებს ერგებათ, რომლებიც საკუთარ მონაცემებს აკონტროლებენ
AI-ის დანერგვა კაპიტალმზიდ ინდუსტრიებში სწრაფად იზრდება.
თუმცა, ყველაზე მეტად სარგებელს სულაც არ მიიღებენ ის ორგანიზაციები, რომლებიც AI აპლიკაციების ყველაზე დიდ რაოდენობას ნერგავენ.
სარგებელს მიიღებენ ისინი, ვინც შეძლებენ ძირითადი ბიზნეს კითხვების ზუსტად და თანმიმდევრულად პასუხს:
- რა სამუშაო შეასრულა გუნდმა რეალურად?
- რა რესურსები მოხმარდა ამ სამუშაოს?
- როგორ შეესაბამება შესრულება დამტკიცებულ საბაზისო გეგმას?
- რა იწვევს გადახრას?
- რა მოხდება, თუ მიმდინარე ტენდენცია გაგრძელდება?
- რომელი მაკორექტირებელი მოქმედებებია ტექნიკურად შესაძლებელი და კომერციულად გამართლებული?
- ვინ ფლობს ამ მოქმედებების დამტკიცებისა და შესრულების უფლებამოსილებას?
ამ კითხვებზე პასუხის გასაცემად მხოლოდ დაფები, განცალკევებული მონაცემთა საცავები ან საუბრითი AI ინტერფეისები საკმარისი არ არის.
საჭიროა საწარმოს ინტეგრირებული საოპერაციო მოდელი.
სწორედ აქ ხდება აშკარა განსხვავება ზოგად დიჯიტალიზაციასა და ნამდვილ საოპერაციო ტრანსფორმაციას შორის.
დიჯიტალიზაცია საქმიანი საქმიანობების ჩანაწერს ქმნის. ინტეგრაცია მათ აკავშირებს. AI შეუძლია მათი ურთიერთობების ინტერპრეტაცია. მართვადი AI ორკესტრირება საწარმოს ეხმარება ამ ინტელექტით მოქმედებაში.
DANAOS Projects-ში ჩვენი ხედვაა ProjectVIEW ERP-ის განთავსება როგორც ცენტრალური მართვის ცენტრისა მშენებლობის, სამთო საქმიანობის, საზღვაო ინჟინერიის, ოფშორული ოპერაციების, გემთმშენებლობისა და გემების შეკეთებისთვის.
საწარმოს მასშტაბის პლატფორმა, რომელიც აერთიანებს საოპერაციო მონაცემთა ქსოვილს, აკავშირებს სპეციალიზებულ საინჟინრო და სამრეწველო სისტემებს და ამყარებს ბიზნეს-კონტექსტს, რომელიც ProjectVIEW AI-სა და სხვა უფლებამოსილ AI აგენტებს სჭირდებათ.
ჩვენი მიზანი მხოლოდ საწარმოებისთვის ხელოვნური ინტელექტის დანერგვაში დახმარება არ არის.
სანაცვლოდ, მიზანია დავეხმაროთ მათ ისეთი საოპერაციო საფუძვლის შექმნაში, რომელიც ხელოვნურ ინტელექტს სანდოს, მოქმედებადს და კომერციულად ღირებულს ხდის.
რადგან კაპიტალტევად საინჟინრო პროექტებში ინტელექტის საბოლოო საზომი არ არის ის, რამდენი მონაცემის დამუშავება შეუძლია სისტემას.
საზომი არის ის, რამდენად ეფექტურად იცავს ეს ინტელექტი მარჟებს, ზრდის პროდუქტიულობას, აკონტროლებს რისკს და ხელს უწყობს მომგებიან შესრულებას.
