W ciągu ostatnich 184 lat firma Procter & Gamble (P&G) stała się jedną z największych na świecie firm z branży dóbr konsumpcyjnych, z globalnymi przychodami przekraczającymi 76 miliardów dolarów w 2021 r. i zatrudniającą ponad 100 000 osób. Jej marki to powszechnie znane marki, w tym Charmin, Crest, Dawn, Febreze, Gillette, Olay, Pampers i Tide.
Latem 2022 r. firma P&G nawiązała wieloletnią współpracę z firmą Microsoft w celu przekształcenia cyfrowej platformy produkcyjnej P&G. Partnerzy oświadczyli, że wykorzystają Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT), cyfrowe bliźniaki, dane i sztuczną inteligencję, aby stworzyć przyszłość cyfrowej produkcji, szybciej dostarczając produkty konsumentom i poprawiając zadowolenie klientów, jednocześnie zwiększając produktywność i redukując koszty.
„Głównym celem naszej transformacji cyfrowej jest pomoc w znalezieniu wyjątkowych rozwiązań codziennych problemów milionów konsumentów na całym świecie, przy jednoczesnym tworzeniu wzrostu i wartości dla wszystkich interesariuszy” – powiedział Vittorio Cretella, dyrektor ds. informacji w P&G. Aby to osiągnąć, firma wykorzystuje dane, sztuczną inteligencję i automatyzację, aby zapewnić elastyczność i skalę, przyspieszając innowacje i poprawiając produktywność we wszystkim, co robimy”.
Cyfrowa transformacja platformy produkcyjnej P&G umożliwi firmie weryfikację jakości produktów w czasie rzeczywistym bezpośrednio na linii produkcyjnej, maksymalizację odporności sprzętu przy jednoczesnym unikaniu odpadów oraz optymalizację wykorzystania energii i wody w zakładach produkcyjnych. Cretella powiedział, że P&G sprawi, że produkcja będzie inteligentniejsza, zapewniając skalowalną jakość predykcyjną, konserwację predykcyjną, kontrolowane wydawanie, operacje bezdotykowe i zoptymalizowany zrównoważony rozwój produkcji. Według niego, do tej pory w produkcji nie robiono takich rzeczy na taką skalę.
Firma uruchomiła programy pilotażowe w Egipcie, Indiach, Japonii i USA, korzystając z Azure IoT Hub i IoT Edge, aby pomóc technikom produkcyjnym analizować dane w celu usprawnienia produkcji artykułów do pielęgnacji dzieci i produktów papierowych.
Na przykład produkcja pieluch polega na łączeniu wielu warstw materiałów z dużą szybkością i precyzją, aby zapewnić optymalną chłonność, odporność na przeciekanie i wygodę. Nowe platformy przemysłowe IoT wykorzystują telemetrię maszyn i szybką analizę do ciągłego monitorowania linii produkcyjnych w celu wczesnego wykrywania i zapobiegania potencjalnym problemom w przepływie materiałów. To z kolei skraca czas cykli, zmniejsza straty w sieci i zapewnia jakość, jednocześnie zwiększając produktywność operatora.
P&G eksperymentuje również z wykorzystaniem Przemysłowego Internetu Rzeczy, zaawansowanych algorytmów, uczenia maszynowego (ML) i analiz predykcyjnych w celu poprawy wydajności produkcji artykułów higienicznych. Firma P&G może teraz lepiej przewidywać długość gotowych arkuszy bibułki.
Inteligentna produkcja na dużą skalę stanowi wyzwanie. Wymaga to gromadzenia danych z czujników urządzeń, stosowania zaawansowanych analiz w celu dostarczenia informacji opisowych i predykcyjnych oraz automatyzacji działań naprawczych. Kompleksowy proces wymaga kilku etapów, w tym integracji danych i opracowania algorytmu, szkolenia i wdrożenia. Wiąże się to również z przetwarzaniem dużych ilości danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
„Sekret skalowania polega na zmniejszaniu złożoności poprzez zapewnienie wspólnych komponentów na brzegu sieci i w chmurze Microsoft, których inżynierowie mogą używać do wdrażania różnych przypadków użycia w określonych środowiskach produkcyjnych bez konieczności budowania wszystkiego od zera” – powiedział Cretella.
Cretella powiedział, że opierając się na platformie Microsoft Azure, firma P&G może teraz digitalizować i integrować dane z ponad 100 zakładów produkcyjnych na całym świecie oraz ulepszać usługi sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i przetwarzania brzegowego, aby zapewnić widoczność w czasie rzeczywistym. To z kolei umożliwi pracownikom P&G analizowanie danych produkcyjnych i wykorzystywanie sztucznej inteligencji do podejmowania decyzji, które przełożą się na ulepszenia i wykładniczy wpływ.
„Dostęp do tak dużej ilości danych jest rzadkością w branży produktów konsumenckich” – stwierdził Cretella.
Pięć lat temu firma Procter & Gamble zrobiła pierwszy krok w stronę rozwoju sztucznej inteligencji. Przeszło przez to, co Cretella nazywa „fazą eksperymentalną”, w której rozwiązania zwiększają skalę, a aplikacje AI stają się bardziej złożone. Od tego czasu dane i sztuczna inteligencja stały się centralnymi elementami cyfrowej strategii firmy.
„Wykorzystujemy sztuczną inteligencję w każdym aspekcie naszej działalności do przewidywania wyników, a coraz częściej poprzez automatyzację do informowania o działaniach” – powiedział Cretella. „Mamy aplikacje do innowacji produktowych, w których poprzez modelowanie i symulację możemy skrócić cykl rozwoju nowych receptur z miesięcy do tygodni; sposoby interakcji i komunikacji z konsumentami, wykorzystując sztuczną inteligencję do tworzenia nowych receptur we właściwym czasie. kanały i odpowiednia treść przekazują przesłanie marki każdemu z nich.”
P&G korzysta również z analiz predykcyjnych, aby zapewnić dostępność produktów firmy u partnerów detalicznych, „gdzie, kiedy i jak konsumenci kupują” – powiedziała Cretella. Inżynierowie P&G korzystają również ze sztucznej inteligencji Azure, aby zapewnić kontrolę jakości i elastyczność sprzętu podczas produkcji – dodał.
Choć sekret P&G dotyczący skalowania opiera się na technologii, w tym na inwestycjach w skalowalne środowiska danych i sztucznej inteligencji zbudowane na wielofunkcyjnych jeziorach danych, Cretella powiedział, że sekret P&G leży w umiejętnościach setek utalentowanych analityków i inżynierów zajmujących się danymi, którzy rozumieją działalność firmy. . W tym celu przyszłość P&G leży w przyjęciu automatyzacji sztucznej inteligencji, która pozwoli inżynierom, analitykom danych i inżynierom zajmującym się uczeniem maszynowym spędzać mniej czasu na czasochłonnych zadaniach ręcznych i skupić się na obszarach, które dodają wartość.
„Automatyzacja sztucznej inteligencji pozwala nam również dostarczać produkty o stałej jakości oraz zarządzać uprzedzeniami i ryzykiem” – powiedział, dodając, że zautomatyzowana sztuczna inteligencja „udostępni te możliwości coraz większej liczbie pracowników, zwiększając w ten sposób ludzkie możliwości. przemysł." ”
Kolejnym elementem umożliwiającym osiągnięcie elastyczności na dużą skalę jest „hybrydowe” podejście firmy P&G do budowania zespołów w ramach jej organizacji IT. P&G równoważy swoją organizację pomiędzy zespołami centralnymi a zespołami osadzonymi w swoich kategoriach i rynkach. Zespoły centralne budują platformy korporacyjne i podstawy technologiczne, a zespoły wbudowane wykorzystują te platformy i fundamenty do tworzenia rozwiązań cyfrowych odpowiadających konkretnym możliwościom biznesowym ich działów. Cretella zauważyła również, że firma priorytetowo traktuje pozyskiwanie talentów, szczególnie w obszarach takich jak analityka danych, zarządzanie chmurą, cyberbezpieczeństwo, rozwój oprogramowania i DevOps.
Aby przyspieszyć transformację P&G, Microsoft i P&G utworzyły Biuro Operacji Cyfrowych (DEO), składające się z ekspertów z obu organizacji. DEO będzie służyć jako inkubator tworzenia uzasadnień biznesowych o wysokim priorytecie w obszarach wytwarzania produktów i procesów pakowania, które P&G może wdrożyć w całej firmie. Cretella postrzega to bardziej jako biuro zarządzania projektami niż centrum doskonałości.
„Koordynuje wszystkie wysiłki różnych zespołów ds. innowacji pracujących nad biznesowymi przypadkami użycia i dba o to, aby opracowane sprawdzone rozwiązania były skutecznie wdrażane na dużą skalę” – powiedział.
Cretella ma kilka rad dla CIO próbujących przeprowadzić transformację cyfrową w swoich organizacjach: „Po pierwsze, motywuj się i nabierz energii swoją pasją do biznesu oraz tym, jak możesz zastosować technologię do tworzenia wartości. Po drugie, dąż do elastyczności i prawdziwego uczenia się. Ciekawość. Wreszcie inwestuj w ludzi – swój zespół, współpracowników, swojego szefa – ponieważ sama technologia niczego nie zmienia, a ludzie to robią.
Tor Olavsrud zajmuje się analizą danych, analizą biznesową i nauką o danych dla CIO.com. Mieszka w Nowym Jorku.
Czas publikacji: 22 kwietnia 2024 r