PVFCCo - Phu My מאיצה את יישום הבינה המלאכותית בתפעול, ומתכוננת לשלב פריצת דרך לאחר DBI 3.0.

DNVN - על מנת להאיץ את הטרנספורמציה הדיגיטלית ולפתח יכולות עבודה בתחום הבינה המלאכותית ברחבי המערכת, תאגיד הדשנים והכימיקלים פטרו-וייטנאם (PVFCCo – Phu My) יישמה תוכנית הכשרה מעמיקה בתחום הבינה המלאכותית המותאמת לכל פונקציה, בהשתתפות כל המחלקות בתאגיד ובמפעל הדשנים Phu My.

בנו בסיס של חשיבה המתמקדת בבינה מלאכותית ותרגלו אותה על תהליכים בעולם האמיתי.

בשונה מהכשרה קונבנציונלית בתחום המיומנויות, התוכנית שואפת לשנות דפוסי חשיבה, לתקנן תהליכים ולשלב בינה מלאכותית במשימות מעשיות בכל יחידה עסקית. התוכנית תוכננה ומיושמת על ידי צוות מומחי הבינה המלאכותית שלFPT Digital – קבוצת FPT, אשר שיתף פעולה עם Phu My בבניית מפת הדרכים לטרנספורמציה דיגיטלית, סטנדרטיזציה של נתונים וייעוץ בנוגע למתודולוגיות מבוססות בינה מלאכותית. השתתפותו של צוות מומחים זה מבטיחה שהתוכנית תהיה מעודכנת מבחינה טכנולוגית ומותאמת לפעילות העסקית הספציפית של חברת הכימיקלים והדשנים.

התוכנית, שתוכננה והועברה על ידי צוות מומחי הבינה המלאכותית של FPT Digital - חלק מקבוצת FPT, משכה אליה למעלה מ-200 עובדים ממחלקות פונקציונליות שונות וממפעל פו מיי.

באמצעות תוכנית הכשרה זו, המשתתפים מצוידים בחשיבה של "בינה מלאכותית" (AI First-First), תוך הכרה בתפקידה של בינה מלאכותית בתפקודים תפעוליים, כמו גם כיצד בינה מלאכותית תומכת בעיבוד נתונים, צבירת מידע, הפניות צולבות וצמצום זמן עיבוד מסמכים. תהליכים בין-מחלקתיים כגון "הזמנה לתשלום" ו"רכש לתשלום" מדומים באמצעות נתונים מהעולם האמיתי, מה שמאפשר למשתתפים לראות בבירור כיצד בינה מלאכותית יכולה לקצר את זמן התפעול ב-50-70% ולהפחית את הסיכון לטעויות. זה מהווה את הבסיס לפיתוח תהליכים ספציפיים לבינה מלאכותית בכל מחלקה.

במהלך התוכנית, מתמחים ממחלקות שונות התאמנו ישירות על הנתונים והתהליכים של היחידה שלהם. גישה זו מסייעת לבינה מלאכותית להתקדם מעבר להיותה "כלי תמיכה" בלבד ולהפוך לחלק בלתי נפרד מתהליכים תפעוליים, תוך פתרון בעיות ספציפיות בכל תחום עסקי.

במפעל הדשנים פו מיי, בינה מלאכותית משולבת במשימות תפעוליות מעשיות כגון ניתוח נתוני ציוד, גילוי מוקדם של אנומליות, מידול תחזוקה חזויה וסטנדרטיזציה של דיווחי משמרות. מפעילים מתאמנים בסיכום תיעוד טכני, אוטומציה של רישום מסירת משמרות, איסוף נתוני ייצור-צריכה-זמן השבתה ותכנון נהלי תגובה לאירועים באמצעות כלי אוטומציה. יישומים אלה פותחים אפשרויות לתפעול חכם יותר, הפחתת סיכוני השבתה ושיפור יעילות הייצור.

בתחומי הכספים והחשבונאות , בינה מלאכותית משמשת ליצירת דוחות חשבונות חייבים, התאמה בין הכנסות, סטנדרטיזציה של נתונים ותמיכה בבקרת תשלומים. קבצי Excel/CSV גדולים נקראים ומנותחים באופן אוטומטי על ידי בינה מלאכותית, תוך חילוץ מידע מחשבונות, חוזים וקבלות כדי לבצע התאמה לפי עקרון ההתאמה התלת-כיוונית. זה מאפשר למחלקות ליצור סט של תבניות לבדיקת תוקף המסמכים - בסיס מכריע להפחתת סיכונים ולבניית מנגנון התרעה מוקדמת במחזור הפיננסי והתשלומים.

בינתיים, בתחום הבטיחות וההנדסה המסחרית , בינה מלאכותית מסייעת לקצר את הזמן המושקע בבדיקת פרופילי ספקים, חילוץ והשוואת מידע מהצעות מחיר, והצלבת סטנדרטים טכניים וקריטריונים של ESG. תהליך ניתוח תאימות הספקים הופך עקבי ושיטתי יותר, בעוד שהמחלקה המסחרית יכולה לטפל בהצעות מחיר מרובות פורמטים, לסנתז במהירות מידע שוק ולחפש תהליכי רכש פנימיים, ובכך להגביר את השקיפות לאורך שרשרת האספקה.

עובדי פו מיי השתתפו בהכשרה.

בתחומי העסקים, השיווק והתקשורת, בינה מלאכותית משמשת לניתוח דוחות שבועיים מסוחרים, זיהוי מגמות ביקוש ובניית פרופילי לקוחות לתמיכה בתכנון ייצור והפצה. צוותי המכירות מתקננים תוכן ייעוץ למוצרים, חוקרים מדיניות מכירות ומתאימים אישית מסרים לקבוצות לקוחות שונות. בתחום התקשורת, בינה מלאכותית מסייעת בהמרת מפרטים טכניים לתוכן קל להבנה, בניסוח תסריטים, הצעת רעיונות ואופטימיזציה של מסרים, ובכך מקצרת משמעותית את זמן יישום הקמפיין.

עבור ניהול משפטי ומשאבי אנוש , בינה מלאכותית מסייעת בתקינה ובהאצת משימות מורכבות רבות: חיפוש מסמכים משפטיים, סקירת חוזים, ניסוח פרוטוקולים של ישיבות ובניית תהליכי גיוס יעילים. צוות משאבי אנוש מקבל הדרכה כיצד להשתמש בבינה מלאכותית לסינון קורות חיים, להשוות קורות חיים ותיאורי תפקידים ולהעריך את התאמת המועמדים; בשילוב עם כלי אוטומציה, ניתן לצמצם את התהליך כולו לפחות מ-30 דקות. בתחום המשפטי, בינה מלאכותית מסייעת ביצירת סעיפים, סטנדרטיזציה של מסמכים וצמצום זמן המחקר.

עובדי פו מיי השתתפו באופן פעיל בהכשרה, וקידמו בהדרגה את החשיבה של "בינה מלאכותית תחילה" ברחבי התאגיד כולו.

ההיבט החשוב ביותר של התוכנית אינו מספר המשימות הנתמכות על ידי בינה מלאכותית, אלא העובדה שכל מחלקה החלה להעריך מחדש את התהליכים שלה מנקודת מבט חדשה: אילו תהליכים ניתן לתקנן? אילו נתונים צריכים להיות נקיים יותר? אילו שלבים ניתן להפוך לאוטומטיים?

סדרת ההדרכות תרמה לעיצוב היכולת לשימוש פרואקטיבי ושיטתי בבינה מלאכותית, המקושרת ישירות למטרה של אופטימיזציה של תהליכים והאצת פעולות. זהו גם צעד הכנה חשוב עבור Phu My לכניסה לשלב פריסת Agentic AI ואוטומציה מקצה לקצה בשנים 2026-2030.

השקת מודל תפעולי חכם יותר.

עם היסודות שכבר בנויים, לפו מיי יש בסיס איתן להפיכת הבינה המלאכותית ליכולת תפעולית מרכזית בעסקי הכימיקלים והדשנים שלה. תרגילים מעשיים בכל מחלקה פתחו אפשרויות לתקינה של תהליכים, האצת ניתוח מידע, שיפור השקיפות ושיפור איכות קבלת ההחלטות.

בהתבסס על בסיס זה, פו מיי מוכנה להתרחב מ"יישום בינה מלאכותית מבוסס משימות" ל"תכנון תהליכים המבוססים על בינה מלאכותית", ולנוע לעבר פעולות חכמות, מדויקות ויעילות יותר בשנים הקרובות.

DBI (אינדיקטורים עסקיים דיגיטליים) הוא קבוצת אינדיקטורים המשמשים להערכת רמת הטרנספורמציה הדיגיטלית בעסק. עם הגעה לרמה 3.0, ל-PVFCCo תהיה אסטרטגיה ותוכנית יישום עקביות; תהליכי ליבה יהפכו לדיגיטציה ויחוברו במערכות שונות; והחלטות ניהוליות יתקבלו על סמך נתונים בזמן אמת.

טראנג נגוין

מקור: https://doanhnghiepvn.vn/chuyen-doi-so/pvfcco-phu-my-tang-toc-ung-dung-ai-vao-van-hanh-chuan-bi-cho-giai-doan-but-pha-sau-dbi-3-0/20251212055002834