تعتبر عمليات سحب المنتجات مكلفة ومضرة لأي شركة، بغض النظر عن حجمها أو السوق.
على سبيل المثال، ماكينزي التقديرات أنه بالنسبة للشركات المصنعة للأجهزة الطبية، فقد وصلت عمليات الاسترجاع إلى 600 مليون دولار على مدى العقود القليلة الماضية. يميل التأثير على السمعة إلى أن يكون طويل الأمد؛ العملاء ليسوا سريعين في التسامح. وجد استطلاع Harris Interactive أن 55٪ من المشترين تغيير العلامة التجارية بعد الاستدعاء، وأن 21% سيتجنبون شراء علامة تجارية من الشركة المصنعة للمنتج الذي تم سحبه.
إذن ما هو العمل الذي يجب القيام به؟ حسنًا، ربما ننظر إلى الذكاء الاصطناعي، كما يقترح دانييل فيرست.
الأول هو الرئيس التنفيذي لشركة اكسيون رايشركة تقوم ببناء منصة قائمة على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بفشل المنتج عن طريق أخذ الإشارات (من تقارير الخدمة الميدانية إلى قراءات أجهزة الاستشعار) وربط تلك الإشارات بالموقع الجغرافي والبيانات الأخرى.
انها صفقة كبيرة.
أعلنت شركة Axion Ray، التي تبلغ قيمتها 100 مليون دولار، اليوم أنها جمعت 17.5 مليون دولار في جولة من السلسلة A بقيادة Bessemer Venture Partners بمشاركة RTX Ventures وAmplo وInspired Capital. ترفع الشريحة الجديدة إجمالي قيمة شركة New Castle ومقرها ديلاوير إلى 25 مليون دولار، والتي قالت First إنها ستخصص لتوسيع قدرات المنصة، حيث تدخل قطاعات جديدة وزيادة القوى العاملة في Axion.
ويقول إن فكرة أكسيون خطرت له لأول مرة عندما كان يعمل في شركة ماكينزي، في قسم استراتيجية الذكاء الاصطناعي. هناك، وجد أن المشاريع القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي تهدف إلى منع مشاكل المنتج غالبًا ما تفشل لأن الذكاء الاصطناعي لم يتم ضبطه بشكل كافٍ.
وقال فيرست: “لكي تكون حلول الذكاء الاصطناعي ناجحة، يجب أن يتم دمج حلول الذكاء الاصطناعي التي تخفف المشكلات بشكل استباقي في منتج، مع مسارات عمل يمكن للمجموعات المختلفة استخدامها للتعاون لحل المشكلات، ويتم تمكينها من خلال منصة ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير وعالية الدقة”. “بدون (الحل الصحيح)، تقوم العديد من المجموعات المختلفة داخل الشركة بإجراء تحليل منعزل حول قضايا الجودة الناشئة. وهذا يخلق الازدواجية وعدم التعاون.
تم إطلاق Axion Ray لأول مرة في عام 2021 ليس فقط لتوفير طريقة للكشف عن علامات الإنذار المبكر لفشل المنتج المحتمل، ولكن أيضًا لتمكين الفرق المختلفة داخل المؤسسة (الهندسة والبرامج والمنتج والإنتاج والجودة الميدانية ودعم العملاء) من رؤية موحدة . القضايا وكافة البيانات المرتبطة بها.
قال فيرست لـ TechCrunch في مقابلة: “يمكن أن تؤثر مشكلات جودة المنتج على المستخدم النهائي إذا لم يتم حل المشكلات بسرعة وكفاءة”. “يكافح المصنعون لإدارة المشكلات الناشئة التي تؤثر على عملائهم بشكل استباقي، حيث تقضي فرق الجودة الميدانية ساعات لا حصر لها في تحليل مصادر البيانات الفوضوية يدويًا لفهم المشكلات الناشئة المحتملة.
يقول فيرست إن هذا هو المكان الذي يمكن أن يساعد فيه أكسيون راي.
ويعطي مثالاً على وجود خلل في نظام الفرامل المانعة للانغلاق في طراز سيارة معين. يمكن لخوارزميات Axion Ray اكتشاف المشكلة في البداية من خلال التقارير الميكانيكية في الميدان، ثم تحديد المشكلات نفسها أو المشكلات المشابهة في شكاوى مركز الاتصال، وتقارير زيارات وكلاء السيارات وقراءات القياس عن بعد للسيارات.
وأوضح فيرست: “نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي المتخصص لتحليل البيانات الفوضوية وغير المنظمة وغير المتصلة عبر أنظمة مختلفة للإبلاغ عن مشكلات جودة المنتج الجديدة والمتكررة”. “يمكننا مساعدة الشركة المصنعة على فهم أن تحديث الأجهزة والبرامج الخاصة بالكاميرا، على سبيل المثال، كان يتسبب في زيادة في بعض رموز الأخطاء، وانحرافات الاتصالات عن بعد، ومكالمات مركز الاتصال، وإرجاع الغرف.”
هذه كمية كبيرة من البيانات التي استوعبتها شركة Axion، ولسبب وجيه، كما يقول فيرست. ولكن كيف يتعامل Axion مع هذا الأمر من منظور الخصوصية؟
تقول Axion إنها تحتفظ عادةً بالبيانات “طوال مدة الحساب النشط” أو كما هو محدد في الاتفاقية التعاقدية للعميل. قد يجد أصحاب المنتجات الذين يشعرون بالقلق إزاء مدة الاحتفاظ بالبيانات هذه السياسة الغامضة مثيرة للقلق. ومع ذلك، ادعت في البداية أن Axion ستحذف بيانات العميل في غضون 30 يومًا من تلقي الطلب.
وأضاف: “نحن ملتزمون بالتعامل مع بيانات العملاء بشكل مسؤول”.
ومع فريق مكون من 70 موظفًا وعملاء في مجالات الرعاية الصحية والإلكترونيات الاستهلاكية والفضاء والسيارات والمعدات الصناعية، بما في ذلك Boeing وDenso، قالت First إنها واثقة من مسار نمو Axion.
قال فيرست: “لقد دعمت اتجاهات متعددة توسع شركة Axion Ray”. “تطلق العديد من الصناعات تقنيات جديدة – مثل السيارات الكهربائية أو غيرها من المنتجات الغنية بالبرمجيات – والتي تؤدي إلى مشاكل غير متوقعة. يعمل المصنعون أيضًا مع موردين جدد لم يتعاملوا معهم من قبل. وهذا يؤدي إلى مشاكل الجودة أكثر من أي وقت مضى. وأخيرًا، يرغب المصنعون في تحسين مهارات القوى العاملة لديهم للاستفادة من الذكاء الاصطناعي لأتمتة المزيد من المهام اليدوية.
أضاف كينت بينيت من Bessemer Venture Partners عبر البريد الإلكتروني: “لقد أثبتت Axion Ray نفسها كشركة رائدة في السوق في أتمتة سير العمل التي تمكن المهندسين الميدانيين من تحديد مشكلات الجودة بشكل أسرع. إن الحماس الذي سمعناه من العملاء بشأن Axion يخبرنا أن الشركة تحقق تأثيرًا واضحًا وواسع النطاق. لقد كان العائد على الاستثمار الذي يقدمه مركز قيادة الذكاء الاصطناعي الخاص بهم لتحسين وقت التشغيل ورضا العملاء وخفض التكاليف حافزًا للنمو الكبير داخل قاعدة العملاء.
Source link
