ENEOS Materials تُوظّف ChatGPT Enterprise في قطاع التصنيع

تأسست ENEOS Materials عام 2022 لتكون الذراع المحورية لأعمال المواد ضمن مجموعة ENEOS. وتعمل الشركة على تطوير مجموعة واسعة من المنتجات وتصنيعها وتسويقها، من بينها المطاط المستخدم في إطارات السيارات وكرات الغولف، ومنتجات المطاط الصناعي، والمواد الرابطة لبطاريات الليثيوم أيون، إلى جانب مواد متقدمة من الجيل التالي.

ومع إدراكها للحاجة إلى رفع الإنتاجية في ظل نقص الأيدي العاملة وارتفاع التكاليف، وفي الوقت نفسه توظيف الذكاء الاصطناعي بأمان ودقة عند التعامل مع المعلومات المملوكة للشركة، كانت ENEOS Materials من أوائل الشركات في اليابان التي تبنّت ChatGPT Enterprise. ومنذ ذلك الحين، وسّعت نطاق استخدامه ليشمل جميع الموظفين.

وقد انعكس هذا التبنّي في نتائج ملموسة، من أبرزها:

• أفاد 80% من الموظفين بتحسن واضح في مسارات عملهم خلال المرحلة التجريبية
• خفض وقت تجميع البيانات وتحليلها في قسم الموارد البشرية بنسبة 90%
• تقليص زمن التحقيقات من شهور إلى دقائق بفضل قدرات البحث التفصيلي داخل ChatGPT

ولتنفيذ ChatGPT Enterprise، شكّلت الشركة فريقًا عابرًا للوظائف عمل بالشراكة مع OpenAI، ما أتاح إطلاق حالات استخدام ذات أثر واضح في عدد من الأقسام.

يواجه قطاع التصنيع في اليابان ضغوطًا متزايدة، من بينها نقص الأيدي العاملة نتيجة تراجع معدلات المواليد وشيخوخة السكان، إلى جانب ارتفاع تكاليف المواد الخام والطاقة. ولم تكن ENEOS Materials بمنأى عن هذه التحديات. وفي هذا السياق، يوضح يوشيرو ساكورا، مدير قسم تكنولوجيا الإنتاج، "أن الاعتماد على الأدوات الرقمية لرفع الإنتاجية أصبح ضرورة مع تقلص القوى العاملة، وأن تحسين الكفاءة وتوسيع نطاق ما يستطيع الموظفون إنجازه يشكلان عنصرًا حاسمًا للحفاظ على القدرة التنافسية."

ومن هذا المنطلق، اتجهت ENEOS Materials إلى ChatGPT Enterprise. فقد تولّى فريق تطوعي يضم أعضاء من عدة أقسام مهمة "اتقان هذه التقنية أولًا بأنفسهم، ثم استكشاف إمكاناتها داخل قطاع التصنيع"، وهو ما مهّد الطريق لاعتمادها. ويشرح تاكو إيتشيباياشي، مدير قسم البحث والتطوير، "أن تحقيق أفضل النتائج من الذكاء الاصطناعي كان مشروطًا بتوفير بيئة آمنة للتعامل مع المعلومات المملوكة للشركة، وهو ما وفره ChatGPT Enterprise، إلى جانب مستوى الدقة الذي كانت الشركة بحاجة إليه."

ومنذ اعتماد ChatGPT Enterprise، شهدت ENEOS Materials تسارعًا لافتًا في التبنّي، مع إنشاء أكثر من 1,000 نموذج GPT مخصص. وعلى مستوى الشركة، استخدم أكثر من 90% من الموظفين ChatGPT مرة واحدة على الأقل أسبوعيًا، فيما أفاد أكثر من 80% بتحقيق مكاسب ملموسة في مسارات العمل. واستنادًا إلى هذا الزخم، عمّمت الشركة استخدام ChatGPT Enterprise على مستوى المؤسسة، ليصبح عنصرًا محوريًا في جهودها الرامية إلى ابتكار قيمة جديدة. وعلى حد تعبير ساكورا، "فقد أصبح ChatGPT شريكًا لكل موظف من موظفي الشركة."

يوضح كينيتشي ساكيمي من قسم تطوير العمليات والهندسة في ENEOS Materials، التي تشغّل مصنعًا في هنغاريا، "أن البحث التفصيلي أتاح للفريق تجاوز الحواجز اللغوية. فما كان يتطلب سابقًا شهورًا من التمحيص في المصادر الهنغارية، بات اليوم يُنجز في غضون عشرات الدقائق، بفضل قدرة البحث التفصيلي على البحث الشامل في المواد المحلية."

وانطلاقًا من سعيه إلى رفع الإنتاجية، والارتقاء بجودة المنتجات، وتقليل الأثر البيئي، يعتمد القسم على بحث سريع ودقيق في أحدث التقنيات للحفاظ على تقدمه. ومع توظيف البحث التفصيلي، تحوّل هذا التوجه إلى نتائج ملموسة، من أبرزها:

• أعمال بحث وتحقيق كانت تستغرق شهورًا، أصبحت تُنجز في دقائق
• ترجمة المحتوى الهنغاري إلى يابانية دقيقة بما يتيح استخلاص الرؤى بوضوح
• عمليات حسابية وتحليلات كانت تستهلك نصف يوم، باتت تُستكمل في دقائق

ويبرز أثر البحث التفصيلي كذلك في المجالات شديدة التخصص مثل الهندسة الكيميائية، حيث أصبح بالإمكان إنجاز الحسابات المعقدة والاستفسارات المتقدمة بسرعة كبيرة.

يعتمد قسم الهندسة على نموذج GPT مخصص لتصميم المصانع وفق معايير الشركة. فمن خلال مدخلات مثل نوع السائل، ومعدل التدفق، وقطر الأنابيب، وفاقد الضغط، ومتطلبات المواد، يستطيع هذا النموذج توليد مواصفات محسّنة بسرعة كبيرة.

ويشير ساكيمي "إلى أن التحقق من مخاطر تآكل المواد وأسس التصميم كان يتطلب، حتى وقت قريب، جهدًا كبيرًا. أما اليوم، وبفضل نموذج GPT المخصص، بات ذلك يُنجز في ثوانٍ."

ولا يقتصر الأثر على تسريع العمل فحسب، بل يمتد أيضًا إلى تعزيز السلامة، إذ يسهم ChatGPT في رصد المخاطر المرتبطة باختيار المواد أثناء التصميم، كما أن الاستخدام المستمر للأداة يعزّز الضوابط الوقائية ويرفع مستوى الاعتمادية العامة.

وهكذا، لا تسرّع هذه الأداة مسارات التصميم فقط، بل تسهم أيضًا في رفع معايير السلامة وتحسين الكفاءة من حيث التكلفة. ومن خلال المضاهاة بين المعايير الداخلية والاستفادة من القدرة الحاسوبية لـ ChatGPT ومعرفته المتخصصة، تتيح الأداة الوصول إلى تصميم أمثل للمصانع، بما يدفع قدرات ENEOS Materials الإنتاجية إلى مستوى أعلى.

ينظّم قسم الموارد البشرية عددًا كبيرًا من الدورات التدريبية للموظفين على مدار العام، ويجمع الملاحظات بعد كل دورة من أجل تطوير البرامج المستقبلية وتحسينها. وتوضح ماري تاكيدا من قسم الموارد البشرية "أن محدودية الموارد كانت، في السابق، تحول دون إجراء تحليل متعمق لمدى فاعلية التدريب."

لكن إدخال نموذج GPT مخصص لتحليل التدريب أتاح للقسم تبسيط عملياته بدرجة كبيرة، وهو ما ظهر في جوانب عدة، منها:

• مهام كانت تستغرق يدويًا ما بين ساعة وساعتين، أصبحت تُنجز الآن في 20 ثانية
• يقيّم النظام المدعوم بالذكاء الاصطناعي التدريب ويحلله استنادًا إلى أطر تعليمية معتمدة
• تُسهم الرؤى المستندة إلى البيانات في تحسين المحتوى التدريبي بصورة مستمرة

وعلى الرغم من أنها لم تكن تملك أي خبرة سابقة في البرمجة، فقد تمكّنت تاكيدا أيضًا من تطوير أداة داخلية بنفسها لتبسيط تجميع البيانات. وتوضح ذلك بقولها: "كانت تلك أول مرة أجرّب فيها البرمجة، لكن بفضل ChatGPT استطعت إنشاء الأداة بنفسي من دون أي معرفة برمجية." ونتيجة لذلك، انخفض الوقت اللازم لتجميع البيانات بنحو 90%.

• يستخدم أكثر من 90% من الموظفين ChatGPT Enterprise أسبوعيًا
• أفاد 80% من الموظفين بتحسن ملحوظ في مسارات عملهم خلال المرحلة التجريبية
• تقلّص زمن التحقيقات من شهور إلى دقائق بفضل البحث التفصيلي
• خفض وقت تجميع بيانات الموارد البشرية وتحليلها بنسبة 90%
• إنشاء أكثر من 1,000 نموذج GPT مخصص على مستوى المؤسسة
• تصميم أسرع وأكثر أمانًا للمصانع، وتحسّن في فاعلية التدريب

يوضح إيتشيباياشي: "أن قيمة ChatGPT تتجاوز مجرد تحسين ساعات العمل." فأبرز ما يميّز هذه المنصة داخل ENEOS Materials هو السرعة وسهولة الاستخدام. وعلى خلاف الأدوات التي تتطلب وقتًا طويلًا للتعلّم، يتيح ChatGPT لأي موظف أن يشرح ما يحتاج إليه باللغة اليابانية، ليحصل فورًا على نتائج عالية الجودة من دون الحاجة إلى مهارات برمجية. ومع تنامي الثقة في استخدامه، بدأت الفرق تتوسع بطبيعتها نحو مسارات عمل أكثر تقدمًا، وتكتشف فرص ابتكار لم تكن متوقعة.

وعند النظر إلى المرحلة المقبلة، تخطط ENEOS Materials لتوسيع حضور الذكاء الاصطناعي إلى ما بعد ChatGPT، بحيث يصبح جزءًا ممتدًا عبر مختلف العمليات، بما يساعد على مواجهة النقص في العمالة الصناعية الناتج عن تقلص القوى العاملة في اليابان وتقدّمها في العمر، وفي الوقت نفسه يدعم القدرة التنافسية داخل اليابان وخارجها. ويتطلع ساكورا إلى دمج نماذج ذكاء اصطناعي مدرَّبة داخليًا مباشرةً في المعدات، وإتاحة التحكم باللغة الطبيعية على أرضية الإنتاج.