כשאנו מדברים על כשלי מוצרים, אין ספק שהם עלולים להטיל לחץ גדול על כל חברה, לא קטנה ולא גדולה. לפי חישובי McKinsey, עבור עסקים בענף ייצור מכשירים רפואיים, כשלים עלולים לעלות עד 600 מיליון דולר בשנים האחרונות. הכשלים לא רק מגיעים עם תקציב כבד, אלא גם משאירים אחריות ממושכת על השם של החברה. סקר שביצעה Harris Interactive, הראה כי 55% מהקונים יחליפו סימן מסחרי בעקבות כשל, ו-21% ימנעו מלקנות מותג שקשור ליצרן המכשיר המושלם.
כך באפשרותן לחברות למנוע כשלים כתים ומזיקים? התשובה עשויה להתגלות בשימוש במודל נוכח באמצעות רשת נוירונים (AI), כך על פי דניאל פירסט, המנכ"ל של Axion Ray.
Axion Ray היא חברה שפיתחה פלטפורמת AI העוזרת לחזוי כשלי מוצר באמצעות ניתוח של סוגי אותות שונים כגון דיווחי שירות שטח, קריאות חיישנים, נתוני מיקום ועוד. הפלטפורמה משתמשת באלגוריתמי AI כדי לחשב קורלציות בין האותות הללו ולזהות בעיות פוטנציאליות לפני שהן מודיעות.
לאחרונה, הרימה Axion Ray 17.5 מיליון דולר בסבב כלכלי סדרת A, בראשותו של Bessemer Venture Partners, בנוסף למשתתפים נוספים כגון RTX Ventures, Amplo ו-Inspired Capital. זה מביא את סך הכספים שהורמו על ידי Axion Ray ל-25 מיליון דולר, שישמשו לשפר את יכולות הפלטפורמה, להרחיב לתעשיות חדשות, ולגדול את כמות העובדים ב Axion.
ההשראה ל Axion Ray הגיעה לפירסט בזמן שהוא עבד ב-McKinsey, שם הבין כי המודלים המבוססים על AI כדי למנוע בעיות מוצרים נכשלים עקב חוסר בכיוון מדויק. הוא זיהה את הצורך בכך שמודלי AI ייכנסו למחזורי עבודה של המוצרים, מאפשרים לצוותים שונים בתוך הארגון לשתף פעולה בתהליכי פתרון בעיות.
פלטפורמת Axion Ray מספקת תצוגה מאוחדת של בעיות מוצר ונתונים קשורים לצוותים שונים, כולל הנדסה, תוכנית, מוצר, ייצור, איכות שדה ותמיכת לקוחות. כל זאת מאפשרת זיהוי מהיר ופתרון של בעיות איכות מוצר, מה שמועיל בסופו של דבר למשתמש הסופי.
השמירה על הפרטיות היא נושא משמעותי כאשר ניהול כמויות גדולות של נתונים, ו-Axion Ray מחויבת לנהל באופן אחראי את הנתונים של לקוחותיה. על אף כך שהחברה משמורת בדרך כלל את הנתונים לטווח עשירות חשבונות פעיל או כפי שצויין בהסכם חוזי עם לקוח, Axion Ray מבטיחה שהנתונים של הלקוח ימחקו בתוך 30 ימים לאחר בקשה.
עם 70 עובדים ולקוחות בינלאומיים הכוללים חברות בתחומי הבריאות, מוצרי צרכנות, אוירונאוטיקה, רכב וציוד תעשיתי כמו Boeing ו-Denso, Axion Ray בביטחונה על הצמיחה שלה. החברה מייחסת הצלחתה לטרנדים כגון כניסת טכנולוגיות חדשות, שיתוף פעולה עם ספקים חדשים ורצון היצרנים לשפר את הידע המקצועי של צוותיהם דרך אוטומציה המופעלת ב-AI.
Axion Ray עלתה כמנהיגת שוק באוטומציה של זרמי עבודה לנדנדים מצטברים, מאפשרת זיהוי מהיר יותר של בעיות איכות. מרכז הפקודה של ה- AI של החברה מספקת החזר משקיף על השקעה, פותרת בעיות אקונומיות, ומפחיתה עלויות, וכל זאת הוביל לצמיחה משמעותית בתוך לקוחותיה.
ככפי שחברות חוששות מכשלי מוצרים וותיקות הוצאות, פלטפורמות נבנות בעזרת AI כמו Axion Ray מציעות פתרון מבטיח. על ידי השקפת עצמה על הכוח של AI, החברות יכולות לנהל את בעיות האיכות הצצות, לשפר את מידת השביעון של לקוחות, ולשמור על השם הערכי שלהן.
שאלות נפוצות
ש: איך AI עזרת לחברות למנוע כשלים במוצרים?
ת: פלטפורמות בעזרת AI, כמו Axion Ray, ניתחות אותות ונתונים שונים כדי לזהות אזהרות פוטנציאליות לגבי כשלי מוצרים. על ידי קישור של אותם אותות וזיהוי בעיות עולות, חברות יכולות לקחת אמצעים פעילים למניעת כשלים יקרים ולהבטיח איכות מוצר.
ש: האם נתוני לקוח ניתנים לטיפול מאובטח על ידי Axion Ray?
ת: Axion Ray מחויבת לנהל באופן אחראי את נתוני הלקוחות. בדרך כלל, הנתונים נשמרים למשך תקופת חשבון פעיל או כפי שצויין בהסכם חוזי, עם זאת החברה תמחק את נתוני הלקוח בתוך 30 ימים לאחר בקשתו.
ש: אילו תעשיות עלולות להרוויח מהפלטפורמה בעזרת AI של Axion Ray?
ת: פלטפורמת Axion Ray יכולה להיות רלוונטית לכמה תעשיות, כולל בתי חולים, מוצרי צרכנות, אוירונאוטיקה, רכב וציוד תעשייתי. ביכולות של הפלטפורמה ניתן לצפות באיכות המוצרים ולמנוע כשלי מוצרים.
מקורות:
– [Bessemer Venture Partners](https://www.bvp.com/)
– [Axion Ray](https://www.axionray.com/)
הגדרות:
– כשלי מוצרים: הפעולה של פינוי או הסרת מוצר מהשוק עקב בעיות בטיחות או פגמים.
– AI (בינה מלאכותית): הדמיון של הבנה הולמת במכונות שתכנתן לחשוב וללמוד כמו בני-אדם, מאפשרת להן לבצע משימות ולקבוע החלטות.
– אלגוריתמים: סט של כללים או הוראות שמבוצעות על ידי תוכנית מחשב כדי לפתור בעיה או לבצע משימה ספציפית.
– סיבוב כלכלי סדרת A: הסבב הראשון של מימון שחברה חדשה או חברה בשלבי יצירה משיגה ממשקי השקעה חיצוניים, לרוב מותנה על ידי קרנות נאמנות, בתמורה למניות.
– נתוני מיקום גיאוגרפי: נתונים המספקים מידע אודות מיקום הגאוגרפי של מכשיר או משתמש.
– כיוון דקדוקי: התהליך של התאמה או עידוד משהו, לרוב בהקשר של שיפורים באלגוריתמים או במערכות.
– תהליכי עבודה: הסדרה של שלבים או משימות המעורבות בהשלמת תהליך או פעילות מסוימת.
– זמן פעילות: זמן תקופת הזמן בו מערכת או מכשיר פנוי ופועל, ללא קרעים או הפסקות.
– שביעון לקוחות: מדר
The source of the article is from the blog krama.net