أخبار ar.wedoany.com، يقدم الذكاء الاصطناعي (AI) في شركة WSP شرحاً لكيفية استخدام هذه المؤسسة لأدوات التعلم الآلي الرقمية لإعادة تشكيل أسلوب صيانة البنية التحتية في بريطانيا. ويتمثل الجوهر في أن الذكاء الاصطناعي لا ينبغي أن يحل محل المهندسين، بل يُستخدم لإنجاز المهام الروتينية واسعة النطاق التي لا يمكن للبشر معالجتها.
وصف دان سكوت، كبير علماء البيانات ورئيس قسم الذكاء الاصطناعي في WSP بالمملكة المتحدة وأيرلندا، وجيمس مونتروز، مدير الاستشارات الرقمية، كيفية استخدام الشركة الاستشارية للذكاء الاصطناعي في رقمنة عقود من الوثائق الورقية وتسريع إنجاز المهام اليومية. تتضمن استراتيجية WSP للذكاء الاصطناعي اتجاهين مزدوجين: تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي لموظفيها من جهة، والتعاون مع العملاء لتحسين سير العمل من جهة أخرى. ويشمل ذلك الشراكة مع مايكروسوفت، بالإضافة إلى استخدام مسرّع ذكاء اصطناعي متخصص لنمذجة الأدوات ودفع المشاريع التجريبية الناجحة نحو التطبيق العملي.
أشار سكوت إلى أن WSP قامت بتوفير منتج Microsoft Copilot للموظفين في المملكة المتحدة منذ حوالي 18 شهراً إلى عامين، وتواصل تقييم معدلات اعتماده وفوائده. من خلال رموز الوقت المستخدمة في الفوترة الاستشارية، تتابع الشركة الوقت المستغرق في الأنشطة غير المتعلقة بالمشاريع مثل المهام الإدارية ومحاضر الاجتماعات، ووجدت أن الموظفين الذين يستخدمون Copilot أكثر من مرة شهرياً يوفرون في المتوسط حوالي 165 دقيقة أسبوعياً. تعمل WSP حالياً على تجربة أنظمة أكثر صرامة في التحكم، توفر وظائف مماثلة مع إدارة المخاطر المحتملة للبيانات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي. تشمل وظائف الذكاء الاصطناعي المستخدمة داخلياً في الشركة أتمتة محاضر الاجتماعات والمهام الإدارية والبحث البسيط في المستندات. وأوضح سكوت أن هذه المهام منخفضة الإدراك وطويلة الأمد تمثل "النقطة المثلى" للتكنولوجيا الحالية، لأن الوقت اللازم لإنجازها يتراكم ويسبب إحباطاً للمهندسين.
في مجال السكك الحديدية، تتعاون WSP مع Network Rail لبناء أساس للذكاء الاصطناعي للصيانة التنبؤية للأصول القديمة وتخطيط الاستثمار طويل الأجل. يستخدم الطرفان حالياً أدوات الذكاء الاصطناعي لفحص كميات كبيرة من البيانات المتعلقة بالأصول، مثل التقارير الممسوحة ضوئياً والصور والملاحظات المكتوبة بخط اليد المخزنة في SharePoint أو المستودعات البعيدة. وفي معرض مناقشته لهذا العمل، طرح سكوت سؤالاً: "هل من الممكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأجزاء التي أحتاج إلى إصلاحها ومتى؟" وأوضح أن الواقع يتطلب أولاً استخدام الذكاء الاصطناعي لإصلاح البيانات الأساسية، وجعلها في حالة منظمة، قبل البدء في مثل هذه المحادثات. طورت WSP تقنية تحول الملفات الممسوحة ضوئياً إلى بيانات قابلة للوصول، وتربط السجلات التاريخية والبيانات التشغيلية في الوقت الفعلي وأنظمة إدارة الأصول. وفيما يتعلق بإدارة العيوب، وصف سكوت تعقيد العملية الحالية: يحدد شخص ما عيباً، ويقيسه، ويقترح إصلاحاً، ثم يتم إنشاء أمر العمل وتسليمه، وأخيراً يتم إنجاز العمل، ولكن من الصعب تتبع هذا التسلسل لأنه كان يُدار لفترة طويلة فقط من خلال التقارير المكتوبة التي يعدها مهندسو الموقع. بالإضافة إلى ذلك، تجمع WSP سجلات أعطال الأصول مع بيانات مكتب الأرصاد الجوية البريطاني لبناء نماذج تنبؤية لتحديد وقت ومكان تعطل الأصول في ظل الظروف الجوية القاسية. وأوضح مونتروز أن هذا النموذج يُستخدم لدعم تخطيط النفقات التشغيلية والنفقات الرأسمالية، مستشهداً بحالة انقطاع حديثة في لندن بسبب ارتفاع درجات الحرارة.
في قطاع المياه، طورت WSP مشروع مساعد ذكاء اصطناعي يُدعى Wisdom لصالح شركة Northumbrian Water. يجيب هذا الوكيل الذكي على الأسئلة التشغيلية من خلال دمج المعلومات المختلفة من موارد الشركة، مثل تحديد موقع المضخة في الموقع، وعرض إنتاجها الحالي وأدائها التاريخي، واسترجاع سجلات الصيانة والمواصفات التصميمية. أشار سكوت إلى أن شركة Northumbrian Water تواجه حاجة لاستثمارات ضخمة خلال السنوات الخمس إلى العشر القادمة، بينما تعاني من شيخوخة الموظفين، حيث تتركز معرفة تشغيلية كبيرة لدى الموظفين المقبلين على التقاعد. يمكن اعتبار نظام Wisdom بمثابة ChatGPT للحوار مع الأصول. بالإضافة إلى تنظيف السجلات التاريخية والاستعلام عنها، وصف سكوت أيضاً استخدام الذكاء الاصطناعي لتشغيل ملايين المجموعات من عوامل الإنفاق والضغط، لاستكشاف مساحات المشكلات المعقدة التي لا يستطيع البشر فهمها بمفردهم، بهدف إيجاد استراتيجيات وحلول لمواجهة التحديات في قطاع المياه.
أكد مونتروز أن جوهر استخدام الذكاء الاصطناعي يكمن في رفع سلسلة القيمة للجميع، وتعزيز حوار أفضل وفهم التأثير، بدلاً من مجرد أن يكون أكثر إقناعاً من الآخرين. وأعاد سكوت التأكيد على مبدأ الشركة الهندسية: لا تستخدم الذكاء الاصطناعي أبداً لفعل شيء لا يمكنك فعله بنفسك. يوجه هذا المبدأ الطريقة التي تسمح بها WSP للمهندسين باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك دفع تدريب الموظفين على البرمجة، لضمان قدرة المهندسين على فهم والتحقق من تطبيقات الترميز بالذكاء الاصطناعي.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
