تعمل Nukissiorfiit على تتبُّع استخدام الطاقة الخضراء بدقة بفضل IBM.
تُعَد Nukissiorfiit شركة مملوكة للحكومة، وتتمثل مهمتها الأساسية في تزويد جرينلاند بالمياه النظيفة والكهرباء والحرارة دون استخدام الوقود الأحفوري. وهذا تحدٍ كبير، لكن الشركة تستخدم بالفعل مصادر متجددة لتغطية 72% من إنتاجها من الخدمات العامة - وهي في طريقها لتحقيق 100% بحلول عام 2030. بالإضافة إلى ذلك، يُعَد هيكل تسعير Nukissiorfiit للكهرباء والمياه جديرًا بالإعجاب، فهو يبلغ ثلث الأسعار في مناطق مماثلة بكندا - وذلك دون أي دعم حكومي.
عند التعمق أكثر، تدرك مدى عظمة هذا الإنجاز، خاصةً أن مساحة جرينلاند تعادل مساحة فرنسا وإسبانيا وألمانيا وإيطاليا مجتمعة، لكنها تضم سكانًا لا يتجاوز عددهم 56,000 نسمة. بالإضافة إلى ذلك، يغطي الجليد حوالي 85% من البلاد، ما يترك 15% فقط صالحة للسكن، كما يتميز الطقس عادةً بالبرودة الشديدة.
تمتلك Nukissiorfiit مكانين مترابطين فقط في جرينلاند يشتركان في شبكة كهرباء واحدة. أما المواقع الـ 68 المتبقية فتعمل بشبكات مستقلة، وينطبق الأمر نفسه على إنتاج المياه والتدفئة. ما يعنيه ذلك هو أنه لكل مكان مأهول، يجب أن تمتلك الشركة مرافق مستقلة مع مستويات متعددة من التكرار والنسخ الاحتياطي. يجب على Nukissiorfiit أيضًا أن توظِّف فِرقًا في أنحاء البلاد يمكنها التواجد في الموقع بسرعة؛ نظرًا لأن نفاد المياه أو الكهرباء قد تكون له عواقب خطيرة جدًا.
لتحقيق هدفها في الاعتماد الكامل على الطاقة النظيفة، والاستجابة بشكل أسرع لاحتياجات عملائها، والاستمرار في بناء محطات هيدروكهربائية جديدة، يجب أن تمتلك الشركة صورة مالية دقيقة وتوقعات واضحة. يتطلب الاستثمار في منشآت جديدة وصيانة المنشآت الحالية تخطيطًا مسبقًا. سابقًا، كانت الشركة قادرة على إعداد توقعات الميزانية مرة واحدة فقط في السنة، وغالبًا ما تصبح تلك التوقعات غير دقيقة تمامًا بحلول الوقت الذي يجب أن يبدأ فيه المشروع.
يقول Claus Andersen-Aagaard، المدير المالي والقائم بأعمال الرئيس التنفيذي في Nukissiorfiit: "كان النظام الذي نعمل به جامدًا للغاية. لم نتمكن من التخطيط بالمرونة التي نريدها. كنا بحاجة إلى اليقين بشأن تطوُّر وضعنا المالي، وإلى تخطيط أكثر مرونة واستمرارية ليتماشى مع بيئة العمل التي نعمل فيها".
يوضِّح قائلًا: "كان في مؤسستنا 70 شخصًا يبذلون جهدًا كبيرًا لإعداد الميزانية في شهر أكتوبر من كل عام. وعند حلول شهر مايو، كنا أحيانًا نحاول إعداد ميزانية مُعدَّلة لبقية السنة؛ بسبب تغييرات كبيرة في الفرضيات. وكان ذلك يتطلب ساعات عديدة وجهدًا كبيرًا. في الواقع، كان عملنا يتطور أسرع بكثير مما تستطيع الميزانية استيعابه عند إعدادها مرة أو مرتين في السنة.
تشمل التوقعات بيانات الربح والخسارة الكاملة، بالإضافة إلى بيانات التدفقات النقدية وتأثير تنفيذ المشاريع في الوضع المالي. لإنشاء هذه التوقعات، عملت Nukissiorfiit على دمج نماذج فرعية للتنبؤ تتعلق بالإيرادات التفصيلية، وتكاليف التشغيل المتغيرة حسب الموقع، وتكاليف السعة والصيانة، بالإضافة إلى نماذج فرعية لتكاليف الموظفين، وجمعتها كلها في نموذج شامل واحد يمكن تفصيله بالكامل بحسب جميع الأبعاد وتصنيفات الحسابات. علاوةً على ذلك، استخدمت الشركة معلومات خارجية مثل بيانات الطقس طويلة المدى كمدخلات للتنبؤ بمبيعات الحرارة والمياه والكهرباء.
تُستخدم التوقعات التي تُعدِّها Nukissiorfiit في جميع أنحاء الشركة - من المديرين وخبراء التخطيط المسؤولين عن إعداد الميزانيات إلى الكوادر الماهرة في الخطوط الأمامية، مثل المهندسين ومتخصصي التدفئة.
يعلق Ole Moeller Madsen، الرئيس التنفيذي للمبيعات وشريك في CogniTech Analytics Solutions، التي ساعدت على تقديم الحل، على سبب أهمية أن تجد Nukissiorfiit حلًا تخطيطيًا أكثر تقدمًا: "لقد كان لديهم الكثير من التأخير. ولعدم امتلاكهم توقعات وميزانية دقيقة، لم يكونوا يعرفون وجهتهم، ولا ما الذي يجب عليهم اتخاذ إجراء بشأنه".
تقليل حجم الفريق
تم تقليل حجم فريق التخطيط بمقدار 61 موظفًا، ما أدى إلى تبسيط عمليات التخطيط والتنبؤ.
تنبؤات أسرع
تم تقليل وقت التنبؤ بنسبة 80%، من 1,000 ساعة سنويًا إلى أقل من 200 ساعة.
مع سعي Nukissiorfiit إلى تحقيق الاعتماد الكامل على الطاقة الخالية من الوقود الأحفوري وحاجتها إلى إنشاء المزيد من محطات الطاقة الكهرومائية للوصول إلى هدفها، أصبح التنبؤ المالي الدقيق والأكثر قوة حاجة ملحة للمرافق.
كانت Nukissiorfiit تعمل مع مستشاري CogniTech منذ عام 2015 كجزء من مؤسسة أخرى. وثقت الشركة بنصيحة المستشارين بأن شركة Nukissiorfiit يمكنها الاستفادة من حل تخطيط وتحليلات مدعوم بالذكاء الاصطناعي؛ لتحقيق أهدافها الطموحة.
في عام 2018، دعت CogniTech وفدًا مكوَّنًا من خمسة أشخاص من المرافق لحضور مؤتمر IBM Analytics لمدة أسبوع في ستوكهولم. كان وفد Nukissiorfiit هو أكبر وفد يحضر من شركة واحدة. الهدف كان استلهام أفكار لحلول رقمية جديدة، واعتماد نهج أكثر استنادًا إلى البيانات، ومناقشة النسخ الجديدة من IBM® Cognos Analytics وIBM Planning Analytics، إضافةً إلى حلول الذكاء الاصطناعي. أثناء مناقشة مشروع آخر، أبدى Andersen-Aagaard اهتمامه بمعرفة المزيد عن مشروع التخطيط.
يقول Andersen-Aagaard: "كنا بحاجة لتجاوز أسلوب الميزانية التقليدي والبدء بالعمل بشكل ديناميكي مع التنبؤات، باستخدام توقعات شهرية متجددة على مدى 18 شهرًا، لدمج أحدث المعلومات باستمرار. وكنا نعلم أن العملية الجديدة يجب ألَّا تفرض عبئًا غير متناسب، بحيث يقضي 70 شخصًا وقتهم عليها كل شهر. كنا ندرك أنه مع أكثر من الـ 300 ميزانية فرعية التي نتعامل معها، لا يمكننا توسيع هذه العملية مع الاستمرار في استخدام الأسلوب التقليدي. لذلك كان علينا التفكير بطريقة مختلفة، وهنا يأتي دور التنبؤات المتجددة المدعومة بالذكاء الاصطناعي".
يوضِّح Kai Erik Ettrup، شريك في CogniTech: "قدَّمنا فكرة استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين العملية، وقد تبنَّت Nukissiorfiit الفكرة بالكامل". أكَّدت الشركة أن الأداة الجديدة يجب أن تتميز بواجهة مستخدم جيدة مع عملية إدخال وتحقُّق فعَّالة. يقول Andersen-Aagaard: "منحتنا الجلسات الملهمة التي حضرناها في ستوكهولم الثقة للمضي قدمًا مع المنصة والتعاون مع CogniTech".
التقت CogniTech بشركة Nukissiorfiit في ورش عمل لمناقشة كيفية انتقال الشركة من حل التخطيط والتنبؤ القديم إلى نظام التنبؤ المتداول المدمج فيه التعلم الآلي والتوقع التنبؤي.
ثم ساعدت CogniTech شركة المرافق على الانتقال إلى حل Cognos Analytics، منصة ذكاء الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تدعم دورة التحليلات من الاكتشاف إلى التشغيل، وتوفِّر نهجًا منضبطًا لإدارة واستكشاف وتصوُّر البيانات. يُتيح مساعد الذكاء الاصطناعي للمستخدم التفاعل بالضبط في الأماكن التي تتطلب الانتباه، مع تجاهل 80% من الملخصات والبيانات المالية التي لا تحتاج إلى متابعة.
يوضِّح Moeller Madsen من CogniTech أن أحد الأهداف الرئيسية لشركة Nukissiorfiit عند الانتقال إلى حل التنبؤات المتداولة من IBM كان تمكين المرافق من اتخاذ قرارات أعمال أفضل.
ويضيف Andersen-Aagaard موافقًا: "لديك فترة قصيرة في جرينلاند يمكن خلالها إجراء إصلاحات خارجية أو الشروع في مشروع بنية تحتية جديد أو تطوير محطة طاقة جديدة. من المهم جدًا أن تتوفر لديك رؤية كاملة بنسبة 100% والرؤى الصحيحة لاتخاذ قرار حول إذا ما كان لدينا التدفق النقدي اللازم للقيام بذلك. على سبيل المثال، إذا كان لدى فِرقنا في جنوب البلاد محفظة مشاريع متأخرة، فهل ستتأخر المصاريف أيضًا، أم أنها متأخرة بما يكفي لتمكيننا من المضي قدمًا في مشاريع أخرى في الشمال؟ يمكن أن تكون هذه مهمة تخطيطية شاقة جدًا للإدارة عندما يكون لديك من 100 إلى 200 مشروع بنية تحتية كبير قيد التنفيذ في الوقت نفسه.
تعتمد Nukissiorfiit على حل Cognos Analytics لجمع البيانات من موظفي الشركة وتحويلها إلى مجموعة من التقارير التي يستخدمها كبار الإدارة لاتخاذ قرارات التخطيط المتعلقة بأعمالها المستمرة في مشاريع البنية التحتية. وإلا، كان على الشركة أن تكون أكثر حذرًا بكثير عند الموافقة على جميع شبكات البنية التحتية الجديدة، ومحطات الطاقة الجديدة والمحطات الفرعية، ومحطات المياه الجديدة، وحلول الطاقة المتجددة الجديدة.
يقول Andersen-Aagaard: "كان لدينا العديد من الاعتبارات حول كيفية تصميم الحل لضمان أعلى مستوى من المصداقية. تتكون سجلاتنا المالية من العديد من الجوانب، بما في ذلك الإيرادات، والتكاليف المتغيرة، وتكاليف الطاقة الإنتاجية مثل الرواتب، والاستهلاك، وتكاليف الفوائد، والتكاليف المالية. كل هذه المجالات لها خصائص فريدة من نوعها. لقد واجهنا المأزق الكلاسيكي في إعداد الميزانية، وهو صعوبة دمج جميع العوامل من قِبل الأفراد. يمكن للآلة التعامل مع هذا بشكل أفضل بكثير إذا تم توقُّع البيانات التاريخية نحو المستقبل". أعدَّت الشركة بالفعل أكثر من 100 تقرير مختلف يأخذ جوانب متعددة من معلوماتها المالية ويوفرها للمديرين لاتخاذ الإجراءات اللازمة.
يقول Andersen-Aagaard: "بمساعدة CogniTech، استطعنا التخلص من كمية هائلة من الأعمال الإدارية على موظفينا الفنيين، الذين لم يجدوا متعة كبيرة في هذه المهام. بالإضافة إلى ذلك، أصبح بإمكانهم التأكد من نتائج الذكاء الاصطناعي بدلًا من إدخال الأرقام من جميع المواقع والتصنيفات يدويًا. لم يقتصر شعورهم بالارتياح لتحرُّرهم من هذه المهمة فحسب، بل إن النتيجة النهائية أصبحت أفضل بكثير أيضًا.
يقدِّر Andersen-Aagaard شمولية وعمق نهج حل الذكاء الاصطناعي. ويضيف قائلًا: "من أفضل الأمور اليوم عندما يكون مزوِّد البيانات محتارًا؛ بسبب مدخلات الآلة ويسأل مراقبينا عن سبب توقُّع الذكاء الاصطناعي لرقم معين بما يخالف معرفته بالبيانات. وعندما يفحصون الأمر بشكل أعمق - يكتشفون في معظم الأحيان أن الذكاء الاصطناعي على صواب؛ لأنه يأخذ جميع العوامل والبيانات التاريخية في الاعتبار. يقول: "هذا يجعلني أبتسم؛ لأنني عندها أعلم يقينًا أن ما أنشأناه يقدِّم جودة محسَّنة لشركتنا وأننا وفَّرنا الوقت والمال في هذه العملية".
يوضِّح Andersen-Aagaard أن الشركة كانت تريد تطوير واجهة أمامية وواجهة خلفية. يقول: "واجهتنا الأمامية تتعلق بإدخال المستخدم وتأكيده، حيث يتعامل المستخدمون مع التنبؤات التي تولِّدها الآلة بالكامل أو جزئيًا، بينما تحتوي الواجهة الخلفية على معايير قابلة للتعديل يمكن ضبطها يدويًا عندما نعرف أن هذه المعايير ستتغير".
يوضِّح Ettrup استخدام الحل للبيانات الخارجية: "لقد استخدمنا الكثير من بيانات الطقس خلال السنوات الثلاث الماضية. بعد ذلك، نستخدم هذه البيانات لتحليل ما نسميه فترة الطقس العادية، لتوليد مبيعات سنة عادية لكل عميل ولكل منطقة. لقد قدَّمنا لهم العديد من المعايير في الواجهة الخلفية لتمكين Nukissiorfiit من التحكم في العديد من الجوانب الخاصة بالشركة، مثل معدل الشواغر العام، ونسبة إنجاز المشاريع، واستهلاك النفط لكل كيلوواط، والعديد من الأمور الأخرى".
من خلال الانتقال إلى حل التنبؤ المتداول الذي تقدِّمه CogniTech، تمكَّنت Nukissiorfiit من تقليل عدد الأشخاص اللازمين لإعداد توقعات الميزانية، وزيادة دقة هذه التوقعات من خلال التكرار الأكبر واستخدام الذكاء الاصطناعي. لقد ساهم الحل في تعزيز مرونة المرافق في تعديل خططها وفق المتغيرات مثل الطقس، وتعزيز الثقة مع حكومة جرينلاند في الموافقة على مشاريع جديدة وطموحة.
يقول Andersen-Aagaard: "استطعنا الانتقال من 70 موظفًا مشاركًا في عملية إعداد ميزانيتنا إلى تسعة أشخاص فقط. وهذا يُعَد انخفاضًا كبيرًا".
ويضيف: "ولا يتوقف الأمر عند هذا الحد. في الواقع، يتعلق الأمر أيضًا بالوقت الذي يقضيه هؤلاء الأشخاص في استخدامه. لِذا يمكنني القول إن هؤلاء التسعة أشخاص الآن يقضون وقتًا أقل مما كانوا يقضونه سابقًا. وأيضًا، فإن أكثر من 60 شخصًا لم يعودوا يستخدمون الأدوات لتقديم البيانات للتنبؤ، وبالتالي لم يقضوا أي وقت على الإطلاق في هذا العمل".
يُشير Andersen-Aagaard بسرعة إلى أنه رغم قلة عدد الأشخاص المشاركين في إعداد التنبؤات، فإن كل موظف في شركته يحصل على هذه المعلومات. يقول: "يحصلون على رؤاهم من منظور إداري، ولكن أيضًا إلى حد ما من بيانات الإنتاج من منصة IBM Cognos Analytics".
بشكل عام، مكَّنت حلول Planning Analytics وCognos Analytics الجديدة، جنبًا إلى جنب مع التنبؤات الذكية المعتمدة على التعلم الآلي، Nukissiorfiit من اعتماد طريقة تشغيل أكثر كفاءة. أصبح بإمكان الشركة الآن استخدام هذه الرؤى لتحديد الحدود وإطلاق التنبيهات إذا كانت التنبؤات خارج هذه النطاقات، كما يمكنها تجاوز التنبيهات اعتمادًا على الخبرة أو المعلومات الإضافية. الخلاصة أن الشركة أصبحت أكثر مرونة، وأصبح تخطيطها المالي أكثر دقة.
يضيف Moeller Madsen: "يحرص Claus [Andersen-Aagaard] بشدة على الحصول على تنبؤات شهرية للتأكد من أن بيان الأرباح والخسائر والتدفق النقدي تحت السيطرة. وسيكونون أكثر مرونة في التكيف مع التغيرات في الاستهلاك، وكذلك التغيرات المتعلقة بتأخر بعض المشاريع من عدمه".
يقول Andersen-Aagaard: "كان توفير الوقت عاملًا وفائدة كبيرة بالنسبة لنا. فالانتقال من 70 مزوِّدًا للمدخلات إلى تسعة فقط أدى بشكل واضح إلى تقليل الوقت الذي نقضيه في هذه المهمة. كما قمنا بزيادة عدد المرات التي ننفِّذ فيها هذه العملية؛ إذ نحصل الآن على تنبؤ جديد كل شهر استنادًا إلى أحدث المعلومات. بالطريقة القديمة، كنا على الأرجح سنقضي ما بين 5,000 و10,000 ساعة لإنجاز ذلك".
يشير Andersen-Aagaard إلى أن مكسبًا آخر يتمثل في دقة التنبؤات بشكل أكبر بكثير، حيث تمتلك الشركة الآن المرونة التي سعت إليها لتعديل الخطط عند توفُّر معلومات جديدة وفهم تبعات ذلك.
ويضيف Andersen-Aagaard أن تجربة المستخدم قد تحسَّنت بشكل كبير جدًا، موضِّحًا أن الموظفين أصبحوا أكثر اهتمامًا بالآثار المالية للقرارات التي يتخذونها، كما تحسَّنت بشكل ملحوظ جودة مخرجات التقارير التي يتم تزويدهم بها تلقائيًا.
مع توفُّر منصة التخطيط وتقنيات التعلم الآلي، تنظر Nukissiorfiit إلى المستقبل بثقة. ويقول Andersen-Aagaard: "أعتقد أنه من المهم القول إنه كلما نفذنا مشروعًا كبيرًا، مثل مشروع محطة الطاقة الكهرومائية الضخمة، يجب أن تكون هناك ثقة فينا كشركة. ويجب على حكومة جرينلاند التأكد من أن الأموال التي تسمح لنا باستثمارها نيابةً عن الدولة تُدار بمسؤولية".
فيما يتعلق بالمستقبل، يقول Andersen-Aagaard إن الشركة تتطلع إلى دمج المنصة مع مستشعرات إنترنت الأشياء في محطاتها، وكذلك المدمجة في العدادات الموجودة في كل منزل في جرينلاند. ويضيف: "نبحث في إمكانية أن يؤدي إنترنت الأشياء دورًا أكبر، حتى نتمكن من الحصول على البيانات بوتيرة أكثر تكرارًا. يُعَد إنترنت الأشياء منصة فعَّالة من حيث التكلفة، تُتيح نقل كميات كبيرة من البيانات بتكاليف أقل بكثير".
تبحث Nukissiorfiit أيضًا في تصدير مياه جرينلاند إلى دول أخرى من خلال التعاون مع شركات التعبئة وناقلات البضائع الكبرى. بالإضافة إلى ذلك، تهتم دول قطبية أخرى مثل كندا بمعرفة كيفية الاستفادة من هيكل تسعير الخدمات الناجح لدى Nukissiorfiit لتخفيض أسعار الطاقة لديها.
تُعَد Nukissiorfiit شركة مرافق مملوكة للحكومة الذاتية لجرينلاند. وهي مسؤولة عن إنتاج وتوريد الكهرباء والمياه والتدفئة للمستهلكين في 17 مدينة و53 مستوطنة. ويستند 72% من إمدادات الطاقة لدى Nukissiorfiit إلى مصادر طاقة متجددة. يتمثَّل هدفها في استخدام مصادر الطاقة المتجددة كلما أمكن، وضمان وصول الجميع إلى مياه شرب نظيفة. يعمل بالشركة 405 موظفين، منهم 90 موظفًا في المقر الرئيسي في نوك.
تُعَد CogniTech شريك أعمال IBM، وهي الشريك الدنماركي الوحيد من فئة IBM Gold Partner في مجال التحليلات. تأسَّست الشركة الاستشارية عام 2019 بعد استحواذ على نسختها السابقة، وتركِّز على IBM كشريكها التقني الأساسي. تستطيع CogniTech إنشاء حلول متكاملة وموحَّدة لأكثر من 100 عميل، تشمل كل شيء من دمج البيانات إلى ذكاء الأعمال، وإعداد الميزانيات، والتنبؤ، والتوحيد المالي، مع تكامل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وتمتلك الشركة أكثر من 40 عميلًا لتحليلات التخطيط.
قانوني
حقوق النشر © لعام 2021 محفوظة لصالح شركة IBM Corporation. IBM Corporation, IBM Analytics, New Orchard Road, Armonk, NY 10504.
أُنتج في الولايات المتحدة الأمريكية، إبريل 2021.
تُعَد IBM وشعار IBM وibm.com وCognos علامات تجارية تابعة لشركة International Business Machines Corp، وهي مسجَّلة في العديد من الاختصاصات القضائية في جميع أنحاء العالم. قد تكون أسماء منتجات وخدمات أخرى علامات تجارية تابعة لشركة IBM أو لشركات أخرى. تتوفر القائمة الحالية للعلامات التجارية لشركة IBM على الويب ضمن علامة التبويب "معلومات حقوق النشر والعلامات التجارية" على الرابط
ibm.com/legal/copyright-trademark.
يصبح هذا المستند ساريًا بدءًا من تاريخ النشر الأول، ويجوز لشركة IBM تغييره في أي وقت. لا تتوفر بعض العروض في بعض الدول التي تعمل فيها IBM.
يتم عرض بيانات الأداء وأمثلة العملاء المذكورة لأغراض توضيحية فقط. قد تختلف نتائج الأداء الفعلي وفقًا للتكوينات وظروف التشغيل المحددة. المعلومات الواردة في هذا المستند تُقدَّم "كما هي" دون أي ضمانات صريحة أو ضمنية، مثل جميع ضمانات الصلاحية التجارية، أو الملاءمة لغرض معين، أو الضمانات والشروط الخاصة بعدم انتهاك حقوق الأطراف الأخرى. تشتمل منتجات IBM على ضمان وفقًا لشروط الاتفاقيات التي تُوفَّر بموجبها وأحكامها.