DataMagic AI – ذكاء هجين | ذكاء اصطناعي محلي On-premise + سحابي معاً

المعمارية

وكيلا AI، منصّة ذكية واحدة

يتألّف وكيل DataMagic AI من وحدتين منفصلتين عن بعضهما. يعمل الحل على بنية مستقلة عن المزوّد، فيتكيّف مع تفضيلات العميل في حماية البيانات — ويعمل الوكيلان بشكل متكامل، بما يضمن أمان بيانات الشركة.

🛡 DM on-premise AI

يعمل على الخادم الداخلي للشركة، ويصل عبر الـ ERP إلى كامل أصول بيانات الشركة: يستعلم، ويسجّل، ويتنقّل. لا تغادر بيانات الشركة شبكة المؤسسة ولو للحظة. ونُدرّب النموذج تحديداً على الاحتياجات التجارية للعميل.

☁ DM Cloud AI

يعمل بأحدث نماذج اللغة المتاحة عبر الإنترنت (Anthropic Claude، Azure OpenAI، Google)، ويجمع المعلومات من الويب. يحصل على السياق اللازم من مصادر بيانات خارجية — المعايير المرجعية للسوق، وتحديثات التشريعات، وتفسير المستندات.

اللوجستيات

تخطيط مسارات إرشادي مدعوم بالـ AI

تحل وحدة DataMagic TMS مسألة تحديد المسار الأمثل للمركبات والرحلات عبر الجمع بين خوارزميات إرشادية متقدّمة والذكاء الاصطناعي. نُكمّل أساليب بحوث العمليات الكلاسيكية (متغيّرات Vehicle Routing Problem وTravelling Salesman Problem) بنماذج تعلّم آلي — إذ يستند التخطيط أيضاً إلى أنماط رحلات الشركة السابقة والاتجاهات الموسمية والأداء الفعلي للسائقين.

تحسين متعدد الأهداف – يقلّل في آنٍ واحد المسافة المقطوعة وتكلفة الوقود وانبعاثات CO₂ ووقت العمل، مع تعظيم استغلال المركبات ودقة التسليم في الوقت المحدد.
منظومة شروط معقّدة – نوافذ زمنية، وحدود للوزن والحجم، وأنظمة ADR، ومتطلبات سلسلة التبريد، وقواعد AETR، إضافةً إلى ساعات عمل المستودعات وسعات التحميل لدى العملاء.
إعادة تخطيط ديناميكية – عند وصول طلبات جديدة أثناء السير، أو الاختناقات المرورية، أو الأحداث الجوية، أو الأعطال، يعيد الحساب في الوقت الفعلي ويقترح الحد الأدنى الضروري من التغيير فقط.
تقدير تنبّئي لزمن الرحلة – أوقات وصول أدقّ استناداً إلى بيانات GPS التاريخية وأنماط المرور وخصائص أوقات اليوم، مقارنةً بالبيانات الثابتة لمزوّدي الخرائط التقليديين.
دعم متعدد الوسائط ومتعدد المستودعات – تحسين مشترك لأي عدد من المواقع والمقاولين من الباطن وأنواع وسائل النقل (أسطول مملوك، مركبة مستأجرة، شريك ناقل).
تحليل "ماذا لو" – يمكن للموزّع تشغيل سيناريوهات مختلفة (فتح مستودع جديد، توسيع الأسطول، تغيير التعريفة)، ويقيس النظام الأثر المتوقع كمّياً.

المشتريات

دعم قطع الغيار والمشتريات القائم على الـ AI

الشاحنة المتوقّفة عن العمل لا تعني تكلفة إصلاح فحسب، بل أيضاً إيراد شحن ضائعاً وفقداناً لثقة العملاء. يحوّل DataMagic AI شراء قطع الغيار الروتيني إلى عملية استراتيجية قائمة على البيانات.

التنبّؤ بالطلب على قطع الغيار – استناداً إلى نوع المركبة وعدد الكيلومترات المقطوعة وعمرها ونمط تشغيلها وسجلّ إصلاحاتها السابق، يتنبّأ بأي القطع ستتعطّل ومتى (وسادات الفرامل، الإطارات، المرشّحات، سير التوقيت، مضخة AdBlue، التوربو، القابض).
تحسين المخزون الذكي – يقترح حدًّا أدنى وأقصى للمخزون لكل نوع مركبة ولكل موقع، بناءً على مدة توريد المورّد وأهمية القطعة وسعر شرائها وقابليتها للتلف.
طلب عروض من عدة موردين ومقارنتها – يرتّب حسب درجة مركّبة: السعر، والموثوقية، ودقة التسليم السابقة، ومعدل شكاوى الجودة، وشروط الدفع، ومدة التسليم.
تحديد قطع الغيار الأصلية (OEM) والبديلة – يعثر على البدائل المتوافقة (أصلية، ومُصنَّعة لاحقًا، ومُجدَّدة) عبر رقم القطعة أو VIN أو وصف نصّي، ويقارنها من حيث السعر والأداء والضمان.
مراقبة الأسعار والقياس المرجعي للسوق – ينبّه عند ارتفاع سعر أحد البنود دون مبرّر، ويقارن السعر المدفوع بمتوسط السوق – مما يخلق موقفًا تفاوضيًا.
الطلب المجمّع – يجمّع الاحتياجات غير العاجلة للحصول على خصومات الكمية، بينما يطلب البنود العاجلة المسبِّبة لتوقّف التشغيل فورًا من أسرع مصدر.
التكامل مع الورشة وتنظيم النقل – ينسّق بين الصيانة والمشتريات بناءً على مواعيد الصيانة المخطّطة وتوقّعات الـ AI، فلا تبقى أي مركبة متوقّفة في انتظار قطعة غيار.
نظام متعلِّم – كل عطل وإصلاح وتوريد من المورّد يُغذّي النموذج، فتتحسّن التوقّعات ودرجات المورّدين باستمرار.

المستندات

التعرّف التلقائي واستخراج البيانات

لم تعد معالجة المستندات والفواتير وبوالص الشحن والعقود الواردة إدخالًا يدويًا للبيانات – فـ DataMagic AI يقرأ المحتوى ويُدرجه في المستندات ويطلب الموافقة فقط.

OCR باللغتين المجرية والإنجليزية – للمحتوى المطبوع والمكتوب بخط اليد، مع الحفاظ على البُنى الجدولية.
التعرّف التلقائي على الفاتورة الواردة – البائع والمشتري والتواريخ ونسب ضريبة القيمة المضافة لكل بند وسطور البنود والمجاميع النهائية وبيانات الدفع تدخل النظام مباشرةً كمستند فاتورة واردة.
إذن التسليم / بوليصة الشحن / CMR – المرسِل والمستلِم والحمولات والكميات، والكشف عن التوقيع والختم؛ ومطابقة تلقائية مع الرحلة المسجّلة في TMS.
العقود والشهادات – استخراج البيانات الأساسية (الصلاحية، والأطراف، والمبالغ، والبنود الحرجة)، وأرشفة تلقائية في مدير المستندات.
التعلّم من التغذية الراجعة – تتحوّل تصحيحات المستخدم إلى بيانات تدريب؛ وتتزايد الدقة باستمرار خلال مرحلة التطبيق.
تدقيق كامل – يُسجَّل كل تعرّف وقيمة ثقة وتدخّل من المستخدم.

تحليل الصور

تشخيص ذكي للأضرار من الصور الفوتوغرافية

توثيق تلقائي لحالة المركبة والحمولة – دليل موضوعي بين العميل والمقاول من الباطن، مُصنَّف ومُطابَق مع الرحلة.

توثيق تلقائي – تصنيف المنظور (الجانب، والخلف، ومنطقة التحميل، ولوحة القيادة)، والتعرّف على لوحة الترخيص والرقم التسلسلي.
تحديد الأضرار – التعرّف على الخدوش والانبعاجات وتآكل الطلاء والكسور؛ وتحديدها على الصورة بالإحداثيات مع تقدير درجة الخطورة.
مقارنة الصور (قبل / بعد) – يُبرز تلقائيًا الضرر الجديد أو الاختلاف بناءً على الصورة السابقة والصورة الجديدة.
فحص الحمولة – تحديد عدد المنصّات ونوع التغليف وملصقات المواد الخطرة والأضرار الخارجية.
تخزين سياقي – تُحفَظ جميع البيانات والعلامات المُتعرَّف عليها في مدير المستندات، مع بيانات وصفية قابلة للبحث وفي سياق الرحلة / المستند المرتبط.

مساعد AI

مساعد مُدرَّب خاص بالشركة

يحصل العميل على مساعد خاص به يعتمد على تقنية RAG (Retrieval-Augmented Generation) المُدرَّبة على سياق الشركة. المساعد متاح على كل شاشة من شاشات ERP ويفهم أين يوجد المستخدم.

ماذا «يعرف» المساعد

الوظائف الكاملة لـ DataMagic ERP – كل وحدة وإعداد وشاشة وعملية.
عمليات العميل الخاصة – البيانات الرئيسية والقواعد ونموذج التشغيل المستهدف (to-be) المُوثَّق خلال مرحلة التطبيق.
التشريعات المجرية السارية – قانون ضريبة القيمة المضافة، وقانون المحاسبة، وضريبة الشركات (TAO)، وقانون إجراءات الضرائب (Art.)، ولوائح مصلحة الضرائب (NAV)؛ محدَّثة تلقائيًا.
خبرة مهنية في وكالة الشحن – CMR وAETR والتاكوغراف وADR وIncoterms وقواعد النقل البري للبضائع.
معرفة بلوجستيات المستودعات – عمليات WMS وطرق تقييم المخزون وقواعد الجرد.
معرفة محاسبية ومالية – القيود المحاسبية ومعالجة ضريبة القيمة المضافة وإقفال الفترة والقوائم المالية.

ماذا «يفعل» المساعد

محادثة سياقية – قناة متاحة على كل شاشة، تفهم أين يوجد المستخدم وما الذي يراه – وتقدّم إجابة مبنية على هذا السياق.
إطلاق العمليات باللغة الطبيعية – «أنشئ ملخصًا لرحلات الفراغ في يونيو بحسب المنطقة»، «افتح أمر نقل جديدًا بـ 100 منصّة»، «أظهر مشكلة القيد المحاسبي لهذه الفاتورة».
استشارة مهنية – يوصي بنسبة ضريبة القيمة المضافة الصحيحة أو القيد المحاسبي أو نوع الرحلة أو منطقة التخزين أو الخطوة المحاسبية المناسبة – مع الإشارة إلى القانون أو القاعدة الداخلية.
إنشاء التقارير والتحليلات باللغة الطبيعية – مع عرض فوري (جدول، أو رسم بياني، أو dashboard).
التأهيل والمساعدة – يحصل المستخدمون الجدد على إجابات فورية، فينخفض بشكل كبير وقت التدريب والتأهيل.
التنبّؤ واكتشاف الشذوذ – تنبيه تلقائي عند تأخّر المدفوعات وارتفاع استهلاك الوقود المفاجئ وأنواع الرحلات غير المعتادة وحالات المخزون المشبوهة.

الأمان

حماية البيانات، والصلاحيات، والامتثال

ليس DataMagic AI «صندوقًا أسود»، بل يعمل على النموذج نفسه للصلاحيات والتدقيق وGDPR الذي تعمل عليه بقية وحدات ERP.

الامتثال لـ RBAC – لا يستطيع المساعد الوصول إلا إلى البيانات التي يملك المستخدم الذي بدأ المحادثة صلاحية الوصول إليها. وينطبق نموذج DataMagic القائم على الأدوار على كل استعلام.
اختيار المزوّد – سحابي (Azure OpenAI، Anthropic Claude، Google) أو محلي / سحابة خاصة (مثل Llama، Mistral) – وفقًا لقرار العميل.
ضمان معالجة البيانات – يمكن تكوين النظام بحيث لا تدخل أي بيانات عملاء في تدريب النموذج (no training on customer data)؛ وكل استدعاء قابل للتتبّع عبر سجل.
تصميم واعٍ بـ GDPR – إخفاء تلقائي للبيانات عند الحاجة (مثل إزالة البيانات الشخصية قبل التعرّف على المستند).
تدقيق كامل – يُسجَّل كل استدعاء للـ AI، والمدخلات والاستجابات، بالإضافة إلى العمليات التي يقبلها / يعدّلها المستخدم.

ذكاء هجين – أمان التشغيل المحلي وقوة السحابة معًا.