Tööstuslikult hallatavate tehisintellekti lahenduste potentsiaal tööstuses 4.0 ja 5.0

Seisakuid enam pole: kuidas hallatud tehisintellekt muudab tööstuslikku hooldust

Algoritmid on küpsed ja arvutusvõimsus on olemas. Tegelik probleem peitub sügaval väljakujunenud tööstusettevõtete DNA-s: killustatud andmesilod, aegunud OT-süsteemid ja kontekstualiseerimise puudumine raskendavad digitaliseerimise täieliku potentsiaali avamist. Juhid seisavad silmitsi väljakutsega ühendada 30 aastat vanad masinad tipptasemel analüütikavahenditega, ilma et see ohustaks käimasolevat tegevust.

Just siin tulevadki mängu hallatud tehisintellekti lahendused. Need on vastus tänapäevase tootmise operatiivsele keerukusele. Riskantsete "suure paugu" juurutuste asemel pakuvad hallatud tehisintellekti lahendused evolutsioonilist lähenemisviisi: need integreerivad, valideerivad ja rakendavad andmeid süsteemipiiride üleselt.

Need, kes täna sellele teele asuvad, ei taga mitte ainult tehnoloogilist paindlikkust, vaid ka tohutuid majanduslikke eeliseid. Empiirilised andmed tõestavad, et ettevõtted saavad järjepideva automatiseerimise abil oma tegevuskulusid vähendada keskmiselt 22 protsenti. Alates ennustavast hooldusest, mis vähendab drastiliselt seisakuid, kuni tehisintellekti toetatud kvaliteedikontrollini arvutinägemise abil – need rakendused ei ole enam futuristlikud, vaid on juba ammu reaalsuseks saanud ja konkurentsivõime seisukohalt ülioluline.

See artikkel uurib, miks hallatud tehisintellekti ei tohiks enam vaadelda valikulise trendina, vaid tööstuse tegevuse vajadusena. Analüüsime, kuidas ületada andmete kvaliteedi takistusi, dünaamiliselt korraldada oma tarneahelat ja miks rakendamisega kõhklemine kujutab endast suurimat riski teie tulevasele väärtuse loomisele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Unframe.AI | Hallatud tehisintellekti lahendused tööstusele

Miks on hallatud tehisintellekt tööstuse uus operatiivne vajadus – mitte ainult trend

Tööstusmaastik on kriitilises pöördepunktis. Kuigi 88 protsenti varajastest kasutuselevõtjatest teatab tehisintellekti investeeringute märkimisväärsest kasust, näitab laiem turuanalüüs keerulist pilti: 78 protsenti tööstusettevõtetest peab end tehisintellekti kasutamiseks vaid mõõdukalt või halvasti ettevalmistunuks. Samal ajal teatab 56 protsenti juhtidest, et suurimad takistused seisnevad andmete kvaliteedis, kontekstualiseerimises ja valideerimises. See pealtnäha vastuoluline olukord toob esile põhitõe: probleem ei seisne tehisintellekti tehnoloogias endas, vaid selle intelligentse integreerimises killustatud, orgaaniliselt kasvanud tööstustaristutesse.

Hallatud tehisintellekti lahendused pakuvad lahendust neile organisatsioonilistele ja tehnoloogilistele väljakutsetele. Need ei luba revolutsiooni, vaid evolutsiooni – andmete, protsesside ja süsteemide süstemaatilist võrgustumist, mis enamikus väljakujunenud tööstusettevõtetes toimivad üksteisest isoleeritult. Tegelikkus näitab, et ettevõtted, kes seda teed järjepidevalt järgivad, saavutavad mitte ainult tehnoloogilise efektiivsuse kasvu, vaid kogevad ka oma tegevusalase väärtuse loomise põhjalikku ümbermõtestamist.

Globaalse turu areng kinnitab seda suundumust muljetavaldavalt. Tööstusautomaatika ja juhtimissüsteemide turu prognoositakse laienevat 206 miljardilt USA dollarilt aastatel 2024–2030, eeldatava aastase kasvumääraga 10,8 protsenti. Selle kasvu liikumapanevad tegurid on selged: Tööstus 4.0 standardid, tehisintellekti integratsioon ja kasvavate tööjõukulude struktuuriline mõju. Samal ajal teatab üle 90 protsendi töötajatest, et automatiseerimine suurendab nende tootlikkust, kuid ainult need varased kasutuselevõtjad näevad konkreetseid ja mõõdetavaid tulemusi. Ülejäänud 10 protsenti? Nemad on alles katsefaasis või maadlevad rakendamise takistustega.

Tööstusettevõtete jaoks tähendab see konkreetselt: need, kes kohe ei tegutse, jäävad mitte ainult konkurentidest maha. Majanduslikud tagajärjed on märkimisväärsed. Ettevõtted, kes investeerivad automatiseerimisse, näevad keskmiselt 22 protsenti madalamaid tegevuskulusid. See arv ei ole teoreetiline – see on empiiriliselt valideeritud ja tõestatud erinevates tööstusharudes. Robotiseeritud protsesside automatiseerimise investeeringutasuvus võib ainuüksi esimesel aastal ulatuda 30–200 protsendini.

Kuid need arvud räägivad vaid poole loost. Kriitiline küsimus, mida iga tööstusjuht peaks endalt küsima, ei ole: kas peaksime tehisintellekti investeerima? Vaid pigem: kuidas tagada, et meie tehisintellekti investeeringud tõeliselt toimiksid – et need muutuksid ambitsioonikatest pilootprojektidest mõõdetavateks ja igapäevasteks tulemuslikkuse parandusteks?

Andmete kvaliteedi probleem: iga tehisintellekti algatuse nähtamatu risk

Tööstusliku tehisintellekti maastikul on ebamugav tõde: probleem ei ole tehnoloogias. Probleem on andmetes. Mitte andmete hulgas, vaid nende kvaliteedis, järjepidevuses ja kontekstualiseerimises. See on peamine põhjus, miks 38 protsendil tippjuhtidest on raskusi oma tehisintellekti algatuste investeeringutasuvuse demonstreerimisega.

IT- ja OT-süsteemide (operatiivtehnoloogia) killustatus kujutab endast põhilist struktuuriprobleemi. Tüüpilistes tööstusettevõtetes toimivad tootmisüksused, logistikasüsteemid, finantsplatvormid ja kliendihaldussüsteemid suures osas isoleeritud andmesilodena. Masinaandur saadab vibratsiooniandmeid patenteeritud vormingus, samas kui kvaliteedikontroll salvestab kontrollitulemused teises süsteemis. Laohaldusel on oma andmebaasistruktuur ja tööjõu planeerimine toimub isoleeritud arvutustabelites. See killustatus on ajalooliselt arenenud; see on reaalne ja maksab ettevõtetele sõna otseses mõttes miljoneid kasutamata optimeerimispotentsiaali näol.

Hallatud tehisintellekti lahendused lahendavad selle väljakutse süstemaatilise integratsiooni lähenemisviisi abil. Selle asemel, et proovida luua ühte monoliitset tehisintellekti süsteemi, mis lahendab kõik probleemid, toimivad tänapäevased hallatud tehisintellekti platvormid kontrollitud integratsiooni põhimõttel. Need loovad standardiseeritud andmeühendused olemasolevate süsteemidega, olenemata nende vanusest või omandiõigusest. 30-aastase tootmistehasega tootja ei saa seda ilma tohutu investeeringuta asendada – kuid selle andurite andmeid saab adapterite abil integreerida kaasaegsesse analüütikaraamistikku. Lahendus töötab reaalsusega kooskõlas, mitte selle vastu.

Andmekvaliteedi probleemi lahendatakse tehisintellektil põhinevate valideerimismehhanismide abil. Kaasaegsed süsteemid suudavad automaatselt tuvastada ja kontekstualiseerida anomaaliaid, vastuolusid ja andmelünki. Nad õpivad tundma tüüpilisi kvaliteediprobleemide mustreid ja saavad andmeid reaalajas parandada või need küsitavaks märkida. See pole täiuslik protsess, kuid see on eksponentsiaalselt parem kui paljudes ettevõtetes praegune olukord, kus andmekvaliteedi probleeme avastatakse alles käsitsi auditite käigus või pärast probleemide tekkimist.

Majanduslikud tagajärjed on mõõdetavad. Ettevõtted, kes süstemaatiliselt oma andmete kvaliteeti optimeerivad, teatavadsegentäpsuse 34,8-protsendilisest paranemisest turu volatiilsuse korral ja 41,2-protsendilisest kiiremast finantsanomaaliate varajasest avastamisest. Operatiivselt viib see 5,7-protsendilise parema ressursside jaotuse ja 8,3-protsendilise kulude vähenemiseni – need ei ole spekulatiivsed kasumid, vaid dokumenteeritud edusammud ettevõtetelt, kes juba tehisintellektiga töötavad.

Kvaliteetsetele andmetele üles ehitatud juhtimisstruktuur saab otsustavaks eristavaks teguriks. Edukad hallatud tehisintellekti juurutused ühendavad viis kriitilist elementi: ühtne andmete taksonoomia, automatiseeritud valideerimiskanalid, detsentraliseeritud omandimudelid (kus iga osakond vastutab oma andmete kvaliteedi eest), pidev jälgimine ja ennetav kohandamine. See ei ole ühekordne juurutamine – see on pidev protsess, mis on juurdunud organisatsiooni DNA-sse.

Ettevõtted nagu Fortune 500 korporatsioonid on selle tee juba valinud. Praktiline kasu ilmneb käegakatsutavates näitajates: tugimeeskonnad, kes varem veetsid tunde e-posti päringute käsitsi sorteerimisega, saavad need nüüd minutitega automaatselt määrata ja edastada. See ei tähenda ainult tõhususe suurenemist, vaid ka võimsuse vabastamist. Töötajad saavad vabaneda korduvatest ülesannetest ja keskenduda strateegilisematele kohustustele.

Ennustava hoolduse revolutsioon: reaktiivsest ennetavale

Tööstusseadmete hooldus on üks kulukamaid, kuid ka kõige ebaefektiivsemaid tegevusi tootmises. Traditsiooniline lähenemisviis, mis põhineb ajapõhistel hooldusintervallidel või reaktiivsetel remonditöödel rikete korral, viib klassikaliste majanduslike ebaõigete jaotusteni: hooldust tehakse kas liiga sageli (mittevajalikud kulud) või liiga harva (kulukad seisakud). Ennustav hooldus lahendab selle probleemi pideva andmeanalüüsi abil.

Efektiivsus on tähelepanuväärne. Ettevõtted saavad ennustavate hooldussüsteemide abil suurendada oma tootmisüksuste käideldavust 10–20 protsenti, vähendades samal ajal hoolduskulusid 5–10 protsenti. Need kaks näitajat ei ole omavahel seotud – need tulenevad hooldusrežiimi täpsemast, andmepõhisest optimeerimisest. Mõju mitmekordistub keerukates tootmisvõrkudes. Üks autotootja, kes selliseid süsteeme rakendas, suurendas oma masinate tööaega 30 protsenti 24 kuu jooksul alates projekti algusest – tänu anduritele, mille paigaldamine võttis vaid minuteid.

Kõige muljetavaldavam näide pärineb lennundustööstusest. Rolls-Royce optimeerib hooldusintervalle iga mootori jaoks eraldi ja on suutnud hoolduste vahelist aega pikendada kuni 50 protsenti. Samal ajal tuvastati hooldusvajadused varem, mis viis varuosade laoseisu olulise vähenemiseni ja hilinenud hooldusega mootorite efektiivsuse optimeerimiseni. See jälgimine toimub aktiivse töötamise ajal – mitte laboris ega plaaniliste hoolduspauside ajal.

Majanduslik loogika on selge: ettevõtted saavad vähendada hoolduskulusid 25–30 protsenti ja masina rikkeid 70–75 protsenti. Samal ajal pikeneb masinate eluiga 20–40 protsenti. See ei ole hüpoteetiline stsenaarium – see on dokumenteeritud reaalsus ettevõtete jaoks, kes neid süsteeme käitavad.

See, mida hallatud tehisintellekti lahendused ennustavale hooldusele lisavad, on selle analüütilise võimekuse otsene integreerimine operatiivsetesse otsustussüsteemidesse. Hooldusprognooside asemel, mis lõpuks esitatakse eraldi aruannetes, mida planeerimine, varude haldamine ja finantsosakond automaatselt ei töötle, voolavad need andmed otse dünaamilistesse tootmisplaanidesse, hankesüsteemidesse ja eelarveprotsessidesse. Planeeritud mootorivahetust ei planeerita lihtsalt hooldusena – see koordineeritakse vajalike varuosadega, reserveeritakse oskuslik personal ning tootmisvõimsused jaotatakse vastavalt vajadusele automaatselt ja ennetavalt ümber.

Investeering tasub end kiiresti ära. Tootmisettevõte, mis rakendas suhteliselt väikese alginvesteeringuga (ajutiselt paigaldatud anduritel põhineva) ennustava hooldussüsteemi, vähendas valitud masinate võimalikku seisakuid ligikaudu 20 protsenti. Investeering tasus end ära esimese kuue kuu jooksul. See pole ainult rahaline kasumlikkus – see on strateegiline paindlikkus. Ennustatavalt, usaldusväärselt ja hõlpsasti planeeritavalt toimiv tootmine suudab klientide tellimusi usaldusväärsemalt täita ja seega saavutada suuremaid marginaale.

Kvaliteedikontroll uuesti defineeritud: arvutinägemine strateegilise tegurina

Kvaliteedikontroll on traditsiooniliselt olnud tööstusliku väärtuse loomisel kulukeskus – nõuetele vastavuse tagamiseks vajalik, kuid rahaline auk. Tehisintellektil põhinevad nägemissüsteemid muudavad seda põhjalikult. Arvutinägemissüsteemid suudavad defekte tuvastada kiiruse ja täpsusega, mida iniminspektorid ei suuda saavutada. Üks täppisdetailide tootja, kes tegutses käsitsi kontrollimise tavadega, suutis tuvastada vaid 76 protsenti defektidest. Ülejäänud viisid klientide kaebuste ja kvaliteediprobleemideni, mis õõnestasid brändi usaldust.

Automatiseeritud nägemisega tehisintellektiga süsteemid on tuvastusmäära märkimisväärselt parandanud. Süsteem kasutab iga detaili mitmest perspektiivist jäädvustamiseks kõrglahutusega kaameraid ja spetsiaalset valgustust. Tehisintellekti algoritmid analüüsivad neid pilte, et tuvastada pinnavead, mõõtmete erinevused, montaaživead ja pinnaviimistluse probleemid. Süsteem integreerub otse tootmisliiniga – defektsed osad lükatakse automaatselt tagasi, tootmist aeglustamata.

Majanduslikud mõjud on mitmekülgsed. Esiteks on otsene kvaliteedi paranemine: tagatud on ühtlane kvaliteet kõigis vahetustes ja tootmistsüklites. Lisaks sellele genereerib süsteem pidevalt andmeid defektitüüpide kohta. Need andmed muutuvad varajaseks hoiatussüsteemiks protsessiprobleemide korral. Kuluvat materjali saab tuvastada enne, kui see viib masstootmisvigadeni. Masina kalibreerimise hälve ilmneb enne, kui sadu defektseid osi on toodetud.

Elektroonikatootjad, kes selliseid süsteeme rakendasid, kogesid enamat kui lihtsalt defektide tuvastamise paranemist. Pidev andmete kogumine viis protsesside täiustamiseni, mis optimeeris üldist tootmise efektiivsust. Seejärel laiendas ettevõte arvutinägemise kasutamist sissetuleva materjali kontrollimisele ja pakendite kontrollimisele. Tehnoloogiat ei käsitletud eraldiseisva lahendusena, vaid pigem integreeritud kvaliteedijuhtimissüsteemi osana.

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti platvorm

Tarneahela optimeerimine: staatilisest planeerimisest dünaamilise orkestreerimiseni

Kaasaegsed tarneahelad ei ole lihtsad – need on väga keerulised. Globaalne tootmisettevõte peab pidevalt tegema otsuseid tooraine hankimise, varude haldamise, tootmise planeerimise, logistika marsruudi ja klientide hoidmise kohta. Need otsused on omavahel seotud – tooraine hankimise viivitus kandub üle kogu tarneahelasse. Nõudluse prognoosimise viga toob kaasa ülevarustamise või laoseisu lõppemise.

Tehisintellekti süsteemid suudavad genereerida nõudluse prognoose, optimeerida laoseisu ja tasakaalustada logistikavooge – seda kõike erinevatest allikatest pärit suurte andmekogumite pideva analüüsi abil. Ettevõte saab masinõppe algoritme kasutada ajalooliste tellimuste mustrite, hooajaliste kõikumiste, turusuundumuste ja väliste tegurite (ilmastikutingimused, geopoliitiline ebakindlus, transpordi kitsaskohad) analüüsimiseks. Tulemuseks on täpsemad prognoosid, mis on traditsiooniliste meetoditega saavutamatud.

Logistikaettevõtted kasutavad tehisintellektil põhinevaid marsruudi optimeerimise süsteeme, mis arvestavad pidevalt reaalajas andmeid – pakkide teavet, tarnekohti, liiklusmustreid ja ilmastikutingimusi. Need süsteemid võivad oluliselt vähendada sõiduvahemaid, vähendada kütusekulu ning samal ajal parandada tarneaegade usaldusväärsust ja prognoositavust.

Kuid hallatud tehisintellekti lahendused lähevad veelgi kaugemale. Need integreerivad ka automatiseeritud tellimuste valideerimise ja haldamise. Tellimust saab automaatselt valideerida alates selle sisestamise hetkest – kas viited on täielikud, kogused õigesti määratud, saadavus garanteeritud? Tehisintellekti süsteemid saavad vigu reaalajas parandada ning müügimeeskondi ja kliente ennetavalt teavitada. Puudujäägi korral saab isegi automaatselt soovitada sobivaid alternatiivseid tooteid.

Transpordihaldussüsteemid kasutavad tehisintellekti dünaamiliseks saadetiste määramiseks, marsruudi optimeerimiseks ja reaalajas laadimisdokkide juhtimiseks. Juhtumid kategoriseeritakse ja lahendatakse kiiremini, mille tulemuseks on lühemad ooteajad ja madalamad trahvikulud. Ettevõtted teatavad logistikakulude vähenemisest 10–20 protsenti, parandades samal ajal teenindustaset.

Majanduslik mõju seisneb raiskamise vähenemises. Väiksem üleliigne laoseis tähendab madalamaid ladustamiskulusid ja vähem laoseisuga seotud kapitali. Paremad prognoosid tähendavad kõrgemat teenindustaset, mis omakorda suurendab müüki ja klientide püsivust. Optimeeritud logistika tähendab madalamaid transpordikulusid ja kiiremaid tarneid – mõlemad on tänapäeva konkurentsitihedas maastikus peamised eristavad tegurid.

Dokumenteeritud edukad juurutused näitavad ettevõtteid, kes ei halda neid üksikuid komponente isoleeritult, vaid integreerivad need sidusaks ökosüsteemiks. See on hallatud tehisintellekti lahenduste lubadus – mitte isoleeritud, eraldiseisvad lahendused, vaid integreeritud süsteem, mis pidevalt õpib ja optimeerib ennast.

Energiahaldus ja jätkusuutlikkus: kasumlikkus läbi tõhususe

Energiakulud kujutavad endast energiamahukatele tööstusharudele märkimisväärset kulu. Ettevõtetel, kes kulutavad energiatarbimisele miljoneid, on tohutu optimeerimispotentsiaal. Energiahalduse tehisintellekti süsteemid analüüsivad reaalajas energia-, ilma- ja turuandmeid, tuvastavad anomaaliaid ja pakuvad kohandatud soovitusi. Tulemused on sageli mõõdetavad juba esimesel aastal: energiakulude vähenemine 5–15 protsenti.

See ei puuduta ainult finantsoptimeerimist – see puudutab ka jätkusuutlikkuse optimeerimist. Iga säästetud kilovatt-tund parandab süsiniku jalajälge. Ettevõtted saavad suurendada taastuvenergia kasutamist, vähendada tipptarbimist ja automatiseerida ESG-aruandlust. Ettevõtte jaoks, kellel on ESG-kohustused või dekarboniseerimise eesmärgid, tähendab see, et kasumlikkus ja jätkusuutlikkus ei konkureeri enam omavahel – need täiendavad teineteist.

Tehnoloogiline alus koosneb pideva jälgimise süsteemidest ja tehaste ning tehaste digitaalsetest kaksikutest, mis simuleerivad stsenaariume ja arvutavad kavandatud muudatuste mõju. Ettevõte saab enne investeeringu tegemist prognoosida tootmisliini optimeerimise või uue masina paigaldamise kulusid. See vähendab investeerimisriske ja võimaldab kapitali täpsemat jaotamist.

Finantsiline ümberkujundamine tehisintellektil põhineva analüütika abil

Finantsosakond saab hallatud tehisintellekti lahendustest kasu eelarveanalüüsi ja pideva prognoosimise kaudu. Rahvusvahelise tegevusega ettevõte peab pidevalt konsolideerima finantskulusid, analüüsima eelarve kõikumisi ja tuvastama finantsanomaaliaid. See oli traditsiooniliselt käsitsi teostatav ja aeganõudev protsess, mille puhul tehingute ja finantshindamise vahel esines sageli nädalatepikkuseid viivitusi.

Tehisintellektil põhinev jooksva eelarve analüüs pakub reaalajas finantsülevaateid kõigist äriüksustest. Suur mitme asukohaga USA ehitusettevõte saavutas tehisintellektil põhineva jooksva eelarve analüüsi abil kiiremate eelarvetsüklite abil 20 miljoni dollari suuruse aastasäästu. Automatiseeritud konsolideerimine ja reaalajas aruandlus annavad finants- ja ehituseelsetele meeskondadele usaldusväärse ülevaate nende finantsolukorrast.

Tehisintellekti rakendamisel eelarve prognoosimisel on dokumenteeritud mõjud: turuhäirete korral onsegentäpsus paranenud 34,8 protsenti ja finantsanomaaliate varajane avastamine on 41,2 protsenti kiirem. Likviidsushalduses näevad finantsasutused efektiivsuse kasvu keskmiselt 13,2 protsenti. Tervishoius vähendavad tehisintellektiga toetatud planeerimissüsteemid planeerimata personali 29,3 protsenti ja varude taset keskmiselt 18,1 protsenti.

Revolutsiooniline tugiteenuste osutamine: inimestega töötamise automatiseerimine

Tugi on paljude ettevõtete jaoks suur kuluallikas. Iga päev saabub tuhandeid e-kirju, kõnesid ja vestlusi, mis tuleb läbi lugeda, kategoriseerida, suunata ja neile vastata. Manuaalsed protsessid põhjustavad ebajärjekindlust – mõnele tugipäringule vastatakse kiiresti, teised aga jäävad tähelepanuta või suunatakse valesti.

Tehisintellektil põhinev postkasti automatiseerimine suudab e-kirjad automaatselt piletiteks teisendada, reaalajas juhtpaneeli kaudu prioriteete määrata ja need õigetele omanikele suunata. Reaalsete rakenduste kohaselt lüheneb piletitele vastamise aeg 40 protsenti. Kuid tegelik väärtus seisneb järjepidevuses – iga päringut käsitletakse võrdselt ja ühtegi ei jäeta tähelepanuta.

Fortune 500 ettevõte võttis oma tugiteenuste jaoks kasutusele tehisintellektil põhineva postkasti automatiseerimise. Ülesandeid, mille käsitsi sorteerimine varem võttis tunde, hallatakse nüüd automaatselt SLA-põhiste töövoogude kaudu. Reaalajas armatuurlauad annavad juhtidele täieliku nähtavuse. Automatiseerimine ei muuda mitte ainult kiirust, vaid ka skaleeritavust. Tugimeeskond saab sama arvu töötajatega käsitleda 50 protsenti rohkem päringuid, ilma et see kvaliteeti ohverdaks.

Rakendamise reaalsus: miks hallatavad teenused on edukad

Tehisintellekti lahenduse ostmise ja selle eduka rakendamise vahel on oluline erinevus. 70 protsenti digitaliseerimisprojektidest ei saavuta oma eesmärke. 73 protsenti automatiseerimisprojektidest ei anna soovitud investeeringutasuvust. 86 protsenti finantsjuhtidest peab tehisintellekti ja automatiseerimise juurutamist keeruliseks. Kuid ainult 8 protsenti finantsjuhtidest peab seda võimatuks – see tähendab, et tehnoloogia on teostatav, kuid rakendamine on keeruline.

Hallatud tehisintellekti teenused lahendavad selle rakendusprobleemi mitme mehhanismi kaudu. Esiteks mõistavad nad killustatud IT- ja OT-süsteemide keerukust. Nad ei ehita monoliitset lahendust, vaid pigem modulaarseid ja konfigureeritavaid komponente, mis kohanduvad olemasoleva infrastruktuuriga. Vana ERP-süsteemi ei saa lihtsalt asendada – aga selle andmeid saab integreerida. See on pragmaatiline ja majanduslikult mõistlik.

Teiseks seavad nad algusest peale esikohale juhtimise ja turvalisuse. Tööstuskeskkondades sekkuvad tehisintellekti süsteemid ohutuskriitilistesse protsessidesse. Ilma selgete juhtimisstruktuuride, rollide jaotuse ja dokumenteeritud otsustusloogikata tekib õiguslik ebakindlus ja usalduse kadu. Hallatud teenused määratlevad algusest peale autonoomsete süsteemide tegutsemisulatuse ja selle, kes kannab vastutust rikke korral.

Kolmandaks pakuvad nad pidevat jälgimist, kohandamist ja optimeerimist. Tehisintellekti süsteemid ei ole staatilised – neid tuleb jälgida, testida ja pidevalt täiustada. Hallatud teenus pakub lisaks tehnilisele oskusteabele ka tõestatud meetodeid, neutraalset vaatenurka ja pidevat juhtimist. Need aitavad vältida halbu otsuseid ja valeinvesteeringuid. Samuti toimivad nad diferentseeritud lähenemisviisiga – mitte iga ülesanne ei vaja genereerivat tehisintellekti. Mõnikord on traditsioonilised automatiseerimislahendused töökindlamad ja kulutõhusamad.

Neljandaks, need käsitlevad pidevalt muutuvat tehnoloogiamaastikku. Alusmudelid, uued arhitektuurid, arenevad parimad tavad – see on kiiresti arenev valdkond. Sisemine tehnoloogiajuht ei suuda vaevu sammu pidada. Hallatud teenuste partner, kes on näinud sadu juurutusi, saab jagada parimaid tavasid ja koolitada sisemisi spetsialiste.

Väljakutsed ja realistlikud ootused

Liiga optimistlik oleks kujutada hallatud tehisintellekti lahenduste rakendamist sujuvana. Tegelikud väljakutsed on siiski olemas. Hübriidarhitektuure, mis ühendavad privaatpilvi, avalikke pilvi ja servandmetöötlust, on keeruline korraldada. Muutuste juhtimine on keeruline – inimesed on muutustele vastu, eriti kui need seavad kahtluse alla nende väljakujunenud rollid. Tehnoloogiline takistus on reaalne, kuid organisatsiooniline takistus on sageli suurem.

Samuti on oht, et tehisintellekti süsteemid lubavad liiga palju. Digitaalse huulepulga sündroom on reaalne nähtus – pealiskaudsed rakendused, mis tekitavad palju turunduskära, kuid ei too kaasa tegelikke edusamme. Edukad rakendused nõuavad sügavaid strateegilisi eesmärke, mitte ainult isoleeritud lahendusi. Need nõuavad investeeringuid inimestesse, protsessidesse ja tehnoloogiasse – mitte ainult tehnoloogiasse.

Ühte universaalset lahendust pole olemas. Iga ettevõte on struktuurilt erinev, erinevate tehnoloogiate ja tegevusprotsessidega. Autotootjale ideaalne lahendus ei pruugi olla täiesti sobimatu farmaatsiaettevõttele. Seetõttu ei seadistata hallatud teenuseid lihtsalt, vaid rakendatakse hoolika analüüsi ja kohandamise abil.

Majandusbilanss

Lõppkokkuvõttes on küsimus järgmine: milline on äriplaan? Vastus on keeruline, kuid selge: äriplaan sõltub kolmest tegurist – kus te täna seisate, kui head on teie alused (andmed, süsteemid) ja kui distsiplineeritud te juurutamisel olete.

Ettevõtte jaoks, millel praegu puudub automatiseerimine ja mis võitleb küsitava andmete kvaliteediga, on äriline argument tugevaim. Tegevuskulude 22-protsendiline vähenemine tähendab miljardi dollari suuruse ettevõtte jaoks sadu miljoneid dollareid potentsiaalset kokkuhoidu. RPA-projekt, mille investeeringutasuvus esimesel aastal on 30–200 protsenti, ei ole spekulatiivne – seda on täheldatud ja dokumenteeritud.

Juba osaliselt automatiseeritud ettevõtte jaoks peitub väärtus integratsioonis ja optimeerimises. Tootmisettevõte, millel on juba masinatel andurid, kuid mis ei analüüsi neid andureid sidusalt, saab integratsiooni abil saavutada 10–20-protsendilise kättesaadavuse kasvu. See kujutab endast samuti tohutut äriväärtust.

Edasijõudnud ettevõtte jaoks peitub väärtus strateegilises eristumises. Ettevõttel, mis suudab kogu oma tarneahela tehisintellekti abil korraldada, on konkurentsieelis, mida konkurendid ei suuda kiiresti korrata. See ei seisne ainult kulutõhususes – see on kiirus, paindlikkus ja klientide reageerimisvõime.

Hallatud tehisintellekti paratamatus

Hallatud tehisintellekti lahendused ei ole valikuline „hea lisa“. Need on ärivajadus tööstusettevõtetele, kes soovivad järgmise viie aasta jooksul konkurentsivõimelised püsida. Andmed on selged. Tehnoloogia on küps. Parimad tavad on välja kujunenud.

Ainus tegelik takistus on teostus – võime integreerida keerukas ja arenev tehnoloogia olemasolevasse organisatsioonilisse ja tehnoloogilisse infrastruktuuri, kaasates samal ajal töötajaid, tagades juhtimise ja seades realistlikke ootusi.

Ettevõtted, kes seda teed järjepidevalt järgivad, teatavad transformatiivsetest tulemustest. 88 protsenti varajastest kasutuselevõtjatest näeb märkimisväärset kasu. See pole 100 protsenti – need on päris inimesed, kellel on reaalsed probleemid ja kes saavutavad reaalset kasu. Küsimus ei ole enam selles, kas peaksite investeerima hallatud tehisintellekti. Küsimus on selles, kui kiiresti saate alustada ja kui järjepidevalt te kursil püsite, kui takistused tekivad – ja need tekivad.

Ettevõtted, kes seda teed valivad, muudavad tööstusharu. Mitte revolutsiooniliste hüpete, vaid järjepideva ja süstemaatilise aja jooksul toimuva täiustamise kaudu. See ei ole visioon – see on juba reaalsus.

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

minuga ühendust võtta Wolfenstein ∂ xpert.digital

Helistage mulle lihtsalt alla +49 89 674 804 (München)

Linkedin
 

 

Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus

Lisateavet selle kohta siin:

• Xpert Business Hub

Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:

• Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
• Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
• Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
• Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta