Az iparilag menedzselt mesterséges intelligencia megoldások lehetőségei az Ipar 4.0 és 5.0 világában

Nincs több állásidő: Hogyan alakítja át a felügyelt mesterséges intelligencia az ipari karbantartást

Az algoritmusok kiforrottak, a számítási teljesítmény rendelkezésre áll. Az igazi probléma mélyen a már bejáratott ipari vállalatok DNS-ében rejlik: a fragmentált adatsilók, az elavult OT-rendszerek és a kontextualizáció hiánya megnehezíti a digitalizációban rejlő lehetőségek teljes kiaknázását. A vezetők azzal a kihívással néznek szembe, hogy a 30 éves gépeket a legmodernebb analitikai eszközökkel kössék össze anélkül, hogy veszélyeztetnék a folyamatban lévő működést.

Pontosan itt jönnek képbe a menedzselt MI-megoldások. Ezek jelentik a választ a modern gyártás működési összetettségére. A kockázatos „big bang” implementációk helyett a menedzselt MI-megoldások evolúciós megközelítést kínálnak: integrálják, validálják és működőképessé teszik az adatokat a rendszerhatárokon át.

Azok, akik ma erre az útra lépnek, nemcsak technológiai rugalmasságra, hanem hatalmas gazdasági előnyökre is szert tesznek. Empirikus adatok bizonyítják, hogy a vállalatok átlagosan 22 százalékkal csökkenthetik működési költségeiket a következetes automatizálás révén. Az állásidőt drasztikusan csökkentő prediktív karbantartástól kezdve a mesterséges intelligencia által támogatott, számítógépes látást alkalmazó minőségellenőrzésig – ezek az alkalmazások már nem futurisztikusak, hanem régóta a versenyképesség szempontjából kulcsfontosságú valósággá váltak.

Ez a cikk azt vizsgálja, hogy miért nem szabad a menedzselt mesterséges intelligenciát többé választható trendnek, hanem az ipar működési szükségszerűségének tekinteni. Elemezzük, hogyan lehet leküzdeni az adatminőségi akadályokat, dinamikusan összehangolni az ellátási láncot, és miért jelenti a legnagyobb kockázatot a bevezetés vonakodása a jövőbeni értékteremtésre nézve.

Bővebben itt:

• Unframe.AI | Felügyelt MI-megoldások ipari felhasználásra

Miért az irányított mesterséges intelligencia az ipar új működési szükségszerűsége – nem csupán trend?

Az ipari környezet kritikus fordulóponthoz érkezett. Míg a korai alkalmazók 88 százaléka jelentős előnyökről számol be a mesterséges intelligencia befektetéseiből, a szélesebb körű piacelemzés összetett képet tár fel: az ipari vállalatok 78 százaléka csak mérsékelten vagy rosszul felkészültnek tartja magát a mesterséges intelligencia használatára. Ugyanakkor a vezetők 56 százaléka arról számolt be, hogy a legnagyobb akadályok az adatminőségben, a kontextualizálásban és a validálásban rejlenek. Ez a látszólag ellentmondásos helyzet egy alapvető igazságra világít rá: a probléma nem magában a mesterséges intelligencia technológiában rejlik, hanem a széttöredezett, organikusan növekvő ipari infrastruktúrákba való intelligens integrációjában.

A menedzselt mesterséges intelligencia megoldások jelentik a választ ezekre a szervezeti és technológiai kihívásokra. Nem forradalmat, hanem evolúciót ígérnek – az adatok, folyamatok és rendszerek szisztematikus hálózatba szervezését, amelyek a legtöbb bejáratott ipari vállalatnál egymástól elszigetelten működnek. A valóság azt sugallja, hogy azok a vállalatok, amelyek következetesen ezt az utat követik, nemcsak technológiai hatékonyságnövekedést érnek el, hanem működési értékteremtésük alapvető újraértelmezését is tapasztalják.

A globális piaci fejlemények lenyűgözően megerősítik ezt a trendet. Az ipari automatizálási és vezérlőrendszerek piaca várhatóan 206 milliárd USD-ről (2024) 2030-ra bővül, a várható éves növekedési ütem 10,8 százalék lesz. A növekedés mozgatórugói egyértelműek: az Ipar 4.0 szabványok, a mesterséges intelligencia integrációja és a növekvő munkaerőköltségek strukturális hatása. Ugyanakkor a munkavállalók több mint 90 százaléka arról számol be, hogy az automatizálás növeli a termelékenységüket – de csak ezek a korai alkalmazók látnak kézzelfogható, mérhető eredményeket. A másik 10 százalék? Ők még kísérleti fázisban vannak, vagy a megvalósítás akadályaival küzdenek.

Az ipari vállalatok számára ez konkrétan azt jelenti: akik most nem cselekszenek, nemcsak lemaradnak a versenytársakkal szemben. A gazdasági következmények jelentősek. Az automatizálásba befektető vállalatok átlagosan 22 százalékkal alacsonyabb működési költségeket tapasztalnak. Ez a szám nem elméleti – empirikusan validált és bizonyított számos iparágban. A robotizált folyamatautomatizálás megtérülése már az első évben elérheti a 30-200 százalékot.

De ezek a számok csak a történet felét mesélik el. A kritikus kérdés, amelyet minden ipari vezetőnek fel kellene tennie, nem az, hogy befektessünk-e a mesterséges intelligenciába? Hanem az, hogy hogyan biztosíthatjuk, hogy a mesterséges intelligenciába történő befektetéseink valóban működjenek – hogy ambiciózus kísérleti projektekből mérhető, mindennapi teljesítményjavulásokká alakuljanak?

Az adatminőség problémája: Minden mesterséges intelligencia kezdeményezés láthatatlan kockázata

Van egy kellemetlen igazság az ipari mesterséges intelligencia világában: nem a technológia a probléma. A probléma az adat. Nem az adat mennyisége, hanem a minősége, a konzisztenciája és a kontextualizálása. Ez a fő oka annak, hogy a felsővezetők 38 százaléka nehezen tudja bemutatni mesterséges intelligencia kezdeményezéseinek megtérülését.

Az IT és OT (Operációs Technológiai) rendszerek széttöredezettsége jelenti az alapvető strukturális problémát. A tipikus ipari vállalatoknál a termelési létesítmények, a logisztikai rendszerek, a pénzügyi platformok és az ügyfélkezelési rendszerek nagyrészt elszigetelt adatsilókként működnek. Egy gépérzékelő saját formátumban küldi a rezgési adatokat, míg a minőségellenőrzés egy másik rendszerben tárolja az ellenőrzési eredményeket. A raktárkezelésnek saját adatbázis-struktúrája van, a munkaerő-tervezés pedig elszigetelt táblázatokban működik. Ez a széttöredezettség történelmileg fejlődött ki; valós, és szó szerint milliókba kerül a vállalatoknak a kiaknázatlan optimalizálási potenciál miatt.

A menedzselt MI-megoldások ezt a kihívást szisztematikus integrációs megközelítéssel kezelik. Ahelyett, hogy egyetlen, monolitikus MI-rendszert próbálnának megépíteni, amely minden problémát megold, a modern menedzselt MI-platformok a kontrollált integráció elvén működnek. Szabványosított adatkapcsolatokat hoznak létre a meglévő rendszerekhez, függetlenül azok korától vagy szabadalmaztatott jellegétől. Egy 30 éves gyártóüzemmel rendelkező gyártó nem tudja azt hatalmas beruházás nélkül lecserélni – ​​de az érzékelőadatok adapterek segítségével integrálhatók egy modern analitikai keretrendszerbe. A megoldás a valósággal összhangban működik, nem pedig ellene.

Az adatminőségi kihívást mesterséges intelligencia által vezérelt validációs mechanizmusok kezelik. A modern rendszerek automatikusan azonosítják és kontextusba helyezik az anomáliákat, az inkonzisztenciákat és az adathiányokat. Megtanulják a minőségi problémák tipikus mintázatait, és valós időben kijavíthatják az adatokat, vagy kérdésesként jelölhetik meg azokat. Ez nem tökéletes folyamat, de exponenciálisan jobb, mint a sok vállalatnál fennálló status quo, ahol az adatminőségi problémákat csak manuális auditok során vagy a problémák már bekövetkezése után fedezik fel.

A gazdasági következmények mérhetőek. Azok a vállalatok, amelyek szisztematikusan optimalizálják adatminőségüket, 34,8 százalékos javulásról számolnak besegenpontosságában piaci volatilitás mellett, valamint 41,2 százalékkal gyorsabb korai felismerésről a pénzügyi anomáliák esetében. Működési szempontból ez 5,7 százalékkal jobb erőforrás-elosztást és 8,3 százalékos költségcsökkenést eredményez – ezek nem spekulatív előnyök, hanem dokumentált fejlesztések a mesterséges intelligenciával már dolgozó vállalatoknál.

A kiváló minőségű adatokra épülő irányítási struktúra döntő megkülönböztető tényezővé válik. A sikeres menedzselt mesterséges intelligencia implementációk öt kritikus elemet ötvöznek: egységes adattaxonómiát, automatizált validációs folyamatokat, decentralizált tulajdonosi modelleket (ahol minden részleg felelős az adatminőségéért), folyamatos monitorozást és proaktív alkalmazkodást. Ez nem egyszeri megvalósítás – ez egy folyamatos folyamat, amely a szervezet DNS-ébe van ágyazva.

Olyan cégek, mint a Fortune 500-as vállalatok, már ezt az utat választották. A gyakorlati előnyök kézzelfogható mutatókban mutatkoznak meg: Azok a támogató csapatok, amelyek korábban órákat töltöttek az e-mail kérések manuális elemzésével, most percek alatt automatikusan kioszthatják és továbbíthatják azokat. Ez nem csak a hatékonyság növeléséről szól, hanem a kapacitás felszabadításáról is. A személyzet mentesülhet az ismétlődő feladatok alól, és a stratégiaibb felelősségi körökre összpontosíthat.

A prediktív karbantartás forradalma: a reaktívtól a proaktívig

Az ipari berendezések karbantartása a gyártás egyik legköltségesebb, ugyanakkor legkevésbé hatékony tevékenysége. A hagyományos megközelítés, amely az időalapú karbantartási intervallumokon vagy a meghibásodásokra reagáló reaktív javításokon alapul, klasszikus gazdasági elosztási hibákhoz vezet: vagy túl gyakran (felesleges költségek), vagy túl ritkán (költséges állásidő) végzik el a karbantartást. Az előrejelző karbantartás ezt a problémát folyamatos adatelemzéssel kezeli.

A hatékonyság figyelemre méltó. A vállalatok 10-20 százalékkal növelhetik gyártóüzemeik rendelkezésre állását az előrejelző karbantartási rendszerekkel, miközben egyidejűleg 5-10 százalékkal csökkenthetik a karbantartási költségeket. Ez a két adat nem korrelál egymással – a karbantartási rendszer pontosabb, adatvezérelt optimalizálásának eredményei. A hatás összetett termelési hálózatokban megsokszorozódik. Egy autógyártó, amely ilyen rendszereket vezetett be, a projekt kezdetétől számított 24 hónapon belül 30 százalékkal növelte gépei üzemidejét – a mindössze percek alatt telepíthető érzékelőknek köszönhetően.

A legimpozánsabb példa a repülőgépiparból származik. A Rolls-Royce minden egyes motor esetében külön-külön optimalizálja a karbantartási intervallumokat, és akár 50 százalékkal is képes volt növelni a szervizek közötti időt. Ugyanakkor a karbantartási igényeket korábban azonosították, ami a pótalkatrész-készlet jelentős csökkenéséhez és a lejárt karbantartású motorok hatékonyságának optimalizálásához vezetett. Ez a monitorozás aktív üzem közben történik – nem laboratóriumban vagy ütemezett karbantartási szünetek alatt.

A gazdasági logika világos: a vállalatok 25-30 százalékkal csökkenthetik karbantartási költségeiket, és 70-75 százalékkal csökkenthetik a géphibákat. Ugyanakkor a gépek élettartama 20-40 százalékkal meghosszabbodik. Ez nem egy hipotetikus forgatókönyv – ez a dokumentált valóság az ilyen rendszereket üzemeltető vállalatok számára.

A felügyelt mesterséges intelligencia megoldások (MI) a prediktív karbantartáshoz hozzáadott értékkel közvetlenül integrálják ezt az analitikai képességet az operatív döntéshozatali rendszerekbe. A karbantartási előrejelzések helyett, amelyeket a tervezés, a készletgazdálkodás és a pénzügy nem dolgoz fel automatikusan, ezek az adatok közvetlenül a dinamikus termelési tervekbe, a beszerzési rendszerekbe és a költségvetési folyamatokba áramlanak. A tervezett motorcsere nem csak karbantartásként kerül ütemezésre – összehangolják a szükséges pótalkatrészekkel, lefoglalják a képzett személyzetet, és a termelési kapacitásokat szükség szerint automatikusan és proaktívan átcsoportosítják.

A befektetés gyorsan megtérül. Egy gyártóvállalat, amely viszonylag alacsony kezdeti beruházással (ideiglenesen telepített érzékelőkön alapuló) prediktív karbantartási rendszert vezetett be, körülbelül 20 százalékkal csökkentette a kiválasztott gépek potenciális állásidejét. A befektetés az első hat hónapon belül megtérült. Ez nem csupán pénzügyi jövedelmezőség – hanem stratégiai rugalmasság is. Az előreláthatóan, megbízhatóan és könnyen tervezhető módon működő termelés megbízhatóbban teljesítheti az ügyfelek megrendeléseit, és így magasabb haszonkulcsot érhet el.

Minőségellenőrzés újraértelmezése: A számítógépes látás mint stratégiai tényező

A minőségellenőrzés hagyományosan költségközpont volt az ipari értékteremtésben – szükséges a megfeleléshez, de pénzbánya is. A mesterséges intelligencia által vezérelt látórendszerek alapvetően átalakítják ezt. A számítógépes látórendszerek olyan sebességgel és pontossággal képesek észlelni a hibákat, amelyet az emberi ellenőrök nem tudnak elérni. Egy precíziós alkatrészgyártó, amely manuális ellenőrzési gyakorlattal működött, a hibáknak csak 76 százalékát tudta észlelni. A fennmaradó rész vevői panaszokhoz és minőségi problémákhoz vezetett, amelyek aláásták a márkabizalmat.

Az automatizált látástechnológiás mesterséges intelligencia rendszerek drámaian javították az érzékelési arányt. A rendszer nagy felbontású kamerákat és speciális világítást használ az egyes alkatrészek több perspektívából történő rögzítésére. A mesterséges intelligencia algoritmusai elemzik ezeket a képeket, hogy azonosítsák a felületi hibákat, méretbeli eltéréseket, összeszerelési hibákat és felületkezelési problémákat. A rendszer közvetlenül integrálódik a gyártósorba – a hibás alkatrészeket automatikusan selejtezi a termelés lassítása nélkül.

A gazdasági hatások sokrétűek. Először is, ott van a közvetlen minőségjavulás: garantált az állandó minőség minden műszakban és gyártási folyamatban. De ezen túlmenően a rendszer folyamatos adatokat generál a hibatípusokról. Ezek az adatok korai figyelmeztető rendszerré válnak a folyamatproblémák esetén. A kopó anyag azonosítható, mielőtt tömeggyártási hibákhoz vezetne. Egy gép kalibrációs eltérése már több száz hibás alkatrész legyártása előtt nyilvánvalóvá válik.

Az ilyen rendszereket bevezető elektronikai gyártók nemcsak a hibák észlelésének javulását tapasztalták. A folyamatos adatgyűjtés olyan folyamatok fejlesztéséhez vezetett, amelyek optimalizálták az általános termelési hatékonyságot. A vállalat ezt követően kiterjesztette a számítógépes látás használatát a bejövő anyagok ellenőrzésére és a csomagolás ellenőrzésére is. A technológiát nem önálló megoldásként, hanem egy integrált minőségirányítási rendszer részeként kezelték.

Felügyelt mesterséges intelligencia platform - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• Felügyelt AI platform

Ellátási lánc optimalizálása: A statikus tervezéstől a dinamikus vezénylésig

A modern ellátási láncok nem egyszerűek – rendkívül összetettek. Egy globális gyártóvállalatnak folyamatosan döntéseket kell hoznia a nyersanyag-beszerzéssel, a készletgazdálkodással, a termeléstervezéssel, a logisztikai útvonaltervezéssel és az ügyfélmegtartással kapcsolatban. Ezek a döntések összefüggenek – a nyersanyag-beszerzés késedelme az egész ellátási láncban átterjed. A kereslet előrejelzésében bekövetkező hiba túlkészletezéshez vagy készlethiányhoz vezet.

A mesterséges intelligencia rendszerek képesek igény-előrejelzéseket generálni, készletszinteket optimalizálni és logisztikai folyamatokat kiegyensúlyozni – mindezt a különféle forrásokból származó nagy adathalmazok folyamatos elemzésével. A vállalatok gépi tanulási algoritmusokat használhatnak a korábbi rendelési minták, szezonális ingadozások, piaci trendek és külső tényezők (időjárási viszonyok, geopolitikai bizonytalanságok, szállítási szűk keresztmetszetek) elemzésére. Az eredmény pontosabb előrejelzések, amelyek a hagyományos módszerekkel nem érhetők el.

A logisztikai vállalatok mesterséges intelligenciával vezérelt útvonaloptimalizáló rendszereket használnak, amelyek folyamatosan figyelembe veszik a valós idejű adatokat – a csomaginformációkat, a kézbesítési helyeket, a forgalmi mintákat és az időjárási viszonyokat. Ezek a rendszerek jelentősen csökkenthetik a vezetési távolságokat, csökkenthetik az üzemanyag-fogyasztást, és egyidejűleg javíthatják a kézbesítési idők megbízhatóságát és kiszámíthatóságát.

De a felügyelt mesterséges intelligencia megoldások ennél tovább mennek. Integrálják az automatizált rendelésellenőrzést és -kezelést is. Egy rendelés automatikusan érvényesíthető a bevitel pillanatától kezdve – teljesek-e a referenciák, helyesen vannak-e megadva a mennyiségek, garantált-e az elérhetőség? A mesterséges intelligencia rendszerek valós időben képesek kijavítani a hibákat, és proaktívan tájékoztatni az értékesítési csapatokat és az ügyfeleket. Hiány esetén akár automatikusan is javasolhatók megfelelő alternatív termékek.

A szállítmányozási rendszerek mesterséges intelligenciát használnak a dinamikus szállítmány-hozzárendeléshez, az útvonal-optimalizáláshoz és a valós idejű rakodódokk-vezérléshez. Az incidensek gyorsabban kategorizálhatók és oldhatók meg, ami csökkenti a várakozási időt és az alacsonyabb büntetési költségeket. A vállalatok a logisztikai költségek 10-20 százalékos csökkenéséről számolnak be, miközben egyidejűleg javítják a szolgáltatási szinteket.

A gazdasági hatás a hulladék csökkenése. A kevesebb felesleges készlet alacsonyabb tárolási költségeket és kevesebb, a készletekben lekötött tőkét jelent. A jobb előrejelzések magasabb szolgáltatási szintet jelentenek, ami az értékesítés és az ügyfélmegtartás növekedéséhez vezet. Az optimalizált logisztika alacsonyabb szállítási költségeket és gyorsabb szállításokat jelent – ​​mindkettő kulcsfontosságú megkülönböztető tényező a mai versenykörnyezetben.

A dokumentált sikeres megvalósítások olyan vállalatokat mutatnak be, amelyek ezeket az egyes komponenseket nem elszigetelten üzemeltetik, hanem egy koherens ökoszisztémába integrálják őket. Ez a felügyelt mesterséges intelligencia megoldások ígérete – nem elszigetelt, önálló megoldások, hanem egy integrált rendszer, amely folyamatosan tanul és optimalizálja magát.

Energiagazdálkodás és fenntarthatóság: Jövedelmezőség a hatékonyság révén

Az energiaköltségek jelentős kiadást jelentenek az energiaigényes iparágak számára. Az energiafogyasztásra milliókat költő vállalatok hatalmas optimalizálási potenciállal rendelkeznek. Az energiagazdálkodásban használt mesterséges intelligencia rendszerek valós időben elemzik az energia-, időjárás- és piaci adatokat, azonosítják az anomáliákat, és személyre szabott ajánlásokat adnak. Az eredmények gyakran már az első évben mérhetők: az energiaköltségek 5-15 százalékos csökkenése.

Ez nem csak a pénzügyi optimalizálásról szól, hanem a fenntarthatóság optimalizálásáról is. Minden megtakarított kilowattóra javítja a szénlábnyomot. A vállalatok növelhetik a megújuló energia felhasználását, csökkenthetik a csúcsfogyasztást és automatizálhatják az ESG-jelentéstételt. Egy ESG-kötelezettségekkel vagy dekarbonizációs célokkal rendelkező vállalat számára ez azt jelenti, hogy a jövedelmezőség és a fenntarthatóság már nem versenyeznek egymással, hanem kiegészítik egymást.

A technológiai alapot folyamatos monitorozó rendszerek és üzemek, illetve gyárak digitális ikertestvérei alkotják, amelyek forgatókönyveket szimulálnak és kiszámítják a tervezett változtatások hatását. A vállalat előre jelezheti egy gyártósor optimalizálásának vagy egy új gép telepítésének költségeit a beruházás megtétele előtt. Ez csökkenti a befektetési kockázatokat és pontosabb tőkeallokációt tesz lehetővé.

Pénzügyi átalakulás mesterséges intelligencia által vezérelt elemzések segítségével

A pénzügyi osztály a költségvetés-elemzés és a folyamatos előrejelzés révén profitál a felügyelt mesterséges intelligencia megoldásokból. Egy multinacionális tevékenységgel rendelkező vállalatnak folyamatosan konszolidálnia kell a pénzügyi kiadásokat, elemeznie kell a költségvetési eltéréseket, és azonosítania kell a pénzügyi anomáliákat. Ez hagyományosan egy manuális, időigényes folyamat volt, amely gyakran hetekig tartó késésekkel járt a tranzakciók és a pénzügyi értékelés között.

A mesterséges intelligencia által vezérelt gördülő költségvetés-elemzés valós idejű pénzügyi információkat nyújt minden üzleti egységről. Egy nagy, több telephellyel rendelkező amerikai építőipari vállalat évi 20 millió dolláros megtakarítást ért el a gyorsabb költségvetési ciklusoknak köszönhetően, a mesterséges intelligencia által vezérelt gördülő költségvetés-elemzésnek köszönhetően. Az automatizált konszolidáció és a valós idejű jelentéskészítés megbízható áttekintést nyújt a pénzügyi és építés előtti csapatoknak a pénzügyi helyzetükről.

A mesterséges intelligencia költségvetés-előrejelzésben való alkalmazásának dokumentált hatásai vannak: piaci zavarok esetén 34,8 százalékkal javultsegenpontossága, és 41,2 százalékkal gyorsabban észlelték a pénzügyi anomáliákat a korai szakaszban. A likviditáskezelés területén a pénzügyi intézmények átlagosan 13,2 százalékos hatékonyságnövekedést tapasztalnak. Az egészségügyben a mesterséges intelligencia által támogatott tervezési rendszerek a nem tervezett személyzet 29,3 százalékos csökkenéséhez, a készletszintek pedig átlagosan 18,1 százalékos csökkenéséhez vezettek.

Forradalmasította a támogató műveleteket: az emberekkel végzett munka automatizálása

A támogatás számos vállalat számára jelentős költségforrás. Naponta több ezer e-mail, hívás és csevegés érkezik, amelyeket el kell olvasni, kategorizálni, továbbítani és meg kell válaszolni. A manuális folyamatok következetlenségekhez vezetnek – egyes támogatási kéréseket gyorsan megválaszolnak, míg másokat figyelmen kívül hagynak, vagy helytelenül továbbítanak.

A mesterséges intelligencia által vezérelt postafiók-automatizálás képes automatikusan jegyekké alakítani az e-maileket, valós idejű irányítópulton keresztül prioritásokat rendelni, és a megfelelő tulajdonosokhoz irányítani azokat. A valós megvalósítások szerint a jegyekre adott válaszidő 40 százalékkal csökken. De az igazi érték a következetességben rejlik – minden kérést egyenlően kezelnek, és egyiket sem hagyják figyelmen kívül.

Egy Fortune 500-as vállalat mesterséges intelligenciával vezérelt postafiók-automatizálást vezetett be támogatási műveleteihez. Azokat a feladatokat, amelyek manuális rangsorolása korábban órákig tartott, most automatikusan, SLA-vezérelt munkafolyamatokon keresztül kezelik. A valós idejű irányítópultok teljes átláthatóságot biztosítanak a vezetőknek. Az automatizálás nemcsak a sebességet változtatja meg, hanem a skálázhatóságot is. Egy támogató csapat 50 százalékkal több kérést tud kezelni ugyanannyi alkalmazottal, a minőség feláldozása nélkül.

A megvalósítás valósága: Miért sikeresek a felügyelt szolgáltatások?

Jelentős különbség van egy mesterséges intelligencia alapú megoldás megvásárlása és sikeres megvalósítása között. A digitalizációs projektek 70 százaléka nem éri el a céljait. Az automatizálási projektek 73 százaléka nem hozza meg a kívánt megtérülést. A pénzügyi igazgatók 86 százaléka nehéznek tartja a mesterséges intelligencia és az automatizálás bevezetését. De csak 8 százalékuk tartja lehetetlennek – ami azt jelenti, hogy a technológia megvalósítható, de a megvalósítás kihívást jelent.

A menedzselt mesterséges intelligencia szolgáltatások számos mechanizmuson keresztül kezelik ezt a megvalósítási kihívást. Először is, megértik a fragmentált IT és OT rendszerek összetettségét. Nem monolitikus megoldást építenek, hanem moduláris, konfigurálható komponenseket, amelyek alkalmazkodnak a meglévő infrastruktúrához. Egy régi ERP rendszert nem lehet egyszerűen lecserélni – de az adatai integrálhatók. Ez pragmatikus és gazdaságilag is értelmes.

Másodszor, kezdettől fogva prioritásként kezelik az irányítást és a biztonságot. Az ipari környezetben működő mesterséges intelligencia rendszerek a biztonságkritikus folyamatokba avatkoznak be. Világos irányítási struktúrák, szerepmegosztás és dokumentált döntéshozatali logika nélkül jogi bizonytalanság és bizalomvesztés alakul ki. A menedzselt szolgáltatások kezdettől fogva meghatározzák az autonóm rendszerek cselekvési körét, és azt, hogy ki viseli a felelősséget meghibásodás esetén.

Harmadszor, folyamatos monitorozást, adaptációt és optimalizálást kínálnak. A mesterséges intelligencia alapú rendszerek nem statikusak – monitorozni, tesztelni és folyamatosan fejleszteni kell őket. Egy felügyelt szolgáltatás nemcsak technikai szakértelmet, hanem bevált módszereket, semleges perspektívát és folyamatos irányítást is biztosít. Segítenek elkerülni a rossz döntéseket és a félrevezető befektetéseket. Differenciált megközelítéssel is működnek – nem minden feladathoz van szükség generatív mesterséges intelligenciára. Néha a hagyományos automatizálási megoldások robusztusabbak és költséghatékonyabbak.

Negyedszer, foglalkoznak a folyamatosan változó technológiai környezettel. Alapmodellek, új architektúrák, fejlődő legjobb gyakorlatok – ez egy gyorsan fejlődő terület. Egy belső CTO aligha tud lépést tartani. Egy menedzselt szolgáltatáspartner, aki több száz bevezetést látott már, megoszthatja a legjobb gyakorlatokat és képezheti a belső szakembereket.

Kihívások és reális elvárások

Túlzottan optimista lenne a felügyelt mesterséges intelligencia megoldások bevezetését zökkenőmentesnek beállítani. Valódi kihívások léteznek. A privát felhőket, a nyilvános felhőket és a peremhálózati számítástechnikát ötvöző hibrid architektúrák bonyolultan szervezhetők. A változásmenedzsment nehéz – az emberek ellenállnak a változásnak, különösen akkor, ha az megkérdőjelezi a megszokott szerepköreiket. A technológiai akadály valós, de a szervezeti akadály gyakran nagyobb.

Fennáll annak a veszélye is, hogy a mesterséges intelligencia rendszerei túlzásba esnek. A digitális rúzs szindróma egy valós jelenség – felszínes megvalósítások, amelyek rengeteg marketingfelhajtást generálnak, de nem hoznak valódi javulást. A sikeres megvalósításokhoz mélyreható stratégiai célokra van szükség, nem csak elszigetelt megoldásokra. Beruházásra van szükség emberekbe, folyamatokba és technológiába – nem csak a technológiába.

Nincs egyetlen, mindenki számára megfelelő megoldás. Minden vállalat strukturálisan más, eltérő technológiai megoldásokkal és működési folyamatokkal. Egy autógyártó számára tökéletes megoldás teljesen alkalmatlan lehet egy gyógyszeripari vállalat számára. Ezért a menedzselt szolgáltatásokat nem egyszerűen „beállítják”, hanem gondos elemzés és testreszabás révén valósítják meg.

A gazdasági mérleg

A kérdés végső soron a következő: Mi az üzleti terv? A válasz összetett, de világos: Az üzleti terv három tényezőtől függ – hol állsz most, mennyire jók az alapjaid (adatok, rendszerek), és mennyire fegyelmezetten hajtod végre a megvalósítást.

Egy olyan vállalat számára, amely jelenleg nem rendelkezik automatizálási megoldásokkal és kétes adatminőséggel küzd, az üzleti érvek a legerősebbek. A működési költségek 22 százalékos csökkentése több százmillió dolláros potenciális megtakarítást jelent egy milliárd dolláros vállalat számára. Egy RPA-projekt, amely az első évben 30-200 százalékos megtérülést hoz, nem spekuláció – megfigyelések és dokumentációk is bizonyítják ezt.

Egy már részben automatizált vállalat számára az érték az integrációban és az optimalizálásban rejlik. Egy olyan gyártóvállalat, amely már rendelkezik érzékelőkkel a gépein, de nem elemzi ezeket az érzékelőket koherens módon, az integráció révén 10-20 százalékos rendelkezésre állási növekedést érhet el. Ez szintén hatalmas üzleti értéket képvisel.

Egy fejlett vállalat számára az érték a stratégiai megkülönböztetésben rejlik. Egy olyan vállalat, amely a teljes ellátási láncát mesterséges intelligencia segítségével tudja irányítani, olyan versenyelőnnyel rendelkezik, amelyet a versenytársak nem tudnak gyorsan lemásolni. Ez nem csak költséghatékonyság – hanem sebesség, rugalmasság és az ügyfelek igényeire való reagálás is.

A menedzselt mesterséges intelligencia elkerülhetetlensége

A menedzselt mesterséges intelligencia megoldások nem opcionális, „jó, ha van”. Üzleti szükségszerűség az ipari vállalatok számára, amelyek a következő öt évben versenyképesek akarnak maradni. Az adatok egyértelműek. A technológia kiforrott. A legjobb gyakorlatok kialakultak.

Az egyetlen valódi akadály a kivitelezés – az a képesség, hogy egy összetett, fejlődő technológiát integráljunk egy meglévő szervezeti és technológiai infrastruktúrába, miközben egyidejűleg bevonjuk az alkalmazottakat, biztosítjuk az irányítást és reális elvárásokat támasztunk.

Azok a vállalatok, amelyek következetesen ezt az utat követik, transzformatív eredményekről számolnak be. A korai alkalmazók 88 százaléka jelentős előnyöket tapasztal. Ez nem 100 százalék – ezek valódi emberek, akik valódi problémákkal küzdenek, és valódi eredményeket érnek el. A kérdés már nem az, hogy érdemes-e befektetni a menedzselt mesterséges intelligenciába. A kérdés az, hogy milyen gyorsan tudsz elkezdeni, és mennyire leszel következetesen a kitűzött úton, amikor akadályok merülnek fel – és azok felmerülnek.

Azok a vállalatok, amelyek ezt az utat választják, átalakítják az iparágat. Nem forradalmi ugrások révén, hanem az idő múlásával elért következetes, szisztematikus fejlesztés révén. Ez nem egy vízió – ez már a valóság.

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

hívj +49 89 674 804 (München) alatt

LinkedIn
 

Globális iparági és üzleti szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni