Pek çok yapay zeka projesi, kuruluşların sonuca değil teknolojiye aşık olması nedeniyle duruyor.
Gerçek dönüşüm yalnızca projeler net bir şekilde sabitlendiğinde gerçekleşir. iş planı ölçülebilir yatırım getirisi ile – ister artan verim, ister daha düşük enerji tüketimi, iyileştirilmiş verim veya azaltılmış arıza süresi olsun.
Akıllı Endüstriler Başkanı, Orange Business.
Ölçeklenebilir ve güvenilir veri temelleri olmadan yapay zeka, Birleşik Krallık’taki üretim üretim hatları üzerinde büyük bir etkisi olmayan bir kavram kanıtlama deneyi olarak kalma riskiyle karşı karşıyadır.
Bu temelleri oluşturmak artık imalat sektörü için en büyük zorluklardan ve fırsatlardan biri. Üreticiler yapay zeka yatırımlarını diğer sermaye projeleri gibi ele almalıdır: Beklenen getirileri önceden tanımlamalı, KPI’ları operasyonel hedeflerle uyumlu hale getirmeli ve zaman içinde değer yaratımını izlemelidir.
Üreticiler “önce teknoloji” yaklaşımından “iş etkisi öncelikli” yaklaşımına geçerek önemli kullanım senaryolarına öncelik verebilir, yöneticilerin katılımını güvence altına alabilir ve yatırımların Yapay zeka araçları Sürdürülebilir, ölçeklenebilir değer sunun.
Güvenilir altyapı aracılığıyla yapay zeka değerinin kilidini açma
Üreticiler, yalıtılmış pilot uygulamalar yerine güçlü veri temelleri aracılığıyla yapay zekayı gerçek kazanımlara dönüştürebilir.
Değer zinciri boyunca tüm noktalardan verileri emebilen, entegre edebilen ve analiz edebilen birleşik, daha akıllı veri altyapıları oluşturmak en önemli öncelik olmalıdır. Bu ölçeklenebilir veri temellerinin uygulanması, iş operasyonları genişledikçe yapay zekanın uyum sağlayabilmesini ve gelişebilmesini sağlar.
Güvenilir BT altyapısı önemli bir bileşen haline gelmelidir. Uygulamada bu, güvenilir, sağlam ve endüstriyel verileri büyük ölçekte yönetebilecek kadar güvenilir sistemler oluşturmayı gerektirir. Altyapınıza güvenebilirseniz veri stratejinizi etkinleştirirsiniz.
Bunu yapamazsanız, bu bir kısıtlama haline gelir ve yapay zekanın yaratabileceği avantajları sınırlandırır. Daha da önemlisi, güvenilir altyapı yalnızca yapay zekayı desteklemekle kalmaz, aynı zamanda israf harcamalarının azaltılmasına ve artışların artmasına da yardımcı olur. üretkenlikprojelerin yarım kalan deneyler yerine somut iş değeri üretmesini sağlamak.
Üreticiler, belgeler gibi yapılandırılmamış verilerden “altın külçeler” bilgi çıkarmaya çalışmalıdır. sunumlar ve operasyonel verimliliği sürdürmek için eyleme geçirilebilir bilgiler oluşturmak için e-postalar.
Üretken yapay zeka, dijitalleştirilip depolandığında bu bilgileri sorun giderme ve gerçek zamanlı optimizasyon için işleyebilir.
IT-OT ayrımının kapatılması
Kalıcı dönüşümün kilidini açmak, BT ve OT ekiplerinin başarılı entegrasyonuna bağlıdır. BT, verileri ve uygulamaları yöneten bir kuruluşun teknoloji omurgasıdır; OT ekipleri ise bir kuruluşun endüstriyel operasyonlarını izlemeye, yönetmeye ve güvence altına almaya odaklanır.
Geleneksel olarak bu alanlar silolar halinde çalışıyordu ancak günümüzde bu yaklaşım artık mümkün değildir. Üreticilerin BT ile OT arasındaki uçurumu kapatacak entegre ekipler oluşturması gerekiyor.
Endüstri 4.0’ın başarısı, tüm değer zinciri boyunca üretim, otomasyon ve bilgi sistemleri arasında veri akışını ve süreç optimizasyonunu mümkün kılan BT ve OT’nin yakınsamasına dayanır. Sorunsuz bir geçiş sağlamak için BT ve OT departmanlarının stratejileri ve sorumlulukları dikkatli bir şekilde birleştirilmelidir.
Teşvik edici işbirliği fabrika düzeyindeki zorlukların ve ihtiyaçların daha derinlemesine anlaşılmasını sağlayacaktır. Ekipler bir araya getirildiğinde tedarik zinciri optimizasyonunu, tahmine dayalı bakımı ve gerçek zamanlı üretim öngörülerini hassas bir şekilde gerçekleştirebilir.
Teknoloji tek başına akıllı endüstride başarı elde edemez. Bunun yerine, imalatçıların işbirlikçi bir kültür geliştirmesi, yeniliği teşvik etmesi ve süreçleri kolaylaştırmak ve işletmelere kayda değer verimlilik sağlamak için veriye dayalı karar almayı benimsemesi gerekiyor.
Pilot uygulamalardan kanıtlanmış etkiye
Rekabet gücü nadiren izole pilotlar tarafından yönlendirilir. Üreticiler, yapay zekayı operasyonlarının temel taşı haline getiren güvenilir çerçeveler oluşturmayı, değişen pazar ihtiyaçlarına uyum sağlamak için gereken esnekliği ve esnekliği oluşturmayı taahhüt etmelidir.
Ancak bu değişim yalnızca yeni araçlara ihtiyaç duymuyor; tüm organizasyon genelinde bir zihniyet değişikliği gerektirir. Yapay zekayı başarılı bir şekilde ölçeklendirmek için yalnızca teknik sonuçlar yerine işlevler arası sahiplik ve iş sonuçlarını ölçme kapasitesi önemlidir.
Yapay zekayı geleceğe hazır üretime ölçeklendirme
Pilot aşamadan üretim aşamasına geçebilmek için üreticilerin yapay zekayı ve veri analitiğini entegre etmesi ve BT ile OT sistemleri arasında güçlü bir işbirliği sağlaması gerekiyor. Daha fazla işbirliği sayesinde işletmeler daha akıllı bağlantıların kilidini açabilir, operasyonları kolaylaştırabilir ve tedarik zincirlerini optimize edebilir.
Bu dönüşüm sadece verimlilikle ilgili değil. Yapay zeka gibi teknolojiler daha fazla dayanıklılık oluşturabilir, güvenliği artırabilir ve sürdürülebilirlik ile yeniliğin önünü açabilir. Teknolojinin kendisi için değil, yatırım getirisi ve operasyonel etkiyle liderlik edenler, başarılı bir şekilde ölçeklenenler olacaktır.
En iyi ERP yazılımlarını listeliyoruz.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro