La produzione ha storicamente seguito altri settori nell’adozione e nell’implementazione dell’IA, ma il 2021 ha segnato un punto di svolta importante in questa tendenza. Nonostante le continue ondate di COVID-19 e gli effetti a catena della pandemia sulle catene di approvvigionamento e sul mercato, nell’ultimo anno le organizzazioni industriali, a livello mondiale, hanno effettivamente aumentato i propri investimenti in applicazioni di intelligenza artificiale industriale del 15%, per un budget totale di 16 milioni di dollari, in media, secondo un recente sondaggio condotto in modo indipendente.
Sebbene la maggior parte dei produttori riconosca l’IA come un fattore chiave di business e di guadagno, molti faticano anche a implementarla in un modo che renda facile dimostrare il ROI. Andando avanti, i dirigenti devono adottare un approccio più mirato nel modo in cui implementano l’IA industriale, passando da modelli di intelligenza artificiale più ampi e generici ad applicazioni più precise e adatte allo scopo che possono ottenere rapidi guadagni di ROI e dimostrare il proprio valore.
Ma fare questo cambiamento richiede una strategia disegnata con precisione. Ecco alcuni elementi chiave di una strategia di IA industriale che può aiutare i produttori a compiere tale transizione.
La trasformazione digitale è questione di cambio di mentalità e cultura aziendale
I Chief Digital Officer (CDO) e i dirigenti digitali sono fondamentali per guidare la strategia di IA industriale. Gli ingredienti chiave per il successo dell’IA industriale sono: colmare il divario IT-OT, eliminare i silos tecnologici e di team, eliminare gradualmente i metodi di raccolta di massa dei dati a favore di una gestione dei dati industriali più strategica e utilizzare storici dei dati di prossima generazione per creare dati industriali più facilmente e ampiamente accessibili in tutta l’organizzazione.
Ma nessuno di questi cambiamenti può essere deciso sul campo; l’eliminazione dei silos, dopotutto, non può essere eseguita dai team o dai team leader all’interno di quei silos. L’adozione e la strategia dell’IA industriale alla fine iniziano con una visione dall’alto, ovvero dai CDO e dai dirigenti digitali incaricati di supervisionare gli sforzi di trasformazione digitale della loro organizzazione.
L’importanza della formazione
I leader industriali devono accelerare l’adozione da parte della loro organizzazione di tecnologie di automazione della conoscenza e applicazioni ricche di intelligence. La condivisione automatizzata delle conoscenze aiuta a preservare l’esperienza del dominio storico, assicurando che l’esperienza non sia esclusiva di un individuo o non sia intrappolata in nessun silo. Questo ha tre vantaggi:
- Rendere la conoscenza accessibile, su richiesta, in tutta l’organizzazione, indipendentemente dal team o dal silo.
- Garantire che la conoscenzanon dipenda da nessun singolo lavoratore, il che è doppiamente vantaggioso in un periodo in cui i lavoratori veterani stanno andando in pensione e i dipendenti più giovani si stanno unendo alle Grandi Dimissioni.
- Assicurare che le applicazioni di IA industriale mirate dispongano di un pool garantito di dati storici da sfruttare, dati che non sono contenuti esclusivamente in silos o nelle teste dei singoli.
Nuove competenze e nuove figure professionali necessarie per l’Industria 4.0
I Data analytics manager stanno rapidamente emergendo come un elemento nuovo e attualmente non sfruttato della forza lavoro industriale. Sono in grado di sfruttare il loro esclusivo ruolo intermedio nell’organizzazione per creare al meglio una strategia per massimizzare il valore dell’IA industriale, ma hanno bisogno di un margine di manovra dall’alto per guidare la creazione di questa strategia.
Raccogliere valore dall’IA industriale inizia con la strategia
L’IA industriale è la chiave per sbloccare un futuro più intelligente, più automatizzato e più ottimizzato in grado di raggiungere i doppi obiettivi del settore di sostenibilità e redditività. Per arrivarci è necessaria una strategia olistica per spostare l’IA dai modelli generici teorici ad applicazioni più specifiche che sfruttano le competenze specifiche di ogni azienda per creare risultati aziendali più rapidi.
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