Согласно отчету ARAS, промышленный сектор сталкивается с проблемами интеграции ИИ

Ведущий поставщик решений для управления жизненным циклом продукции (PLM) и цифровой цепочки поставок, в своем отчете «В центре внимания – будущее 2024 года» указывает на значительное несоответствие в готовности промышленного сектора к внедрению ИИ. Согласно отчету, около 80% компаний, занимающихся производством и переработкой промышленных товаров, не могут понять концепцию ИИ или обладать стратегическими компетенциями, необходимыми для эффективного его использования. Тем не менее, в целом наблюдается оптимистичный настрой: 84% компаний ожидают, что ИИ создаст новые или улучшенные услуги, а 82% прогнозируют резкое повышение стандартов качества.

Результаты опроса показывают разницу между готовностью и ожиданиями

Масштабное исследование, проведенное среди 835 высокопоставленных руководителей высшего звена из зарубежных и местных компаний в США, Европе и Японии, выявило неоднородный отраслевой контекст. Оно подчеркивает насущную проблему: тот факт, что значительная часть компаний сталкивается с узкими местами в производственных мощностях (79%), нехваткой экспертных знаний (77%), в целом изолированными ИТ-решениями (75%) и опасениями по поводу качества данных (70%), является серьезной проблемой для отрасли. 

Эти препятствия включают в себя существенные элементы, которые подрывают гармоничное использование и надлежащую работу технологий ИИ в промышленном секторе. В более позитивном ключе, отчет подтверждает tracотносительно возможных преимуществ внедрения ИИ в процессы PLM. Было установлено, что 75%dentподдерживают идею о том, что ИИ является положительным фактором в их бизнес-стратегиях. Более интересно отметить, что треть участников опроса считают, что их текущая инфраструктура PLM и данных очень хорошо подходит для поддержки технологий ИИ, в то время как две трети считают наоборот. Это свидетельствует о расхождении мнений среди равного числаdent.

Критическая роль качества данных

В отчете Ara высококачественные данные ставятся на первое место в инициативах по внедрению ИИ и рассматриваются способы их получения. Опрос участников отражает важность данных о продукции, данных контроля качества, производственных данных и данных о потребителях, однако из-за качества существующих данных они все еще могут не соответствовать бизнес-целям. Для решения этой проблемы 51% респондентов ускоряют процессы повышения производительности, 46% уделяют внимание данным об услугах, а 45% — данным исследований и разработок. 

Разнообразие форм учета рабочего процесса демонстрирует изменения, которые теперь можно ожидать в использовании ИИ в отрасли, что связано с тем, что отрасль теперь обращает внимание на роль качественных данных. Роке Мартин, генеральный директор Aras, подчеркивает необходимость проактивного подхода компании в целом к ​​инновационным технологиям ИИ, начиная с разработки продукта и заканчивая его производством и продажами. Он хочет, чтобы компании с динамичными и устаревшими системами PLM стали чем-то большим, чем просто компаниями, хорошо вписывающимися в сферу новых и насыщенных данными технологий. Благодаря внедрению ИИ предприятия могут получить гораздо большую выгоду от технологического прогресса и открывающихся перед ними возможностей.

Оптимизм в отношении ИИ на фоне промышленных вызовов

Остальная часть участников опроса выражает оптимизм: 84% считают, что ИИ будет предоставлять другие или улучшенные услуги, а 82% рассчитывают на улучшение качества и надежности этих услуг. Такой настрой открывает возможности для ИИ улучшить работу компаний и обслуживание их клиентов, и существующие ограничения не должны вызывать опасения. 

Готовность промышленного сектора к внедрению ИИ можно увидеть в отчете «Промышленный сектор сегодня», подготовленном компанией Aras. На первый взгляд, результаты представляют собой безупречную критическую оценку defiв знаниях, потенциале и качестве данных. Однако в них присутствует оченьtronскрытый оптимизм в отношении ИИ как фактора трансформации. Пытаясь справиться с этими проблемами, ALM продолжает уделять внимание повышению качества и модернизации систем PLM. Помимо текущей цели достижения краткосрочного успеха, это также долгосрочная задача обеспечения устойчивости и конкурентоспособности в эпоху, когда ИИ играет ключевую роль.

Результаты исследования стали для компаний сигналом к ​​осознанию необходимости новой интегрированной модели внедрения ИИ. Это осознание также знаменует собой начало новой эры, где технологии и человеческий опыт объединяют свои силы для достижения беспрецедентного уровня эффективности и инноваций.