Промышленный сектор сталкивается с проблемами интеграции ИИ: результаты исследования Aras

Ведущий поставщик решений в области управления жизненным циклом продукта (PLM) и цифровых нитей в своей выставке «2024 Spotlight on the Future» указывает на огромный разрыв в готовности промышленного сектора к внедрению ИИ. Согласно отчету, около 80% компаний, занимающихся производством и переработкой промышленных товаров, не способны понять концепцию ИИ или обладают недостаточной компетенцией стратегического уровня для эффективного использования ИИ. Тем не менее, глобальный оптимистичный настрой — 84% компаний ожидают, что ИИ приведет к созданию новых или улучшенных услуг, а 82% предвидят резкое повышение стандартов качества.

Инсайты опроса: готовность против ожиданий

Масштабное исследование, проведенное среди 835 высокопоставленных руководителей из зарубежных и местных компаний в США, Европе и Японии, охватило разнородный промышленный опыт. Оно выявляет насущную проблему: важный сегмент компаний сталкивается с узкими местами в мощности (79%), нехваткой экспертизы (77%), изолированностью их ИТ-решений (75%), а проблемы с качеством данных (70%) являются серьезной проблемой для отрасли. 

Эти препятствия включают существенные элементы, которые подрывают гармоничное использование и правильную работу технологий ИИ в промышленном секторе. Переходя к более позитивному аспекту, отчет фиксирует консенсус относительно возможных преимуществ внедрения ИИ в процессы PLM. Установлено, что 75% респондентов поддерживают идею о том, что ИИ является положительным фактором для их бизнес-стратегий. Примечательно, что треть участников опроса считает, что их текущие инфраструктуры PLM и данных хорошо подготовлены для поддержки технологий ИИ, в то время как две трети считают иначе. Это свидетельствует о разделении мнений среди равного числа респондентов.

Критическая роль качества данных

В отчете Aras высококачественные данные ставятся во главу угла инициатив в области ИИ, с акцентом на то, как этого достичь. Результаты опроса отражают важность данных о продуктах, данных контроля качества, производственных данных и потребительских данных, но текущее качество данных все еще может не соответствовать бизнес-целям. Чтобы противостоять росту этой проблемы, 51% респондентов ускоряют деятельность по повышению производительности процессов, 46% занимаются данными о сервисах, а 45% — наборами данных для исследований и разработок. 

Разнообразие форм прогресса в работе показывает изменения, которые можно ожидать в способах использования ИИ в промышленности, поскольку отрасль теперь обращает внимание на роль качественных данных. В то время как Роке Мартин, генеральный директор Aras, отмечает необходимую проактивность в подходе компании в целом к инновационной технологии ИИ — от разработки продукта до его производства и продаж, — они хотят видеть, чтобы компании с динамичными и устаревающими системами PLM были более продвинутыми, чем те, которые просто вписываются в сферы новых и богатых данными технологий. Благодаря внедрению ИИ бизнес может извлечь гораздо большую пользу из технологического прогресса и открывающихся возможностей.

Оптимизм в отношении ИИ на фоне промышленных вызовов

Другая часть участников опроса выражает оптимизм: 84% считают, что ИИ приведет к созданию новых или улучшенных услуг, а 82% рассчитывают на улучшение качества и надежности услуг. Такой взгляд представляет возможность для ИИ сделать компании и их клиентов лучше, и текущие ограничения не должны быть поводом для страха. 

Готовность промышленного сектора к развертыванию ИИ можно наблюдать в отчете «The Industrial Sector Today», подготовленном Aras. На поверхности результаты воплощают безупречную критическую оценку недостатков в знаниях, мощности и качестве данных. Однако существует очень сильное течение оптимизма в отношении ИИ как трансформирующего агента. Стремясь справиться с этими вызовами, ALM сохраняет внимание на улучшении качества и модернизации систем PLM. Помимо текущей цели краткосрочного успеха, это долгосрочная стратегия устойчивости и конкурентного выживания в эпоху, где ИИ является ключевым фактором.

Инсайты, полученные в ходе исследования, становятся сигналом тревоги для компаний, заставляя их осознать необходимость новой интегрированной модели внедрения ИИ. Это пробуждение также знаменует рассвет новой эры, где технологии и человеческий опыт объединяют свои сильные стороны для обеспечения уровня эффективности и инноваций, невиданного ранее.