3 maneiras pelas quais os fabricantes podem mudar para uma estratégia de IA industrial
Capacite os cientistas de dados industriais para liderar a estratégia de IA.
A manufatura tem historicamente seguido outros setores na adoção e implementação da IA, mas 2021 marcou um grande ponto de virada nessa tendência. Apesar das ondas contínuas de COVID-19 e dos efeitos cascata da pandemia nas cadeias de suprimentos e no mercado, as organizações industriais no ano passado aumentaram seus investimentos em aplicativos industriais de IA em 15%, para um orçamento total de US $ 16 milhões , em média, de acordo com uma recente pesquisa realizada de forma independente.
Embora a maioria dos fabricantes reconheça a IA como um importante impulsionador de negócios e receita, muitos também lutam para implantá-la de uma maneira que facilite a demonstração do ROI. No futuro, os executivos devem adotar uma abordagem mais direcionada na forma como implementam a IA industrial – mudando de modelos de IA mais amplos e genéricos para aplicativos mais precisos e adequados à finalidade que podem obter alguns ganhos rápidos de ROI e provar seu valor.
Mas fazer essa mudança requer uma estratégia holística. Aqui estão alguns elementos-chave de uma estratégia de IA industrial que pode ajudar os fabricantes a fazer essa transição.
Articule uma visão de cima
Chief Digital Officers (CDOs) e executivos digitais são fundamentais para impulsionar a estratégia de IA industrial. Os principais ingredientes para tornar a IA industrial bem-sucedida são: preencher a lacuna de TI-OT, eliminar silos de equipe e tecnologia, eliminar gradualmente os métodos de coleta de dados em massa em favor de um gerenciamento de dados industriais mais estratégico e utilizar historiadores de dados de próxima geração para criar dados industriais mais fácil e amplamente acessível em toda a organização.
Mas nenhuma dessas mudanças pode ser decidida no terreno; a eliminação de silos, afinal, não pode ser feita pelas equipes ou líderes de equipe dentro desses silos. A adoção e a estratégia de IA industrial, em última análise, começam com uma visão de cima, ou seja, de CDOs e executivos digitais encarregados de supervisionar os esforços de transformação digital de sua organização.
Aumente a automação do conhecimento
Os líderes industriais devem acelerar a adoção de tecnologias de automação de conhecimento e aplicativos ricos em inteligência em suas organizações. O compartilhamento automatizado de conhecimento ajuda a preservar o conhecimento histórico do domínio, garantindo que o conhecimento não seja exclusivo de nenhum indivíduo ou não fique preso em nenhum silo. Isso tem três benefícios:
● Torna o conhecimento do domínio acessível — sob demanda — em toda a organização, independentemente da equipe ou do silo.
● Garante que o conhecimento do domínio não dependa de um único trabalhador, o que é duplamente benéfico durante um período em que os trabalhadores veteranos estão se aposentando e os funcionários mais jovens estão ingressando na Grande Demissão.
● Ele garante que os aplicativos de IA industrial direcionados tenham um pool garantido de dados históricos para aproveitar, dados que não estão contidos exclusivamente em silos ou nas cabeças de especialistas de domínio individuais.
Capacite os cientistas de dados industriais para liderar a estratégia de IA
Essa pesquisa acima mencionada destacou uma grande lacuna na estratégia de IA industrial : enquanto 99% dos tomadores de decisão industriais podiam ver como uma estratégia de IA industrial poderia gerar valor comercial para sua organização, apenas 35% realmente desenvolveram e lançaram uma. E para os outros 65%, o custo médio de não ter uma estratégia de IA industrial? US$ 10 milhões.
Esta é uma clara desconexão que representa sérios desafios de negócios para qualquer organização industrial. Felizmente, também é muito solucionável.
Os cientistas de dados industriais estão emergindo rapidamente como um elemento novo e atualmente inexplorado da força de trabalho industrial. Parte especialista em domínio e parte analista, os cientistas de dados industriais são capazes de alavancar sua função intermediária exclusiva na organização (e a experiência que a acompanha) para criar melhor uma estratégia para maximizar o valor da IA industrial. Mas os cientistas de dados industriais precisam de uma margem de manobra do topo para impulsionar a criação dessa estratégia.
Colhendo valor da IA industrial começa com a estratégia
A IA industrial é a chave para desbloquear uma planta mais inteligente, mais automatizada e mais otimizada do futuro, que pode atingir os objetivos duplos da indústria de sustentabilidade e lucratividade. Mas chegar lá requer uma estratégia holística para afastar a IA de modelos genéricos treinados em grandes volumes de dados de plantas para aplicativos mais específicos que aproveitam o conhecimento do domínio para criar resultados de negócios mais rápidos.
Adotar tecnologias de automação de conhecimento, capacitar cientistas de dados industriais e articular uma visão e uma cultura de mudança do topo são as principais maneiras pelas quais as organizações industriais podem criar uma estratégia para implantar e colher benefícios rápidos da IA industrial.
Fonte: Smart industry
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