Unternehmen setzen Fristen für intelligente Systeme

Ein Zeitrahmen von fünf Jahren für die Umstellung auf intelligente Systeme ist möglicherweise enger, als es zunächst den Anschein hat.

Die Uhr tickt für Organisationen, die nach einem erfolgreichen Übergang zu unternehmensweiten intelligenten Systemen suchen. Sie haben ab jetzt fünf Jahre Zeit, um es zum Laufen zu bringen.

Fünf Jahre mögen wie eine lange Zeit erscheinen, aber für den Erfolg müssen Unternehmen einige gemeinsame Hürden nehmen. Dazu gehören das Vorhandensein von Legacy-Systemen, Datensilos, mangelnde Rechenleistung am Edge und die Integration verschiedener Systeme in einer Umgebung, die maschinelles Lernen und Zusammenarbeit in Echtzeit nutzt.

Diese intelligenten Systeme stellen die Infrastruktur bereit, die breiteren datenzentrierten Initiativen zugrunde liegt, wie z. B. den aufkommenden Konzepten der kontinuierlichen Intelligenz und Beobachtbarkeit.

Das Unternehmen für digitale Transformation, Wind River, hat in einem kürzlich veröffentlichten Bericht die Herausforderungen und Chancen für Unternehmen in wichtigen Branchen hervorgehoben. In einer Umfrage unter mehr als 500 Technologieführern auf der ganzen Welt fand Wind River heraus, dass 62 % der Technologieführer sagen, dass ihre Unternehmen „sich auf den Weg gemacht haben, Unternehmen für intelligente Systeme zu werden“.

Außerdem wollen 8 von 10 Befragten den Erfolg innerhalb von fünf Jahren nachweisen, wobei 16 % dieser Führungskräfte sagen, dass sie davon ausgehen, einen viermal so hohen ROI wie ihre Kollegen zu erzielen.

Die Befragten repräsentierten Kernbranchen. Die Befragten kamen aus den Bereichen Fertigung, Energie und Versorgung, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Medizintechnik, Automobil und Telekommunikation.

Eigenschaften intelligenter Systeme

Wie wird also ein Unternehmen für intelligente Systeme aussehen?

Wind River schlug 13 Elemente vor, die Unternehmen möglicherweise bereits haben oder voraussichtlich innerhalb ihres Fünfjahresfensters nutzen werden.

Die Merkmale, die die Befragten als am wichtigsten einstuften, wurden angeführt von „echter Datenverarbeitung auf der anderen Seite“, die Wind River als „grundlegend für die nächsten 3 bis 5 Jahre“ bezeichnete. Nehmen Sie das Beispiel einer Internet-of-Things-Umgebung. Das könnte bedeuten, dass eingebettete Geräte autonom arbeiten und möglicherweise mehr Intelligenz von zentralen Systemen auf diese Edge-Geräte verlagert wird.

Weitere Schlüsselmerkmale waren automatisiertes Lernen und maschinelle Lernfunktionen; Nahezu-Echtzeit nahtlose Ökosystemverbindungen; kollaborative Workflow-Plattformen in Echtzeit; und digitale Feedbackschleifen, die die Produktentwicklung beeinflussen.

Die Befragten sagten, dass die Infrastruktur für die beiden letztgenannten Elemente heute vorhanden sein muss.

Die in den einzelnen Branchen benötigten Schlüsselelemente und der Status dieser Elemente waren unterschiedlich. Hier sind einige Beispiele.

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Herstellung

Mit 2,7 Millionen Robotern, die bereits im Einsatz sind und weitere in der Fertigung am Horizont sind, zählt der Vorsprung heute. „Bereitstellung von Rechenleistung am fernen Rand, Vorhersage von Belastungen, Behebung von Ausfällen und Anpassung von Geräten in der Cloud – all dies sind grundlegende Erfolgsfunktionen, die in einem einzigen, kollaborativen Echtzeit-Workflow bereitgestellt werden müssen“, heißt es in dem Bericht.

Die Studie zeigte jedoch, dass nur 11 % der produzierenden Unternehmen „sich bereits als digitale Geschäftsunternehmen mit intelligenten Systemen sehen“. Weitere 55 % der übrigen streben danach, dorthin zu gelangen.

Energie und Versorgungsunternehmen

Laut Wind River konzentriert sich die Fünfjahresvision für Energie auf automatisiertes Lernen und maschinelles Lernen. „Führungskräfte in der Fertigung suchen nach einer Kombination aus Cloud-basierter Geräteanpassung, vorausschauendem Systemmanagement und der Sequenzierung notwendiger Workflow-Prozesse, um einen klaren Weg zum praktischen Erfolg zu schaffen“, heißt es in dem Bericht.

Befragte aus dem Energiesektor sagten, dass „grundlegende Rechenleistung am Rand mehr als zehnmal wichtiger ist als die Fähigkeit, Experimente als lernendes System durchzuführen“.

Dem Bericht zufolge glauben 41 % der befragten Energie- und Versorgungsunternehmen, dass intelligente Systeme den sorgfältigen und effizienten Umgang mit Umweltressourcen positiv verändern können.

Luft- und Raumfahrt und Verteidigung

Künstliche Intelligenz ist in diesem Bereich von entscheidender Bedeutung. Wind River zitierte das Forschungsunternehmen CB Insights, das die Berichtsdaten kommentierte:„In der Luft- und Raumfahrt- und Verteidigungsindustrie muss die unterstützende Software in Hochrisikoszenarien schnelle Entscheidungen treffen. Künstliche Intelligenz wird zu einem integralen Bestandteil des 8,7-Tilliarden-Dollar-Bereichs, da Unternehmen und Regierungsbehörden den Einsatz von Technologien von Robotik und autonomen Systemen bis hin zu Cybersicherheit und Telekommunikation für die nationale Sicherheit erforschen.“

Die Befragten hoben den Bedarf an echter Rechenleistung am äußersten Rand und die Fähigkeit zur Emulation und Simulation in Echtzeit als die wichtigsten Merkmale von Intelligenz in der Luft- und Raumfahrt und im Verteidigungsbereich hervor.

Die Forschung betonte auch die Notwendigkeit der Fähigkeit, „Workflows mit einem Prozess für alle Beteiligten zu synthetisieren und Tools wie digitale Feedback-Schleifen bei der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen zu verwenden“.

Medizintechnik

„Alan Turings Idee des Nachahmungsspiels war ein Vorläufer des aktuellen Denkens über intelligente Systeme in der medizinischen Industrie. Die Anwendung intelligenter Systeme für vorbeugende Wartung und Innovation ist äußerst spannend“, heißt es im Wind River-Bericht. Es hieß dann, dass der Medtech-Bereich heute mehr Investitionen erfordert als jede andere Branche.

Der Bericht zitiert Daten von Accenture, die zeigen, dass in fünf Jahren „allein KI das US-Gesundheitswesen jährlich 150 Milliarden US-Dollar einsparen könnte“.

Zu den Schlüsseln für die Medizintechnik gehört eine kollaborative Workflow-Plattform in Echtzeit, kombiniert mit der Fähigkeit, Daten in Feedback-Schleifen zurück in die Produktentwicklung zu leiten, Ereignisse zu erkennen, sie zu lösen und eine vollständige Automatisierung bereitzustellen.

Die Kehrseite laut Bericht:„Während 78 % der Führungskräfte in Medizintechnikunternehmen auf dem Weg sind, intelligente Systeme zu bauen, hat ein Drittel von ihnen keinen Erfolg“. In der Medizintechnik ist also noch viel Arbeit und Innovation erforderlich.

Automobil

Die Automobilindustrie ist in Sachen Intelligenz noch etwas weiter. Natürlich hat die Automobilindustrie in den letzten Jahrzehnten eine Reihe von Revolutionen durchgemacht. Dieser Trend wird sich fortsetzen.

Der Bericht stellt fest:„Die Infrastrukturmerkmale, die die Autohersteller in den ersten drei Jahren implementieren, werden 70 % der Gesamtauswirkung intelligenter Systeme auf die Branche ausmachen.“

Weiter heißt es:„Die richtige Reihenfolge zu finden und sich darauf zu konzentrieren, die richtigen Eigenschaften intelligenter Systeme aufzubauen, sind beides Schlüssel zum Erfolg.“

Unter Berufung auf die „immer vielfältigere Welt der Umsatzmöglichkeiten“ in der Automobilindustrie heißt es in dem Bericht, dass eine kollaborative Workflow-Plattform benötigt wird, auch wenn sie kurzfristig keine großen Auswirkungen haben wird.

In dieser „vielfältigen Welt“ im Automobilsektor dreht sich das Geschäft nicht mehr nur um den Bau von Autos, sondern auch um Entwicklungen wie die Tatsache, dass Autos heute wertvolle Informationsquellen über Verbraucher sind, und die Entwicklung des Geschäftsmodells für den Fahrzeugbesitz.

Dem Bericht zufolge sollte die Automobilindustrie in den nächsten drei bis fünf Jahren drei Schlüsselelemente intelligenter Systeme aufbauen:Die Fähigkeit, echte Rechenleistung am äußersten Rand zu haben, die Fähigkeit, Belastungen und Ausfälle vorherzusagen und zu beheben, und die Fähigkeit, die Geräteerfahrung anzupassen in der Wolke.

Einer der Faktoren, die die Automobilindustrie unter den Hauptindustrien zu etwas Besonderem machen, wurde in dem Bericht erwähnt. Darin heißt es:„Die Automobilindustrie hat einzigartige Erfolgstreiber. Das wichtigste Merkmal intelligenter Systeme für den Erfolg von Organisationen ist, dass sie mithilfe von Simulationen oder Emulationen gebaut, entwickelt und betrieben werden können, um die Produktivität zu steigern und die Markteinführungszeit zu verkürzen.“

Telekommunikation

Während sich TV-Spots für Telekommunikationsunternehmen auf die Umstellung auf 5G konzentrieren, liegt der Schlüssel für den Sektor laut dem Bericht darin, „vollständige Unternehmen für intelligente Systeme“ zu werden. Das beginnt mit „einem kollaborativen Echtzeit-Workflow-Prozess zusammen mit der Möglichkeit, Geräte am Edge anzupassen“.

In der Umfrage gab ein Drittel der Carrier-Führungskräfte in den USA an, dass sie glauben, dass ihre Organisationen der Idee intelligenter Systeme als Kern ihrer Zukunft verpflichtet sind. „Doch die Erfolgsaussichten liegen auch innerhalb dieser Gruppe bei nur 54 %. Der Idee verpflichtet zu sein, ist keine Garantie“, heißt es in dem Bericht.

Die Umfrageteilnehmer sagten, dass sich der Telekommunikationssektor innerhalb von drei Jahren klar auf die Schaffung einer Zukunft intelligenter Systeme konzentrieren, über Kerngeschäftspraktiken verfügen wird, die zu einer Zukunft intelligenter Systeme beitragen, und seine eingebetteten Produkte/Dienstleistungen vollständig für intelligente Systeme entwickelt haben. „Dies ist eine aggressive kurzfristige Einschätzung im Vergleich zu anderen Sektoren“, heißt es in dem Bericht.

„Nur der Automobilsektor hat den gleichen Fokus auf die wichtigsten intelligenten Eigenschaften, die jetzt benötigt werden:echte Rechenleistung am Rand, die Fähigkeit, nahezu in Echtzeit zu simulieren und zu emulieren, und digitale Rückkopplungsschleifen, die Daten mit Produkten und Dienstleistungen verbinden“, sagte Wind River.

Es fügte hinzu, dass 90 % der führenden Telekommunikationsunternehmen glauben, dass über 50 % ihrer eingebetteten Produkte und Dienste innerhalb von weniger als drei Jahren in der Far-Edge-Cloud funktionieren müssen. 63 % glauben, dass ihre Produkte und Dienstleistungen in den nächsten drei Jahren mit KI und ML ausgestattet werden.

„In fünf Jahren können zwei Schlüsselmerkmale Realität werden:vollständige Automatisierung und die Fähigkeit, auf der Grundlage von Sensordaten und Algorithmen zu handeln“, schloss der Bericht.