2022 KI-Prognosen von AspenTech

Bill Scudder, SVP und GM, AIoT Solutions, AspenTech stellt seine Gedanken zu KI vor im Jahr 2022

Bill Scudder, SVP und GM von AIoT Solutions bei AspenTech, teilt seine Vorhersagen zu KI, Automatisierung und Arbeitsplatzkultur für 2022.

Generationenwechsel in der Belegschaft werden die Wissensautomatisierung beschleunigen

Arbeitnehmer in allen Branchen durchlaufen große, tektonische Veränderungen. Dies gilt insbesondere im gewerblichen Bereich. Altgediente Mitarbeiter erreichen das Rentenalter, der Große Rücktritt betrifft Arbeitnehmer in vielen Branchen, und es reicht nicht aus, die Arbeitskräftelücke mit neuen Mitarbeitern zu füllen, die frisch von der Schule kommen – oft kommen diese neuen Absolventen an den Arbeitsplatz, nachdem sie Technologien gelernt haben und Konzepte in der Schule, die nicht der Realität entsprechen, wie viele Arbeitsabläufe und Systeme in der Produktionshalle tatsächlich funktionieren.

All dies wird im Jahr 2022 zu einer erheblichen Beschleunigung von Technologien und Prozessen zur Wissensautomatisierung führen. Automatisierter Wissensaustausch und intelligente Anwendungen schließen die Qualifikationslücke, die zwischen ausscheidenden und brandneuen Mitarbeitern entsteht, indem historisches Domänenwissen bewahrt und allgemein zugänglich gemacht wird Teams, unabhängig von Silos. Dies hat den doppelten Vorteil, dass es auch als Rekrutierungsinstrument dient; Je mehr die Wissensautomatisierung die Arbeit erleichtert und den Mitarbeitern die Werkzeuge gibt, die sie zum Erfolg benötigen, desto attraktiver wird der Job für potenzielle Mitarbeiter.

Industrial Data Scientists entstehen, um die industrielle KI-Strategie zu erleichtern

Der Generationswechsel in der industriellen Belegschaft wird einen weiteren Trend anregen:das weit verbreitete Auftauchen von Industrial Data Scientists als zentrale Figuren bei der Einführung und Verwaltung neuer Technologien wie industrieller KI – und, was ebenso wichtig ist, die Strategien zur Bereitstellung und Maximierung dieser Technologien in vollem Umfang Potenzial. Neue Untersuchungen ergaben, dass zwar 84 % der wichtigsten Entscheidungsträger in der Industrie die Notwendigkeit einer industriellen KI-Strategie zum Erzielen eines Wettbewerbsvorteils akzeptierten – und 98 % anerkannten, dass das Fehlen einer solchen Strategie Herausforderungen für ihr Unternehmen darstellen könnte – aber nur 35 % eine solche Strategie tatsächlich umgesetzt hatten bis jetzt. Mit einem Fuß in der traditionellen Datenwissenschaft und dem anderen in einzigartiger Fachkompetenz werden industrielle Datenwissenschaftler eine entscheidende Rolle spielen, wenn sie diejenigen sind, die die Entwicklung und den Einsatz einer industriellen KI-Strategie vorantreiben.

KI-Investitionen verlagern sich von generischen Modellen zu präziserer industrieller KI

2022 wird die Reifung der KI zur industriellen KI ihre volle Blüte erreichen und zu realen Produktimplementierungen mit konkreter Time-to-Value führen. Um dies zu erreichen, werden wir sehen, dass mehr Industrieunternehmen bewusst von Investitionen in generische KI-Modelle zu zweckmäßigeren, präziseren industriellen KI-Anwendungen wechseln, die ihnen helfen, ihre Rentabilitäts- und Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Dies bedeutet eine Abkehr von KI-Modellen, die mit großen Mengen an Anlagendaten trainiert werden, die nicht die gesamte Bandbreite potenzieller Betriebsabläufe abdecken können, hin zu spezifischeren industriellen KI-Modellen, die Domänenexpertise für die Interpretation und Vorhersage mit Deep Analytics und maschinellem Lernen nutzen. Industrielle Daten werden über den gesamten Asset-Lebenszyklus in echte Geschäftsergebnisse umgewandelt.

Diese Verschiebung hat den doppelten Vorteil, dass sie auch neue Best-of-Breed-Allianzen rund um die industrielle KI ermöglicht. Früher waren Partnerschaften sehr technikzentriert, angetrieben von Services oder einem großen Anbieter. Der stärker spezialisierte Fokus der industriellen KI erfordert eine größere Gruppe von Lösungsanbietern, die ihr unabhängiges und maßgeschneidertes Fachwissen bündeln. Dies trägt nicht nur dazu bei, Partnerschaften weg von allgemeineren KI-Projekten zu entwickeln, sondern wird auch einen stärkeren Fokus auf Time-to-Value-Partnerschaften im Gegensatz zu Do-it-yourself-Ansätzen legen und dazu beitragen, die Barriere für die Einführung von KI mehr denn je zu senken.

Führungsverantwortung und kulturelle Veränderungen werden den Einsatz von KI in der Industrie beschleunigen

Wenn Industrieunternehmen ihre Bereitstellung unternehmensweiter industrieller KI-Strategien und -Anwendungen ausweiten, werden die Eigentümerschaft von Führungskräften und eine Investition in den kulturellen Wandel entscheidend sein, um die Vorteile der digitalen Transformation zu nutzen. Digitale Führungskräfte wie Chief Digital Officers werden entscheidend sein, um diese Hindernisse zu überwinden. CDOs werden eine einzigartige Rolle bei der Führung der digitalen Transformation und der industriellen KI durch ihre Organisation spielen – sie schließen die Lücke zwischen Legacy-Systemen und neuen Technologien, fördern die Zusammenarbeit über Silos hinweg und wechseln von der Massendatenerfassung zum strategischen industriellen Datenmanagement. All diese Pflichten sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass ein Industrieunternehmen einen digitalen Transformationsplan umsetzen kann, der eine breitere Akzeptanz und Strategie für zweckmäßige industrielle KI-Anwendungen vorsieht.