5-Jahres-Frist: Beschleunigung der Enterprise-Adoption intelligenter Systeme

Ein fünfjähriger Zeitrahmen für den Umstieg auf intelligente Systeme mag enger sein, als er zunächst scheint.

Die Uhr tickt für Organisationen, die einen erfolgreichen Übergang zu unternehmensweiten intelligenten Systemen anstreben. Sie haben fünf Jahre, um es zum Laufen zu bringen – ab jetzt.

Fünf Jahre mögen lang erscheinen, aber Erfolg erfordert, dass Unternehmen einige gemeinsame Hürden überwinden. Dazu gehören Legacy-Systeme, Datensilos, fehlende Rechenleistung am Edge und Integration diverser Systeme in einer Umgebung, die Machine Learning und Echtzeit-Kollaboration nutzt.

Diese intelligenten Systeme liefern die Infrastruktur, die breitere datenzentrierte Initiativen wie die aufkommenden Konzepte Continuous Intelligence und Observability untermauert.

Das Digital-Transformation-Unternehmen Wind River beleuchtete kürzlich in einem Report Herausforderungen und Chancen für Unternehmen in großen Branchen. In einer Umfrage unter mehr als 500 Tech-Führungskräften weltweit fand Wind River, dass 62 % der Tech-Leader sagen, ihre Unternehmen hätten „eine Reise begonnen, zu intelligenten Systeme-Unternehmen zu werden“.

Zudem wollen 8 von 10 Befragten Erfolg innerhalb von fünf Jahren beweisen, wobei 16 % dieser Leader angeben, das Vierfache des ROI ihrer Peers erwarten zu können.

Die Befragten repräsentierten Kernbranchen: Fertigung, Energie und Versorgungsunternehmen, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Medizintechnik, Automobil und Telekommunikation.

Merkmale intelligenter Systeme

Wie wird ein intelligentes Systeme-Unternehmen aussehen?

Wind River schlug 13 Elemente vor, die Unternehmen jetzt haben oder innerhalb ihres Fünfjahresfensters nutzen können.

Die von Befragten als wichtigste bewerteten Merkmale wurden angeführt von „true compute on the far edge“, was Wind River als „fundamental für die nächsten 3 bis 5 Jahre“ zitierte. Nehmen wir das Beispiel einer Internet-of-Things-Umgebung. Das könnte bedeuten, dass eingebettete Geräte autonom operieren und vielleicht mehr Intelligenz von zentralen Systemen zu diesen Edge-Geräten verlagert wird.

Weitere Schlüsselelemente umfassten automatisiertes Lernen und Machine-Learning-Funktionalität; Near-Real-Time nahtlose Ökosystem-Verbindungen; Echtzeit-kollaborative Workflow-Plattformen; und digitale Feedback-Loops, die Produktentwicklung beeinflussen.

Befragte sagten, letztere beiden Elemente müssten ihre Infrastruktur heute schon haben.

Die Schlüsselelemente, die in einzelnen Branchen benötigt werden und der Status dieser Elemente, variierten. Hier einige Beispiele.

See Also: Continuous Intelligence Insights

Fertigung

Mit 2,7 Millionen Robotern, die bereits in der Fertigung im Einsatz sind, und weiteren in Aussicht, ist der Edge heute entscheidend. „Compute am Far Edge bereitzustellen, Stresse vorherzusagen, Ausfälle zu beheben und Geräte in der Cloud anzupassen – das sind alles fundamentale Fähigkeiten für Erfolg, die in einem einzigen Echtzeit-kollaborativen Workflow geliefert werden müssen“, so der Report.

Doch die Forschung zeigte, dass nur 11 % der Fertigungsunternehmen „sich bereits als intelligente Systeme Digital Business Companies sehen“. Weitere 55 % der übrigen streben dahin.

Energie und Versorgungsunternehmen

Wind River sagte, die Fünfjahresvision für Energie fokussiere auf automatisiertes Lernen und Machine Learning. „Fertigungsführer schauen auf eine Kombination aus Cloud-basierter Geräteanpassung, prädiktivem Systemmanagement und Sequenzierung notwendiger Workflow-Prozesse, um einen klaren Pfad zu praktischem Erfolg zu schaffen“, so der Report.

Energie-Sektor-Befragte sagten, dass „fundamentale Fähigkeit von Compute am Far Edge über 10-mal wichtiger ist als die Fähigkeit, Experimente als Lernsystem durchzuführen“.

Der Report sagte, dass 41 % der Energie- und Versorgungs-Befragten glauben, intelligente Systeme könnten positiv transformieren, wie sorgfältig und effizient wir Umweltressourcen nutzen.

Luft- und Raumfahrt und Verteidigung

Künstliche Intelligenz ist in diesem Sektor entscheidend. Wind River zitierte Forschungsfirma CB Insights zum Report-Datenkommentar: „In der Luft- und Raumfahrt- und Verteidigungsindustrie muss unterstützende Software schnelle Entscheidungen in Hochrisiko-Szenarien treffen. KI wird integral für den 8,7 Billionen USD Raum, während Unternehmen und Regierungsbehörden Technologien von Robotik und autonomen Systemen bis Cybersecurity und Telekommunikation für nationale Sicherheit erforschen.“

Befragte hoben die Notwendigkeit für true compute am Far Edge und die Fähigkeit, in Echtzeit zu emulieren und zu simulieren, als wichtigste Merkmale von Intelligenz in Luft- und Raumfahrt und Verteidigung hervor.

Die Forschung hob auch die Notwendigkeit hervor, „Workflows mit einem Prozess für alle beteiligten Parteien zu synthetisieren und Tools wie digitale Feedback-Loops in neue Produkt- und Serviceentwicklung einzusetzen“.

Medizintechnik

„Alan Turings Idee des Imitation Game war ein Vorläufer des aktuellen Denkens über intelligente Systeme in der Medizintechnik. Die Anwendung intelligenter Systeme für präventive Wartung und Innovation ist extrem aufregend“, merkte der Wind River Report an. Er sagte dann, dass der Medtech-Bereich heute mehr Investitionen erfordert als jeder andere Vertikal.

Der Report zitierte Accenture-Daten, wonach in fünf Jahren „KI allein dem US-Gesundheitswesen 150 Milliarden USD jährlich einsparen könnte“.

Die Schlüssel für Medtech umfassen eine Echtzeit-kollaborative Workflow-Plattform kombiniert mit der Fähigkeit, Daten in Feedback-Loops zurück in die Produktentwicklung zu zirkulieren, Events zu detektieren, sie zu lösen und totale Automatisierung zu liefern.

Der Nachteil, laut Report: „Während 78 % der Führungskräfte in Medizintechnik-Unternehmen auf dem Weg sind, intelligente Systeme aufzubauen, gelingt es einem Drittel von ihnen nicht.“ Also gibt es noch viel Arbeit und Innovation in Medtech.

Automobil

Die Automobilindustrie ist etwas weiter auf dem Weg bei intelligenten Systemen. Natürlich durchläuft Auto seit einigen Jahrzehnten eine Reihe von Revolutionen. Dieser Trend wird fortgesetzt.

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

Es heißt weiter: „Die richtige Sequenz zu finden und sich auf den Aufbau der richtigen Sets intelligenter Systemmerkmale zu fokussieren, sind beide Schlüssel zum Erfolg.“

Unter Berufung auf die „zunehmend vielfältige Welt der Umsatzchancen“ in Auto sagte der Report, dass eine kollaborative Workflow-Plattform nötig ist, auch wenn sie kurzfristig keine große Wirkung hat.

Diese „vielfältige Welt“ im Automobilsektor ist eine, wo das Geschäft nicht mehr nur ums Auto-Bauen geht, sondern auch Entwicklungen wie: Wie Autos jetzt wertvolle Informationsquellen über Verbraucher sind und die Evolution des Fahrzeugbesitz-Geschäftsmodells.

Der Report sagte, Auto sollte in den nächsten drei bis fünf Jahren drei Schlüsselelemente intelligenter Systeme aufbauen: Die Fähigkeit, true compute am Far Edge zu haben, die Fähigkeit, Stresse und Ausfälle vorherzusagen und zu beheben, und die Fähigkeit, Geräteerlebnisse in der Cloud anzupassen.

Einer der Faktoren, die Auto unter den großen Branchen besonders machen, wurde vom Report notiert. Er sagte: „Die Automobilindustrie hat einzigartige Treiber für Erfolg. Das wichtigste Merkmal intelligenter Systeme für den Erfolg von Organisationen ist, dass sie mit Simulationen oder Emulationen gebaut, entwickelt und betrieben werden können, um Produktivität zu steigern und Time-to-Market zu reduzieren.“

Telekommunikation

Während TV-Spots für Telekomunternehmen den Umzug zu 5G fokussieren, ist der Schlüssel für den Sektor laut Report, „vollständige intelligente Systeme-Unternehmen“ zu werden. Das beginnt mit „einem Echtzeit-kollaborativen Workflow-Prozess zusammen mit der Fähigkeit, Geräte am Edge anzupassen“.

In der Umfrage sagten ein Drittel der Carrier-Leader in den USA, sie glaubten, ihre Organisationen seien der Idee intelligenter Systeme als Kern ihrer Zukunft verpflichtet. „Doch die Erfolgsaussichten, selbst in dieser Gruppe, liegen nur bei 54 %. Der Idee verpflichtet zu sein, ist keine Garantie“, so der Report.

Umfrageteilnehmer sagten, dass innerhalb von drei Jahren der Telekomsektor einen klaren Fokus auf die Schaffung einer intelligenten Systeme-Zukunft haben wird, Kern-Geschäftspraktiken für eine intelligente Systeme-Zukunft etabliert haben wird und ihre eingebetteten Produkte/Services vollständig für intelligente Systeme entwickelt sein werden. „Das ist eine aggressive Kurzfristsicht im Vergleich zu anderen Sektoren“, so der Report.

„Nur der Automobilsektor hat gleiches Fokus auf die jetzt benötigten intelligenten Schlüsselelemente: true compute am Edge, Fähigkeit zu simulieren und emulieren in Near-Real-Time, und digitale Feedback-Loops, die Daten mit Produkten und Services verbinden“, sagte Wind River.

Es fügte hinzu, dass 90 % der Telekom-Leader glauben, dass über 50 % ihrer eingebetteten Produkte und Services in weniger als drei Jahren auf der Far-Edge-Cloud laufen müssen. 63 % glauben, ihre Produkte und Services werden in den nächsten drei Jahren mit KI und ML durchdrungen sein.

„In fünf Jahren können zwei Schlüsselelemente Realität werden: totale Automatisierung und die Fähigkeit, basierend auf Sensordaten und Algorithmen zu handeln“, schloss der Report.