Почему большинство производителей застряли на этапе пилотных проектов ИИ (и как масштабироваться)...

Посмотрите полную запись беседы: https://www.infosys.com/iki/videos/ce... Большинству производителей не хватает амбиций в отношении ИИ — им не хватает фундаментальных основ, которые делают ИИ полезным. В этой беседе, организованной Институтом знаний Infosys и снятой на форуме Всемирного экономического форума по передовым технологиям в производстве и цепочках поставок в Сан-Франциско, Лорен Данфорд, генеральный директор и соучредитель Guidewheel, беседует с Джеффом Кавано, главой Института знаний Infosys, чтобы обсудить, как заводы переходят от прозрачности данных к оперативному руководству и к замкнутому циклу принятия решений, которые отражаются на отчете о прибылях и убытках. Лорен объясняет, почему производители, успешно масштабирующие ИИ, работают в обратном направлении, исходя из бизнес-результатов, вместо того, чтобы внедрять технологии ради самих технологий — по принципу «NASCAR», согласно которому победу в гонках одерживают водитель, шины и работа команды механиков, а не блестящее аэродинамическое крыло. Она подробно описывает подход Guidewheel, заключающийся в подключении к источнику питания любой машины (включая молотковые прессы времен Второй мировой войны 1940-х годов) с использованием алгоритма State Sense для извлечения оперативной информации — подобно фитнес-трекеру для оборудования — без вмешательства в сети предприятия, проникновения в ПЛК машин или открытия новых уязвимостей для кибератак. Обсуждение охватывает реальный путь к окупаемости инвестиций в ИИ в производстве: увеличение или сокращение затрат, ограничения производственных мощностей и пропускной способности, портфель заказов и выручка, а также почему каждое внедрение должно окупаться. Лорен и Джефф подробно рассматривают, почему малые и средние предприятия (МСП) являются основой устойчивых, адаптивных цепочек поставок — нельзя отправить самолет без подходящих болтов — и как ИИ, наконец, делает этих поставщиков второго и третьего уровня доступными по приемлемой цене и с приемлемой сложностью. Они также рассматривают переход от человека к агенту на производственной площадке, почему наиболее эффективным решением в области ИИ часто является не LLM, а интеллектуальный детерминированный алгоритм или классическое машинное обучение (Scout для оповещений, прогнозирование производительности для наилучшего/наихудшего сценария работы смены), безопасность по умолчанию и развертывание в изолированной среде, безопасность с участием человека, декарбонизацию как модернизацию, устранение утечек сжатого воздуха и почему производство — с моделированием, коррекцией курса в реальном времени и физическим производством — может стать самым захватывающим местом для построения карьеры в эпоху ИИ, особенно для поколения Alpha и поколения геймеров, начинающих свою трудовую деятельность. Независимо от того, являетесь ли вы управляющим заводом, руководителем производства, CXO, руководителем цепочки поставок или основателем, создающим промышленные технологии, эта беседа предлагает практические, обоснованные идеи по внедрению ИИ в производство, повышению операционной эффективности, улучшению рентабельности, устойчивости цепочки поставок, цифровой трансформации заводов и будущему работы на производственной площадке. ⏱️ ВРЕМЕННЫЕ МЕТКИ 00:00 – Вступление: принцип NASCAR — победа за счет фундаментальных показателей, а не за счет чего-то блестящего 00:42 – Вступление на Всемирном экономическом форуме, Сан-Франциско 01:08 – Что на самом деле покупают клиенты: модели, владение данными и алгоритмы 01:58 – State Sense: подключение оборудования 1940-х годов через источник питания 03:02 – От малых и средних предприятий и прозрачности к рекомендациям, основанным на данных ERP/SAP 04:05 – Замыкание цикла: прозрачность → прогнозирование → рекомендации 05:00 – ИИ как фактор, влияющий на стратегию, операционную модель и таланты 06:18 – Что отличает производителей, масштабирующих ИИ, от тех, кто застрял на пилотных проектах 07:20 – Где малые и средние предприятия находят средства: инструмент, который окупается 08:22 – Как производители на самом деле измеряют ROI (вложенные средства, уплаченные средства) 09:20 – ИИ для отказоустойчивых и адаптивных систем цепочки поставок 10:20 – Кибербезопасность: почему хакеры нацеливаются на производство и принцип «безопасность по умолчанию» 11:35 – Люди и ИИ на производственной площадке: грядущий переход к агентным технологиям 12:38 – «Маяк» ВЭФ и выравнивание условий для малых и средних предприятий 13:12 – Почему производство – это захватывающее место для построения карьеры Что вы узнаете на этом канале: Экспертные мнения об ИИ, инновациях и трансформации бизнеса. Интервью с мировыми лидерами мнений и пионерами отрасли. Практические стратегии для повышения производительности и сохранения лидерства в быстро меняющемся мире. Подпишитесь сейчас, чтобы быть в курсе последних идей и стратегий для трансформации вашего бизнеса. Для получения дополнительной информации от Института знаний Infosys: Посетите: https://www...