I dagens snabbt föränderliga tekniklandskap är data inte bara en biprodukt av den dagliga verksamheten utan en strategisk tillgång.
Maskinkonstruktörer insåg detta tidigt, och den digitala fabriken tog ett stort steg framåt när den integrerades i det industriella internet of things (IIoT).
En Deloitte-studie visar att 91 procent av företag som nu står inför nästa datavåg som drivs av satsningar på AI och maskininlärning planerar att ta itu med sina datautmaningar inom det närmaste året – ett tydligt tecken på att databeredskap är en central fråga.
Problem med datakvalitet sträcker sig över ett brett spektrum från inkonsekvens, noggrannhet, fragmentering och samarbetshinder. Men det stannar inte där. Vissa maskinkonstruktörer har också börjat att använda AI och ML trots att de ännu inte fullt ut har moderniserat sin digitala tråd. Utöver detta hindrar datasilos tillverkare från att hitta delar i tid, följa processprestanda och träna AI-modeller. Att data isoleras inom en specifik avdelning eller system, istället för att vara lättillgänglig för alla delar av en organisation, kan leda till problem som ineffektivt beslutsfattande och bristande samarbete mellan arbetsteam. Att övervinna datasilos är med andra ord avgörande för att skapa en mer integrerad miljö där data kan delas och utnyttjas effektivt över alla nivåer i en organisation för maximal sammanhållning.
Steg för att åtgärda dataflaskhalsen
Det första steget för att åtgärda dataflaskhalsen handlar om att koppla samman all befintlig data, istället för att samla in mer av den. Integrerade system som product lifecycle management (PLM) kan hjälpa maskinkonstruktörer att koppla samman data över system som ERP och MES, interna och externa processer och avdelningar, inklusive teknik, produktion och leverantörer. Detta främjar samarbete, förbättrar kommunikationen och säkerställer att alla intressenter har tillgång till korrekt realtidsdata och information genom hela produktutvecklingen.
Filip Stål, Nordenchef PTC
Det andra avgörande steget är att konsolidera äldre system och ta bort manuella lösningar som kalkylblad eller on-prem CAD-filer, BOM:ar, konfigurationsregler i Excel för att effektivisera processer och förbättra datatillgängligheten. En sådan integration leder också till ökad effektivitet och mindre samt underlättar bättre samarbete och beslutsfattande mellan team.
Slutligen säkerställer skapandet av en enhetlig datamodell att AI-system tränas på konsekvent, komplett och uppdaterad information. Detta tillvägagångssätt förbättrar noggrannheten och tillförlitligheten hos AI-modeller, vilket leder till bättre insikter och mer effektivt beslutsfattande över hela organisationen.
Vikten av en framtidssäker datastrategi
Det är dock viktigt att komma ihåg att AI-resan inte slutar med implementering. Faktum är att det bara är ett steg på resan mot intelligent datahantering. Men hur bör då datan hanteras, när alla dessa system är på plats? Att betona vikten av styrning innebär att tydligt definiera dataägarskap för att etablera ansvarsskyldighet och säkerställa att individer eller team är ansvariga för datans integritet, noggrannhet och tillförlitlighet.
En modern digital tråd genom hela produktlivscykeln, från design till service, säkerställer sömlöst dataflöde och integration i varje steg. Modulära och flexibla system gör det möjligt för organisationer att växa med AI-utvecklingen med och kontinuerligt anpassa sig till marknadens föränderliga marknadskrav.
Framtiden inte bara en fråga om AI
Framtiden för smarta maskiner är inte bara en fråga om AI, utan att rätt data finns tillgänglig när den behövs som mest. Tillgång till data är avgörande för att skapa nya, tjänstebaserade affärsmodeller som ger kunder högre produktivitet och färre driftstopp. När organisationer säkerställer att data är både tillgänglig och relevant kan smarta maskiner fatta bättre, mer välgrundade beslut, optimera processer och leverera bättre resultat.
Vi behöver dock komma ihåg är att samarbetet mellan IT, teknik och verksamhet är avgörande. Genom att främja ett enhetligt tillvägagångssätt mellan dessa avdelningar kan företag utnyttja sin kollektiva expertis för att effektivisera datahanteringsprocesser och skapa ett ekosystem där smarta maskiner underlättar innovation och gör det möjligt för företag att uppnå betydande fördelar på en alltmer konkurrensutsatt marknad.
Filip Stål, Nordenchef PTC
