[KRÖNIKA] Många svenska företag inom tillverkningsindustrin, såväl stora som små, sitter idag på en guldgruva av data.
Denna data, om den används korrekt, kan omvandlas till insikter som kan driva innovation och affärsvärde.
Med moderna lösningar som AI och maskinlärning kan företag få verklig användning av sin data – något som är värdefull på många sätt, inte minst vad gäller hållbarhetsaspekten.
Internet of Things, IoT-data, det vill säga data från sensorer, enheter och maskiner, erhåller ständigt nya insikter i realtid. Detta gör att företag inte bara kan reagera på det som sker och har skett utan även förutse och proaktivt agera på kommande eventuella händelser och faktorer. IoT-data kan liknas vid att ständigt vara förberedd gällande samtliga aspekter som kan komma att ha inverkan på verksamheten. Tillgången till realtidsdata ger möjlighet att agera snabbt, anpassa sig till förändringar och även ligga steget före konkurrenterna.
Utmaningar med att realisera datans potential
Att lyckas utnyttja data fullt ut kommer dock inte helt utan utmaningar. Många företag brottas med data som är utspridd över olika system, i olika format, och ibland även av dålig kvalitet. Intern IT-infrastruktur behöver dessutom ofta moderniseras för att kunna hantera dagens snabba datatrafik.
För att övervinna dessa utmaningar krävs en genomtänkt strategi och effektiv implementering av modern teknologi. Här är AI – artificiell intelligens – ett mycket användbart verktyg. Men AI kan också vara väldigt komplext, varför jag rekommenderar att börja med maskininlärning, som är en delmängd av AI. Något förenklat kan man säga att en intelligent dator använder AI för att tänka som en människa och agera på egen hand, medan maskinlärning endast utför de uppgifter maskinerna i fråga är utbildade för.
Hållbarhet och lönsamhet går hand i hand
Maskininlärningsförmågan inom design och tillverkning har på många sätt förändrat hur företag ser på hållbarhetsinitiativ. Hållbarhetsinitiativ har länge förknippats med mer eller mindre nödvändiga kostnader som drivits på av tillsynsmyndigheter. Detta har gjort att många företag har skjutit upp sina satsningar inom området och valt att avvakta. Idag vet vi att hållbarhet och lönsamhet går hand i hand och frågan är inte längre huruvida det är värt att införa hållbara design- och tillverkningsmetoder, utan hur man gör det på bästa sätt.
Filip Stål, Nordenchef, PTC
Målet bör vara att designa och tillverka de bästa produkterna och distribuera dem på ett effektivt sätt som samtidigt optimerar förbrukningen av material, vatten, gas och elektricitet över alla produktionsanläggningar. Datan som ligger till grund för detta finns överallt – i system, mätare och sensorer. Med avancerad analys baserad på maskininlärning kan företag identifiera flaskhalsar som gör att energi och material förbrukas ineffektivt och agera utifrån det. Det finns många exempel på att även mindre justeringar kan medföra stora kostnadseffektiviseringar samtidigt som de är bra för miljön. Även om hållbarhetsarbete kan kräva nya investeringar, kan de direkta kostnadsbesparingarna som uppnås genom minskat avfall och förbättrad energieffektivitet vara betydligt större.
Små steg istället för jättekliv
Men hur navigerar man rent konkret genom denna komplexa terräng? Nyckeln ligger i att ta steg för steg. Genom att börja smått, men med bibehållet fokus på en övergripande vision, kan företag skala upp sina initiativ utan att äventyra företagets trygghet och säkerhet. När de första framgångarna blir synliga blir det lättare att göra de investeringar som krävs för nästa steg.
Maskininlärning är en konkret lösning för företag som vill förvandla sina data till konkurrensfördelar. Istället för att bli handlingsförlamade av osäkerheten kring AI, kan de fokusera på maskininlärningens mer konkreta tillämpningar.
Med rätt strategi, verktyg och vision kan dessa företag bli en av vinnarna i framtidens affärslandskap.
Av: Filip Stål, Nordenchef, PTC
