Skip to main content

Išlaisvinkite tikrąjį pramoninio Industrial AI

Kadangi pramoninis Industrial AI gamyklas ir tiekimo grandines, tiekėjų ecosystem sparčiai plečiasi. Įmonės siekia, kad dirbtinis intelektas padidintų efektyvumą ir pagreitintų inovacijas, o startuoliai gali sukurti vertę ir sutrikdyti sektorius nuo farmacijos gamybos iki logistikos ir kosmoso.

Finansavimas Europoje atspindi šią tendenciją: vien per pirmąjį 2025 metų ketvirtį dirbtinio intelekto įmonės Europoje pritraukė maždaug 3 mlrd. EUR kapitalo finansavimo, o tai yra 55% daugiau nei tuo pačiu laikotarpiu 2024 m. Šio pagreitį priežastis paprasta: sektoriuose, kuriuose įmonės vykdo veiklą esant ekstremaliems laiko ir biudžeto apribojimams, vadovai yra alkani programų, kurios iš naujo įsivaizduoja darbo eigą ir palengvina reikšmingą patobulinimą iki apatinės linijos.

Nauji generatyviniai [AI] metodai gali pasiūlyti visiškai naujus Solutions su skaitmeniniais modeliavimais ir kito lygio efektyvumu, kurio anksčiau nebuvo galima pasiekti.SolutionsSolutionsSolutions
Catherine Crump, Generalinis direktorius, WIRED konsultacijos

“Tai ne tik ženkliai keičia efektyvumą, bet kai kurie taip pat atkuria visiškai naujus procesus ir darbo būdus”, — sako Catherine Crump, “WIRED Consulting” generalinis direktorius, vienas iš kelių šiame straipsnyje cituojamos augančios AI ecosystem ekspertų.

Poveikis ten, kur svarbiausia

Dizainas yra viena iš sričių, kurioje dirbtinis intelektas gali pagreitinti gamybos etapus ir įdiegti naują efektyvumą.

Kadangi AI įrankiai leidžia inžinieriams analizuoti didelius struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų kiekius, jie pateikia naujas alternatyvių medžiagų ir našumo perspektyvas modeliuojant ir padeda išspręsti ilgalaikes tiekimo grandinės kliūtis.

Matau pasaulį, kuriame tiekimo grandinės bus dramatiškai performatuotos, o esami metodai bus labai sutrikdyti.
Jonas Niemanas, VP investicijos, G42

Būtent AI technologijų susiliejimas ir kryžminis apdulkinimas leidžia pasiekti pagrindinius laimėjimus, sako Jonas Niemanas, viceprezidento investicijas “G42”, Abu-Dhabyje įsikūrusioje dirbtinio intelekto kūrimo įmonėje, daugiausia dėmesio skiriant solutions sveikatos priežiūros, aviacijos ir kituose pramonės sektoriuose.

Dirbtinio intelekto kūrėjai ne tik atrakindami pagrindinius pelningumo prieaugį, bet ir gali daryti teigiamą poveikį daug didesniu mastu. Dėl Meikė Neitzas, startuolių konsultacijų ambassidy įkūrėjas, galimas DI vaidmuo švelninant klimato kaitą yra vienas įdomiausių jo bruožų. Pavyzdžiui, naudojant inovacijas projektavimo etape galima sumažinti medžiagų atliekų kiekį, nes iki 80% pramoninio gaminio aplinkos pėdsako jau lemia jo dizainas.

AI paskatintas pramoninių robotų griebtuvų pertvarkymas kartu su priedų gamyba gali lemti 82% sumažinti anglies dvideginio išmetimą vienam robotui.

“Pramonės sritis vis dar yra vienas didžiausių pasaulyje šiltnamio efektą sukeliančių dujų išmetimo šaltinių”, - sako Neitzas.

Dirbtinio intelekto valdomi solutions gali atlikti didžiulį vaidmenį energijos vartojimo efektyvumo didinimo, electrification mažinimo, medžiagų atliekų mažinimo ir procesų optimizavimo.
Meikė Neitz, įkūrėjas, Ambasadė

Atsižvelgdama viziją apie tai, ką AI gali pasiekti realiame pasaulyje - nesvarbu, kaip įkvepiantis - bus gauti tik jums iki šiol, tačiau. Kaip paaiškina šiame straipsnyje pateikti ekspertai, AI įmonių steigėjams reikia aiškiai suprasti srities praktinę patirtį, kaip mastyti ir bendradarbiauti bei apsėsti galutiniam vartotojui.

Vadovauti industrial AI transformacijai nėra kažkas, ką viena įmonė gali padaryti viena. Štai kodėl mes formuojame klestinčią industrial AI ecosystem, kuri reikalauja tvirto bendradarbiavimo tarp klientų, pramonės lyderių, startuolių, pardavėjų, partnerių ir kūrėjų.
Linda Krumbholz, Vyresnysis viceprezidentas, Siemens Xcelerator Ecosystem ir rinka

Kaip nepasiklysti AI hype

Pramoninė robotų ranka, surenkanti elektroninius komponentus ant plokštės neryškiame gamyklos fone

Industrial AI padeda vizualiniams modeliavimams, kurie daro realų poveikį gamyklos grindims.

Vienas iš iššūkių, su kuriais susiduria industrial AI startuoliai, yra apibrėžti aiškų kelią į investicijų grąžą (IG) ir naudoti atvejus, kurie rezonuoja pramonės kontekstuose. Jei jie negali to padaryti teisingai, jų taikymas greičiausiai pasiklys triukšme.

“Crump” teigimu, startuoliai turi stengtis spręsti konkrečius nepatenkintus poreikius pramonėje. Priėmus šią mąstyseną, jiems suteikiamas konkurencinis pranašumas. “Šiuo metu yra tiek daug dirbtinio intelekto ir daugybė startuolių, kuriančių naujoves naudodamiesi šia technologija”, - sako ji. “Tie, kurie išsiskiria, gali parodyti, kur jų unikalus AI palaikomas sprendimas sprendžia aiškų poreikį ir veda prie geresnių rezultatų. Jų produktai ir paslaugos rodo apčiuopiamą, teigiamą poveikį verslui ir aiškią IG.”

Kaip startuolis daro poveikį, gali labai skirtis tarp pramoninių nustatymų, tokių yra daugybė galimų AI technologijos pritaikymų. Pradedantiesiems reikia parodyti gilų supratimą apie tai, kaip jų sprendimas sąveikauja su pramonine aparatūra arba team-up gauti domeno know-how ir kokybiškų pramoninių duomenų rinkinių.

Dėmesys turėtų būti skiriamas faktams, naudojant patentuotus duomenis ir teikiant keičiamo dydžio, į vartotoją orientuotus solutions, siūlo Samuelis Schuleris, “Reimann Investors Venture Management” generalinis direktorius. “Prieš pritaikydami AI solutions, pirmenybę nustatykite gilų supratimą apie faktines pramonės darbo eigas”, - sako jis.

Pritaikytos, domenui būdingos įžvalgos dažnai lenkia bendrąsias AI strategijas.
Samuelis Schuleris, Generalinis direktorius, “Reimann Investors VC”

Aleksandras Oellingas, vyriausiasis skaitmeninis pareigūnas “ISAR Aerospace” - mažų ir vidutinių palydovų paleidimo paslaugų teikėjas - taip pat pabrėžia realaus pasaulio srities kompetencijos svarbą.

Aš visada stengiuosi įvertinti įkūrėjų domeno kompetenciją už technologijų įgaliojimų ribų.
Aleksandras Oellingas, Vyriausiasis skaitmeninis pareigūnas, ISAR Aviacija

"During discussions, I love to listen for unprompted mentions of specific challenges within target industries that wouldn't appear in superficial market research," says Oelling.

Priartėjimas prie galutinio vartotojo

Siekiant užtikrinti, kad jų sprendimas pateiktų pažadėtą poveikį pramonei - ir kad jo priėmimas plinta tarp vartotojų - pradedantiesiems reikia parodyti lazerio dėmesį pristatymui. Praktiškai tai reiškia, kad tampa nepaprastai smalsu apie galutinį vartotoją ir tai, kaip jis užsiima dirbtinio intelekto įrankiais.

“Apsėskite žmonėmis vietoje, kuriems kuriate savo sprendimą”, - ambasados Neitzas pataria įkūrėjams ir vadovams. “Kurkite jiems, o ne jų viršininkams. Susisiekite su jais, kad gautumėte jų atsiliepimus. Sužinokite apie jų skausmus, apie jų darbo realijas, apie jų procesus”.

Žmogus stovi priešais didelį ekraną, kuriame rodomas grafikas su mėlyna linija ir raudona linija.

Į vartotoją orientuoto dirbtinio intelekto kūrimas yra esminė sėkmingo diegimo sąlyga.

„Oelling“ taip pat pabrėžia glaudaus bendradarbiavimo su galutiniais vartotojais svarbą, teigdamas, kad būtent apčiuopiami, realiomis sąlygomis pasiekti rezultatai labiausiai išsiskiria, kai startuoliai pradeda įsitvirtinti. „Pramoninio dirbtinio intelekto startuoliai, kurie įgyvendina ankstyvuosius bandomuosius projektus, net jei jų apimtis ribota arba jie iš dalies subsidijuojami, įgyja patikimumo, kurio vien teoriniai projektai paprasčiausiai negali pasiekti“, – teigia jis.

Ir atvirkščiai, nepakankamas kliento veiklos realybės supratimas gali neigiamai paveikti pardavimus, ypač orientuojantis į komunalinių paslaugų, naftos ir dujų, aviacijos bei valdžios sektoriaus organizacijas, kurios turi savitus poreikius ir prioritetus.

„Esu tai matęs ne kartą“, – sako „G42“ atstovas Niemanas. „Žmonės nesupranta, kad tokio tipo klientai nenori perkelti savo duomenų į vadinamąjį duomenų ežerą. Jie renkasi dvejų metų trukmės bandomuosius projektus arba tiekėjų vertinimus, dažniausiai yra atsargūs sekėjai ir už startuolius linkę mokėti mažiau patrauklius vertinimo daugiklius.“

Galiausiai viskas sukasi apie patikimumo kūrimą. Gera žinia ta, kad startuoliai, kuriems tai pavyksta, tampa vis paklausesni.

Būdamas investuotojas, vertindamas, ar startuolis bus sėkmingas, Niemanas sako ypatingą dėmesį skiriantis jo atsiradimo istorijai. „Manau, kad nueitas kelias yra geriausias ateities rodiklis“, – teigia Niemanas. „Suprasti įmonės, produkto, technologijos ir komandos ištakas yra svarbiau nei kiekvieną iš šių dalių vertinti atskirai. Tai, kas padeda įmonei išsiskirti, yra jos šaknų suvokimas – steigėjų įgūdžiai, mąstymas ir požiūris bei produkto komercializavimo eiga. Visa tai arba patvirtina, arba paneigia istoriją.“.

Šio straipsnio įžvalgomis pasidalijo „Industrial AI Awards 2025“ startuolių kategorijos žiuri nariai. „AI su tikslu“ aukščiausiojo lygio susitikimas.