Gamykla su darbininkais, valdančiais mašinas ir veikiančia konvejerio juostos sistema.

Išlaisvinkite tikrąjį pramoninio AI potencialą

Kadangi pramoninis AI pertvarko 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 sprendimus su skaitmeniniais modeliavimais ir kito lygio efektyvumu, kurio anksčiau nebuvo galima pasiekti.

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 sprendimams 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 sprendimai gali atlikti didžiulį vaidmenį energijos vartojimo efektyvumo didinimo, elektrifikacijos 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 pramoniniam AI transformacijai nėra kažkas, ką viena įmonė gali padaryti viena. Štai kodėl mes formuojame klestinčią pramoninę 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

Industrial robotic arm assembling electronic components on a circuit board against a blurred factory background

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

Vienas iš iššūkių, su kuriais susiduria pramonės 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 sprendimus, siūlo Samuelis Schuleris, “Reimann Investors Venture Management” generalinis direktorius. “Prieš pritaikydami AI sprendimus, 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

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”.

A person is standing in front of a large screen displaying a graph with a blue line and a red line.

Į vartotoją orientuoto dirbtinio intelekto kūrimas yra sėkmingo diegimo raktas.

“Oelling” taip pat pabrėžia glaudaus bendradarbiavimo su galutiniais vartotojais vertę, teigdamas, kad apčiuopiami, vietoje esantys rezultatai yra tai, kas labiausiai praeina, kai startuoliai pradeda įsitvirtinti. “Industrial AI intelekto startuoliai, užtikrinantys ankstyvą bandomąjį įgyvendinimą, net jei jų taikymo sritis yra ribota ar iš dalies subsidijuojama, sukuria patikimumą, kurio teorinės įmonės tiesiog negali atitikti”, - teigia jis.

Ir atvirkščiai, nepakankamas kliento darbo realybės suvokimas gali turėti neigiamos įtakos pardavimams, ypač kai nukreiptos į komunalinių paslaugų, naftos ir dujų, aviacijos ir kosmoso bei vyriausybės įmones, kurios turi savo poreikius ir pageidavimus.

“Aš tai mačiau vėl ir vėl”, - sako “G42” atstovas Niemanas. “Žmonės nesugeba pripažinti, kad šie klientų tipai nenori išmesti savo duomenų į duomenų ežerą, jie nori dvejų metų trukmės pilotų ar pardavėjų vertinimų, jie linkę būti greitai pasekėjai ir jie linkę mokėti mažiau įdomių kartotinius pradedantiesiems.”

Galų gale kalbama apie patikimumo užtikrinimą. Gera žinia startuoliams, kurie sėkmingai vykdo šias pastangas, yra ta, kad jie atsidurs vis didesnėje paklausoje.

Kaip investuotojas, bandydamas įvertinti, ar startuoliui pavyks, Niemanas sako ypatingą dėmesį skiriantis jo kilmės istorijai. “Manau, kad kelias yra geriausias ateities prognozuotojas”, - sako Niemanas. “Žinant įmonės įkūrimo audinį, produktą, technologijas ir komandą yra svarbesnis nei bet kuris iš tų vienetų atskirai. Tai, kas padeda įmonei išsiskirti, yra jos šaknų supratimas — steigėjų įgūdžiai, mąstymas ir mąstysena bei produkto komercializavimo lankas. Visa tai arba patvirtina, arba atskleidžia istoriją”.

Šio straipsnio įžvalgas pateikė “Industrial AI Awards 2025” startuoliams žiuri nariai AI su tikslu aukščiausiojo lygio susitikimas.