Cyfryzacja i nowe technologie

Większość firm przemysłowych dysponuje ogromną ilością danych. Ciągły napływ informacji zasila systemy operacyjne, takie jak ERP, MES oraz SCADA, które pełnią określone role w architekturze przedsiębiorstwa. Jednak, jak zauważa Matti Partanen z Etteplan, przedsiębiorstwa tracą szanse na przekształcenie danych operacyjnych w wartościowe informacje, co jednocześnie zwiększyłoby ich oparcie na danych i AI. Choć wiele projektów AI rusza, niewiele z nich trafia do produkcji. Jakie są najlepsze kierunki rozwoju?

Firmy z branży produkcyjnej, procesowej oraz sektora energetycznego stają przed rosnącymi wyzwaniami w optymalizacji swoich działań i podejmowaniu decyzji. Na szczęście dysponują ogromnym zbiorem danych, które mogą pomóc w rozwiązaniu tych problemów. W tym artykule przedstawiamy 5 sposobów, w jakie sztuczna inteligencja przemysłowa oraz dedykowani agenci AI mogą wspierać firmy w osiąganiu kluczowych celów biznesowych.

Nadchodzące regulacje unijne obligują branże do dokładnej analizy ich wpływu na klimat i środowisko. To może wydawać się wyzwaniem, ale elastyczna firma z solidnym procesem R&D może skutecznie dostosować się do wymogów zrównoważonego rozwoju. Wykorzystanie LCA wspomaganego sztuczną inteligencją otwiera nowe możliwości.

W dzisiejszym dynamicznym środowisku biznesowym firmy są pod stałą presją rozwoju innowacji, usprawniania operacji i szybkiego dostosowywania się do zmian rynkowych. Outsourcing R&D stał się kluczową strategią, oferującą liczne korzyści, które otwierają nowe możliwości. Jak sztuczna inteligencja wpłynie na R&D w nadchodzących latach i dlaczego projektowanie modułowe jest kluczowe dla skutecznego outsourcingu?

W obliczu dynamicznego wzrostu rynku smart meteringu, zintegrowane zarządzanie cyklem życia mierników staje się kluczowe dla firm mierzących się z nowymi wyzwaniami.

W ciągu ostatnich 10-15 lat świat energetyki przeszedł znaczące zmiany, przechodząc od scentralizowanego modelu dominacji korporacji do zdecentralizowanego, w którym prosumenci odgrywają istotną rolę. Dziś proces wytwarzania energii stał się znacznie bardziej złożony ze względu na mnogość różnego rodzaju aktywów wytwarzających energię – od tradycyjnych, napędzanych paliwem stałym, po nowoczesne odnawialne źródła. Co więcej, indywidualni prosumenci, a także mniejsze przedsiębiorstwa, produkują energię i wprowadzają ją do sieci. Jak efektywnie zarządzać energią w tym nowym paradygmacie?

Producenci mają unikalną okazję, by zwiększyć sprzedaż swoich produktów poprzez ich aktualizację w odpowiedzi na zmieniające się potrzeby rynku. Gdy wewnętrzne prace badawczo-rozwojowe (R&D) skupiają się na nowinkach, łatwo jest przeoczyć potencjalne zyski, które są na wyciągnięcie ręki przy stosunkowo niewielkim wysiłku.

Sztuczna inteligencja (AI) nie jest nowością w przemyśle produkcyjnym — wiele firm korzysta z AI i uczenia maszynowego od ponad dwóch dekad. Obecnie generatywna AI obiecuje jeszcze więcej, co wzbudza zainteresowanie jednostek badawczo-rozwojowych (R&D).

Jednostki badawczo-rozwojowe w firmach przemysłowych odczuwają sporą presję w związku z szybszym wprowadzaniem produktów na rynek. Tutaj na scenę wkracza AI z kuszącą obietnicą podniesienia efektywności. Jakie jeszcze inne trendy można dostrzec w obszarze R&D?