Digitalisering och ny teknik

I takt med att AI flyttar allt närmare verkliga användningar kvarstår en central utmaning – förtroende. Kunder vill inte bara ha intelligenta produkter. De vill ha tillförlitliga AI‑system som skyddar integritet, fungerar offline och möter nya regulatoriska krav.

AI skapar inget värde utan mänsklig delaktighet. Tekniken ger effekt först när den accepteras, används kontinuerligt och integreras i organisationens arbetssätt. De projekt som når bäst resultat har en tydlig gemensam faktor: besluten tas aktivt av människor. Genom human‑in‑the‑loop säkerställs att kritiska beslut alltid ligger hos människor, både i utvecklingsprocessen och i den färdiga lösningen. Detta är centralt för att bygga tillit, driva adoption och generera mätbara affärsresultat.

Energisektorn och försörjningsindustrin står inför ökande komplexitet, hårdare regelverk och växande krav på tillförlitlighet och effektivitet. Från hantering av distribuerade energisystem till underhåll av kritisk vatteninfrastruktur är prestanda och kostnadskontroll ständiga utmaningar. Med stöd av högkvalitativ data kan AI-teknologier som maskininlärning och avancerad analys möjliggöra prediktivt underhåll, efterfrågeprognoser, smart tillgångshantering och mycket mer. Dessa funktioner erbjuder en kraftfull väg till ökad effektivitet, minskad risk och nya värden i verksamheten, säger Artur Mroczkowski på Etteplan.

Många industrier har gott om data. Informationsflödet till operativa system som ERP, MES och SCADA är konstant. Trots detta påpekar Etteplans Matti Partanen att företag missar möjligheter att göra operativ data handlingskraftig och därigenom skapa affärsvärde och bli mer datadrivna och AI-drivna. AI-piloter inleds, men få lösningar når produktionsstadiet. Vad är rätt väg framåt?

Företag inom tillverknings- och processindustrierna, samt energisektorn, står inför växande utmaningar när det gäller att optimera sina processer, operationer och beslutsfattande. Lyckligtvis har de även tillgång till en guldgruva av data som kan hjälpa till att lösa dessa problem. Den här artikeln presenterar fem sätt som industriell AI och skräddarsydda AI-agenter kan stödja företag i att nå sina viktigaste affärsmål.

För företag som vill uppnå AI-drivna effektivitet och affärsresultat är det avgörande att först bedöma sin datamognad. Utan tillräcklig tillgång, tillgänglighet och kvalitet på data kommer AI-projekt att stöta på svårigheter och otillfredsställande resultat. AI:s styrka beror helt på den data som matar den.

Vad är skillnaden mellan Azure och Fabric, två plattformar för data och AI? Låt oss göra en lekfull jämförelse: Fabric-husbilen vs. Azure-semestervillan med tillhörande hyrbil.

I takt med den snabba expansionen av marknaden för smarta mätare blir integrerad livscykelhantering avgörande för företag som ställs inför nya utmaningar.

Under det senaste decenniet har energilandskapet genomgått en dramatisk förändring. Vi har gått från en centraliserad modell, dominerad av stora företag, till en decentraliserad struktur där prosumenter spelar en avgörande roll. Idag har energiproduktionen blivit mer komplex med en mängd olika energikällor, från traditionella fossila bränslen till moderna förnybara alternativ. Både individer och mindre företag producerar nu energi och matar in den i elnätet. Hur navigerar vi energihanteringen i detta nya paradigm?