産業AI戦略を成功させる3つの鍵

今日、工業製造業は産業用人工知能への依存度が高まっており、業務上の意思決定者はこれをデジタル変革戦略の重要な原動力と見なしています。

ただし、産業用 AI のメリットを最大限に引き出すには、産業用 AI 戦略をビジネス組織全体にうまく拡張できるかどうかが重要です。企業がこれらの目標を達成するのに役立つ重要なステップを以下に示します。

エンタープライズレベルのデータ管理戦略を構築する

長い間、企業は大規模なデータ収集という考え方から抜け出せませんでした。 「データは多ければ多いほど良い」という考え方は長い間、データ管理戦略のデフォルトのアプローチとなってきましたが、これは間違いです。このような考え方により、産業界では長年にわたり、未使用、最適化されていない、構造化されていない、役に立たないデータが大量に蓄積されてきました。

産業用 AI から最大限の価値を引き出す戦略を策定することは、大規模なデータ収集から戦略的なデータ管理へと組織のデータ戦略を根本的に転換することを意味します。これは、さまざまな非構造化データセットの管理、統合、処理に重点を置いた企業全体の戦略を構築し、そのデータを組織全体で実行可能にすることを意味します。これにより、最終的にはすべてのチームがこの膨大なデータプールからデータを抽出して活用し、産業用 AI アプリケーションに使用できるようになります。

機能、データ、テクノロジー間の摩擦を軽減

企業全体のデータ戦略を構築するには、データ サイロの存在によるチーム内の意見の不一致によって生じる摩擦を軽減、あるいは排除することも含まれます。チームがデータ、ドメインの専門知識、ストレージ テクノロジーを個別に保存して使用すると、数十年にわたる膨大なデータ収集によって摩擦がさらに悪化します。残念ながら、これにより産業データはサイロとデータスワンプに閉じ込められてしまいました。

データセットは複数のチームに関連している可能性がありますが、単一のチームのデータベースに存在するため、組織の他のチームにはほとんど可視性が提供されません。これにより、他のチームは、ビジネスのさまざまなコーナーから関連情報を面倒に探すか、独自のデータ サイロ用に同じデータを重複して収集する必要が生じます。

データ レイクは、もともと企業データの一時的な中継地点でしたが、現在では恒久的なデータ スワンプになっています。データ レイク内の情報は非構造化形式で存在するため、適切な検索やクエリ操作を実行することが困難になっています。同時に、データは複数の形式で保存され、セキュリティ制限が課せられているため、組織内の誰も異なる事業に保存されているデータにアクセスすることはできません。

この摩擦を軽減または排除する最善の方法の 1 つは、次世代のデータ サイエンティストを配置することです。すべての産業データを共通の標準化された安全な形式で配置することで、データのアクセス性と処理機能を向上させます。個々のチームや技術部門がデータの形式や構造を決定するのではなく、組織全体のすべてのデータが同じ形式で保存されるため、すべてのユーザーが平等にアクセスでき、そのデータを活用して新しい価値を生み出す平等な能力が得られます。この共通フォーマットは産業用 AI 戦略の中核となる要素であり、データ サイロを効果的に排除し、産業用データへのアクセスが単一のテクノロジーや専門知識に依存しないようにします。

採用と従業員教育において産業用AIスキルを優先する

あらゆる業界の企業が人手不足に苦しんでいるが、人手不足は特に工業部門に大きな打撃を与えている。世界的パンデミックが発生する前から、産業界は世代交代の真っ最中であり、何十年も同じ工場で働いてきた高齢労働者が退職しても、同じレベルの業務や専門知識を持つ若い労働者に取って代わられることはなかった。

産業組織は、従業員に産業用 AI インフラストラクチャを提供することで、こうした人材流出を食い止めることができます。これには、従業員の定着とトレーニングにとって 2 つの明確な利点があります。

これにより、従業員が職務を成功させるために必要なツールを確実に得ることができます。たとえ何年もの経験がなくても、産業用 AI は履歴データへのアクセスと洞察を通じてそのギャップを埋めることができ、若い従業員が前任者と同様に有能に役割を果たすことを可能にします。

産業用 AI をエクスペリエンスの中核にすることで、採用ツールとしても活用できるようになります。従業員が成功に役立つツールを目にすることができると、新入社員を古いテクノロジーの深淵に放り込む企業よりも魅力的になります。

今日の市場で生き残り、繁栄するために、産業企業は産業 AI を業務とワークフローの中核に据え、デジタル変革を推進する必要があります。産業用 AI アプリケーションを実行するための独自の戦略を作成することが、産業用 AI の価値を最大化する唯一の方法です。