Annons
Annons
Sponsrat innehåll från IFS

Står vi i vägen för möjligheterna med AI?

För tillverkningsindustrin kan artificiell intelligens innebära stora effektiviseringsmöjligheter när det gäller underhåll, logistik, inköp och framtidsprediktioner – med ökad lönsamhet som resultat. Men kanske är det vi människor som står i vägen för teknikens fulla potential?
Facebook
Twitter
LinkedIn
E-post
Öka textstorlek

3 AI tips från Beijer Electronics

Vi pratar mycket om AI, men hur mycket litar vi på den för att fatta rätt beslut? I en tillverkningsprocess skulle ett kraftfullt ERP-system tillsammans med artificiell intelligens kunna hjälpa oss att reducera spill, förutspå underhållsbehov, effektivisera lagerflöden och sänka kostnader.

Samarbete kräver tillit

Men det finns ett hinder som står i vägen för denna utveckling: vi människor. Det menar i alla fall Colin Elkins, Global Industry Director för affärsområdet Process Manufacturing på IFS. Han har över 20 års erfarenhet av att skräddarsy komplexa affärssystem till tillverkningsindustrin, och har skapat en unik insikt i de enorma möjligheter som ligger i dataflödenas informationsexplosion.

– Vi har fortfarande svårt att släppa taget och lita på att en AI kan ha rätt om någonting som vi inte förstår. Det gör att vi riskerar att missa många möjligheter.

Som exempel nämner Colin Elkins det välkända Watson-projektet från IBM, en artificiell intelligens som användes för att ställa cancerdiagnoser. Men för läkarna blev det snabbt obekvämt – när deras prognos överensstämde var AI:n onödig. När prognoserna skilde sig åt kändes den opålitlig.

Tillgång till data och hur den presenteras

Lösningen på problemet är sannolikt en framtid där människa och maskin jobbar sida vid sida för att stärka beslutsunderlaget och lära av varandra. Men för att få människor att lita på en AI krävs ökad transparens och större pedagogisk finess – förslagsvis med visualisering och tydliga användargränssnitt.

– Om en AI säger till mig: ”köp 500 kilo tomater” skulle jag sannolikt rynka pannan och fråga varför. Jag behöver veta hur man kom fram till denna insikt – vilken data och bakgrundsinformation som spelade in. Först då kan vi etablera en tillit som gör att jag litar på AI:ns rekommendationer.

Mer data, mer effektivisering

Det är inte bara en filosofisk fråga. Att förutspå framtiden är som bekant en nästintill omöjlig uppgift, men Colin Elkins menar att vi inom kort kommer kunna se allt mer tillförlitliga algoritmer som kombinerar historiska data med sannolikhetsberäkningar för att skapa rimliga prediktioner. I en material- och tidsintensiv miljö som tillverkningsindustrin kan det innebära stora konkurrensfördelar.

– Vi fattar varje dag beslut baserat på en kombination av faktorer, även i vardagen. Bara att ta mig till nästa möte kanske kräver måltidsplanering och erfarenhet kring tidsåtgång, kombinerat med data från väderprognoser och trafikinformation. Om en AI kunde ha all denna information tillgänglig samtidigt, finns det stora möjligheter att effektivisera – både i livet och på fabriksgolvet, avslutar Colin Elkins.

How you can move your business towards AI success - Ladda ner whitepaper -Optimise Business Processes through AI

Facebook
Twitter
LinkedIn
E-post
Detta innehåll är sponsrat av IFS och ej en artikel från Dagens industri
Vi har förtydligat vår personuppgiftspolicy. Läs mer om hur vi hanterar personuppgifter och cookies