Von Generative AI zu Reliable AI: Hohe Einsätze in der Fertigungsindustrie

Der AI-Hype-Zyklus explodierte 2023 mit dem Debüt von generativer AI und den anschließenden Finanzinjektionen. Damit kam ein Gefühl von blindem AI-Optimismus, bei dem Organisationen die Technologie ohne ein klares Verständnis ihrer ROI und praktischer Anwendungsfälle unterstützten. Einige folgten einfach der AI-Menge, indem sie die Technologie aus Angst, zurückgelassen zu werden, übernahmen. Wenn wir zurückblicken und überlegen, was 2025 bringt, hat sich viel in Bezug auf AI-Erwartungen geändert? Sind wir immer noch in der Phase des blinden AI-Optimismus?

Kurz gesagt, nein. Wir haben uns glücklicherweise weiterentwickelt. Wir können den Hype-Zyklus verschwinden sehen und machen Fortschritte von blindem AI-Optimismus zu bewiesenem AI-Optimismus – oder zuverlässiger AI. Die Fertigungsindustrie, die enorme Fortschritte mit zuverlässiger AI gemacht hat, dient als Fallstudie für diese Reise und eine, die andere Branchen lernen können. Aber bevor wir diesen Weg einschlagen, müssen wir die reale Möglichkeit eines AI-Bubbles ansprechen, der wahrscheinlich platzen wird.

Irrationaler AI-Überschwang?

Blinder AI-Optimismus – oder Aufregung um die neueste, glänzendste AI-Technologie ohne ein klares Verständnis ihrer Auswirkungen und greifbarer Erfolge – hat viel Aufmerksamkeit und Kapital generiert. Zum Beispiel beobachten Analysten, wie Microsoft, Meta und Amazon erhebliche Investitionen in Nvidias AI-basierte GPUs tätigen, aber es gibt Bedenken, dass diese Investitionen nicht die erwarteten Umsatzgewinne bringen werden.

Wir beginnen, Flüstern von diesem spezifischen AI-Bubble zu hören, der platzen wird. Der MIT-Ökonom Daron Acemoglu warnte, dass Geld, das in AI-Infrastrukturinvestitionen investiert wird, nicht den ROI-Erwartungen der Anleger entsprechen könnte. Die Menschen waren aufgeregt über das Versprechen von AI, aber jetzt beginnen sie, sich Sorgen zu machen, dass es dem Dotcom-Boom ähneln könnte. Ein solches Ereignis könnte andere Anleger dazu bringen, skeptischer gegenüber der AI-Narrative zu werden und schnellere Payoff-Zeiträume zu suchen oder diese Investitionen zu reduzieren. Die Desillusionierung brodelt.

Keine Frage, AI wird die Art und Weise verändern, wie Branchen arbeiten, aber es wird nicht passieren, indem man dem glänzenden Objekt folgt. Zuverlässige AI ist quantifizierbar und liefert realen Impact, typischerweise im Hintergrund und in bestehende Prozesse eingebettet.

Was ist also ein Beispiel für zuverlässige AI, das bereits Erfolge zeigt und der Zeit standhält? Die Fertigungsindustrie bietet signifikante Anwendungsfälle.

Messung des Erfolgs der Fertigungsindustrie

Ein führendes Chemieunternehmen wollte die Effizienz und Zuverlässigkeit seiner Maschinen verbessern, um ungeplante Ausfallzeiten und Betriebsstörungen zu vermeiden. Es investierte in eine AI-gestützte Vorbeugungslösung, die das Team mit Maschinengesundheitsinformationen und Empfehlungen ausstattet, um Probleme proaktiv anzugehen. Es erzielte eine 7-fache ROI in weniger als einem Jahr.

In ähnlicher Weise wollte eines der weltweit führenden Lebensmittel- und Getränkeunternehmen den Produktionsabfall reduzieren und die Fabrikkapazität optimieren, also testete es AI-gestütztes Maschinenmonitoring in vier Anlagen. Es sah eine Kapazitätssteigerung von 4.000 Stunden pro Jahr und eine Reduzierung des Abfalls um mehr als 2 Millionen Pfund Produkt. Die Ergebnisse waren so beeindruckend, dass der Test auf alle nordamerikanischen Anlagen ausgeweitet wurde.

Diese realen Beispiele demonstrieren den messbaren Einfluss von zuverlässiger AI und stimmen mit den breiteren Branchentrends überein. In einer jüngsten Umfrage von über 700 globalen Herstellern waren die wichtigsten Bereiche für die Quantifizierung des Einflusses von AI auf Geschäftsziele die Lieferkettenverwaltung/Optimierung (41%), die Verbesserung der Entscheidungsfindung mit präskriptiver Analytik (41%) und die Prozessgesundheit/Maximierung der Ausbeute und Kapazität (40%).

Die jährlichen Ergebnisse zeigen den wahren Fortschritt auf diesem Weg von blindem Optimismus zu bewiesenen Ergebnissen. Im Vergleich zum Vorjahr können dreimal so viele Befragte den Einfluss von AI auf die Prozessgesundheit quantifizieren und doppelt so viele den Einfluss auf ungeplante Maschinenstillstände messen. Dies zeigt, dass Hersteller besser und sicherer mit der Verwendung von AI werden, was ihnen hilft, eine tiefere Rendite auf ihre Investitionen zu erzielen.

Mit diesem zunehmenden Vertrauen erhöhen 83% der globalen Fertigungsleiter ihre AI-Budgets – was für das Geschäftswachstum und die effektive Visualisierung und Handhabung von Fabrikdaten entscheidend ist. Was ist mit anderen Branchen, die bei der AI-Erfolgsgeschichte zurückliegen? Sie skalieren nicht schnell genug.

Langsam skaliert

Bisher haben Hersteller und andere Branchenführer AI langsam skaliert, was die Geschwindigkeit, mit der wir bedeutende Ergebnisse sehen, behindert hat. Tatsächlich adoptieren fast 7 von 10 (67%) Geschäftsleiter AI langsam, laut einem tech.co-Bericht.

AI ist ein Werkzeug, nicht ein Ergebnis. Es muss eine kulturelle Veränderung geben, um die wahren Vorteile dieser Investitionen zu realisieren – es muss mehr als nur Sensoren auf Maschinen sein. Fachkräfte sind bereits schwer zu halten und noch schwerer zu finden. Die US-Bevölkerung altert mit einer höheren Rate und weniger Menschen treten in die Arbeitswelt ein. Jetzt ist der Zeitpunkt, um zuverlässige AI voranzutreiben, da sie für die Beibehaltung von Wissen und die Förderung von Branchen unerlässlich ist.

Generative AI-Tools wie ChatGPT sind beeindruckend, aber die Geschäftswelt benötigt mehr als das. Sie benötigt speziell entwickelte AI, die auf bestimmte und schwierige Probleme abzielt – und sie benötigt Ergebnisse. Dort kommt zuverlässige AI ins Spiel, und die Fertigungsindustrie hat ein beeindruckendes Spielbuch bereitgestellt.