[ad_1]
Terlalu banyak proyek AI yang terhenti karena organisasi jatuh cinta pada teknologinya, bukan hasilnya.
Transformasi nyata hanya terjadi jika proyek mempunyai landasan yang jelas rencana bisnis dengan ROI yang terukur – baik itu peningkatan throughput, konsumsi energi yang lebih rendah, peningkatan hasil, atau pengurangan waktu henti.
Kepala Industri Cerdas, Bisnis Oranye.
Tanpa landasan data yang terukur dan tepercaya, AI berisiko tetap menjadi eksperimen pembuktian konsep yang tidak berdampak besar pada lini produksi manufaktur di Inggris.
Membangun fondasi ini kini menjadi salah satu tantangan dan peluang terbesar bagi sektor manufaktur. Produsen harus memperlakukan investasi AI seperti proyek modal lainnya: menentukan tingkat pengembalian yang diharapkan di awal, menyelaraskan KPI dengan tujuan operasional, dan melacak penciptaan nilai dari waktu ke waktu.
Dengan beralih dari pendekatan yang “mengutamakan teknologi” menjadi “mengutamakan dampak bisnis”, produsen dapat memprioritaskan kasus penggunaan yang penting, menjamin dukungan eksekutif, dan memastikan bahwa investasi pada alat AI memberikan nilai yang berkelanjutan dan terukur.
Membuka nilai AI melalui infrastruktur tepercaya
Melalui landasan data yang kuat, bukan uji coba yang terisolasi, produsen dapat mengubah AI menjadi keuntungan nyata.
Membangun infrastruktur data yang terpadu dan lebih cerdas yang dapat menyerap, mengintegrasikan, dan menganalisis data dari seluruh titik di seluruh rantai nilai harus menjadi prioritas utama. Penerapan landasan data yang dapat diskalakan ini memastikan AI dapat beradaptasi dan berkembang seiring dengan berkembangnya operasi bisnis.
Tepercaya infrastruktur TI harus menjadi bahan utama. Dalam praktiknya, hal ini memerlukan penciptaan sistem yang dapat diandalkan, kuat, dan cukup andal untuk mengelola data industri dalam skala besar. Jika Anda dapat memercayai infrastruktur Anda, infrastruktur tersebut akan menjadi pendukung strategi data Anda.
Jika Anda tidak bisa melakukannya maka hal tersebut akan menjadi sebuah kendala, membatasi keuntungan yang dapat diciptakan oleh AI. Yang penting, infrastruktur tepercaya tidak hanya mendukung AI, namun juga membantu mengurangi pengeluaran dan peningkatan yang sia-sia produktivitasmemastikan bahwa proyek menghasilkan nilai bisnis yang nyata dan bukan eksperimen yang belum selesai.
Produsen harus berupaya mengekstraksi ‘nugget emas’ informasi dari data tidak terstruktur seperti dokumen, presentasi dan email untuk menciptakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti guna menjaga efisiensi operasional.
Saat didigitalkan dan disimpan, AI generatif dapat memproses informasi ini untuk pemecahan masalah dan pengoptimalan waktu nyata.
Menjembatani kesenjangan IT-OT
Membuka transformasi yang langgeng bergantung pada keberhasilan integrasi tim TI dan OT. TI adalah tulang punggung teknologi suatu organisasi, yang mengelola data dan aplikasi, sementara tim OT berfokus pada pemantauan, pengelolaan, dan pengamanan operasi industri organisasi.
Secara tradisional, kawasan-kawasan ini difungsikan secara terpisah-pisah, namun saat ini, pendekatan tersebut sudah tidak memungkinkan lagi. Produsen harus membentuk tim terintegrasi yang menjembatani kesenjangan antara TI dan PL.
Keberhasilan Industri 4.0 bergantung pada konvergensi TI dan OT, yang memungkinkan aliran data dan optimalisasi proses antara produksi, otomasi, dan sistem informasi di seluruh rantai nilai. Strategi dan tanggung jawab departemen TI dan OT harus disatukan secara hati-hati untuk memastikan transisi yang lancar.
Mendorong kolaborasi akan memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam tentang tantangan dan kebutuhan di tingkat pabrik. Jika digabungkan, tim dapat secara tepat menangani optimalisasi rantai pasokan, pemeliharaan prediktif, dan wawasan produksi waktu nyata.
Teknologi saja tidak akan mencapai kesuksesan industri cerdas. Sebaliknya, produsen harus mengembangkan budaya kolaboratif, mendorong inovasi, dan mengadopsi pengambilan keputusan berbasis data untuk menyederhanakan proses dan memberikan efisiensi yang besar bagi dunia usaha.
Dari uji coba hingga dampak yang terbukti
Daya saing jarang didorong oleh pilot yang terisolasi. Produsen harus berkomitmen untuk membangun kerangka kerja tepercaya yang menjadikan AI sebagai landasan operasi mereka, membangun ketahanan dan fleksibilitas yang diperlukan untuk menyesuaikan dengan perubahan kebutuhan pasar.
Namun, perubahan ini tidak hanya membutuhkan alat-alat baru; hal ini membutuhkan perubahan pola pikir di seluruh organisasi. Kepemilikan lintas fungsi dan kapasitas untuk mengukur hasil bisnis, bukan sekadar hasil teknis, sangat penting untuk keberhasilan penskalaan AI.
Menskalakan AI ke manufaktur yang siap menghadapi masa depan
Untuk beralih dari uji coba ke produksi, produsen harus mengintegrasikan AI, dan analisis data, serta memastikan kolaborasi yang kuat antara sistem TI dan OT. Dengan lebih banyak kolaborasi, dunia usaha dapat membuka konektivitas yang lebih cerdas, menyederhanakan operasi, dan mengoptimalkan rantai pasokan mereka.
Transformasi ini bukan hanya soal efisiensi. Teknologi seperti AI dapat membangun ketahanan yang lebih baik, meningkatkan keamanan, dan membuka jalan bagi keberlanjutan dan inovasi. Mereka yang memimpin dengan ROI dan dampak operasional, bukan teknologi semata, akan menjadi mereka yang berhasil melakukan skalabilitas.
Kami mencantumkan perangkat lunak ERP terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
[ad_2]
Tautan sumber
