Perusahaan Menetapkan Tenggat Waktu untuk Sistem Cerdas
Jangka waktu lima tahun untuk beralih ke sistem cerdas mungkin lebih ketat daripada yang terlihat sebelumnya.
Jam terus berdetak pada organisasi yang mencari transisi yang sukses ke sistem cerdas di seluruh perusahaan. Mereka memiliki waktu lima tahun untuk membuatnya bekerja, mulai sekarang.
Lima tahun mungkin tampak seperti waktu yang lama, tetapi kesuksesan mengharuskan perusahaan untuk mengatasi beberapa rintangan umum. Hal tersebut mencakup keberadaan sistem lama, silo data, kurangnya daya komputasi di edge, dan integrasi beragam sistem dalam lingkungan yang memanfaatkan pembelajaran mesin dan kolaborasi waktu nyata.
Sistem cerdas tersebut menyediakan infrastruktur yang mendasari inisiatif data-centric yang lebih luas seperti konsep yang muncul dari kecerdasan berkelanjutan dan observabilitas.
Perusahaan transformasi digital Wind River menyoroti tantangan dan peluang bagi perusahaan di industri besar melalui laporan yang dikeluarkan baru-baru ini. Dalam survei terhadap lebih dari 500 pemimpin teknologi di seluruh dunia, Wind River menemukan bahwa 62% pemimpin teknologi mengatakan perusahaan mereka telah “memulai perjalanan untuk menjadi perusahaan sistem cerdas”.
Selain itu, 8 dari 10 responden ingin membuktikan kesuksesan dalam lima tahun, dengan 16% dari pemimpin tersebut mengatakan bahwa mereka berharap untuk mencapai ROI empat kali lipat dari rekan-rekan mereka.
Responden mewakili industri inti. Responden berada di bidang manufaktur, energi dan utilitas, kedirgantaraan dan pertahanan, teknologi medis, otomotif, dan telekomunikasi.
Karakteristik sistem cerdas
Jadi, seperti apa perusahaan sistem cerdas itu?
Wind River menyarankan 13 elemen yang mungkin dimiliki perusahaan sekarang atau dapat diharapkan untuk digunakan dalam jangka waktu lima tahun mereka.
Karakteristik yang dinilai responden sebagai yang paling penting dipimpin oleh "komputasi sejati di ujung jauh", yang disebut Wind River sebagai "dasar selama 3 hingga 5 tahun ke depan". Ambil contoh lingkungan Internet of Things. Itu bisa berarti bahwa perangkat yang disematkan beroperasi secara mandiri dan mungkin lebih banyak kecerdasan yang beralih dari sistem pusat ke perangkat tepi tersebut.
Karakteristik utama lainnya termasuk pembelajaran otomatis dan fungsi pembelajaran mesin; koneksi ekosistem tanpa batas waktu-nyata; platform alur kerja kolaboratif waktu nyata; dan putaran umpan balik digital yang memengaruhi pengembangan produk.
Responden mengatakan dua elemen terakhir itu perlu memiliki infrastruktur mereka saat ini.
Elemen kunci yang dibutuhkan dalam industri individu dan status elemen tersebut memang bervariasi. Berikut beberapa contohnya.
Lihat Juga:Wawasan Intelijen Berkelanjutan
Manufaktur
Dengan 2,7 juta robot yang sudah bekerja dan lebih banyak lagi di cakrawala di bidang manufaktur, keunggulan itu penting hari ini. “Menghadirkan komputasi di ujung yang jauh, memprediksi tekanan, menyelesaikan kegagalan, dan menyesuaikan perangkat di cloud — ini semua adalah kemampuan dasar untuk sukses yang harus disampaikan dalam satu alur kerja kolaboratif real-time,” kata laporan tersebut.
Namun, penelitian menunjukkan hanya 11% dari perusahaan manufaktur “sudah melihat diri mereka sebagai perusahaan bisnis digital sistem cerdas”. 55% sisanya berusaha keras untuk sampai ke sana.
Energi dan utilitas
Wind River mengatakan visi lima tahun untuk energi difokuskan pada pembelajaran otomatis dan pembelajaran mesin. “Para pemimpin manufaktur mencari kombinasi penyesuaian perangkat berbasis cloud, manajemen sistem prediktif, dan urutan proses alur kerja yang diperlukan untuk menciptakan jalur yang jelas menuju kesuksesan praktis,” kata laporan tersebut.
Responden sektor energi mengatakan bahwa “kemampuan dasar komputasi di ujung jauh lebih dari 10 kali lebih penting daripada kemampuan menjalankan eksperimen sebagai sistem pembelajaran”.
Laporan tersebut mengatakan bahwa 41% responden energi dan utilitas percaya bahwa sistem cerdas dapat secara positif mengubah cara kita menggunakan sumber daya lingkungan dengan hati-hati dan efisien.
Kedirgantaraan dan pertahanan
Kecerdasan buatan sangat penting di sektor ini. Wind River mengutip firma riset CB Insights yang mengomentari data laporan:“Dalam industri kedirgantaraan dan pertahanan, perangkat lunak pendukung harus membuat keputusan cepat dalam skenario berisiko tinggi. Kecerdasan buatan menjadi bagian integral dari ruang $8,7T saat perusahaan dan lembaga pemerintah mengeksplorasi penggunaan teknologi dari robotika dan sistem otonom hingga keamanan siber dan telekomunikasi untuk keamanan nasional.”
Responden menyoroti perlunya komputasi sejati di ujung yang jauh dan kemampuan untuk meniru dan mensimulasikan secara real time sebagai karakteristik paling penting dari kecerdasan di bidang kedirgantaraan dan pertahanan.
Penelitian ini juga menyoroti perlunya kemampuan untuk “mensintesiskan alur kerja dengan satu proses untuk semua pihak yang terlibat dan penggunaan alat seperti putaran umpan balik digital dalam pengembangan produk dan layanan baru”.
Teknologi medis
“Gagasan Alan Turing tentang permainan imitasi adalah pendahulu dari pemikiran saat ini tentang sistem cerdas di dalam industri medis. Penerapan sistem cerdas untuk pemeliharaan preventif dan inovasi sangat menarik,” catat laporan Wind River. Kemudian dikatakan bahwa bidang medtech membutuhkan lebih banyak investasi saat ini daripada vertikal lainnya.
Laporan tersebut mengutip data Accenture yang menunjukkan bahwa dalam lima tahun “AI saja dapat menghemat perawatan kesehatan AS $150 miliar per tahun”.
Kunci untuk medtech mencakup platform alur kerja kolaboratif real-time yang dikombinasikan dengan kemampuan untuk menggilir data dalam loop umpan balik kembali ke pengembangan produk, mendeteksi peristiwa, menyelesaikannya, dan memberikan otomatisasi total.
Sisi negatifnya, menurut laporan itu:“Sementara 78% pemimpin di perusahaan teknologi medis berada di jalur untuk membangun sistem cerdas, sepertiga dari mereka tidak berhasil”. Jadi, masih banyak pekerjaan dan inovasi yang dibutuhkan di medtech.
Otomotif
Industri otomotif sedikit lebih maju dalam hal sistem intelijen. Tentu saja, otomotif telah melalui serangkaian revolusi selama beberapa dekade terakhir. Tren itu akan terus berlanjut.
Laporan tersebut mencatat, “Karakteristik infrastruktur yang diterapkan pembuat mobil dalam tiga tahun pertama akan menyumbang 70% dari total dampak sistem cerdas pada industri.”
Selanjutnya dikatakan, “Mendapatkan urutan yang benar dan berfokus pada membangun rangkaian karakteristik sistem cerdas yang tepat adalah kunci keberhasilan.”
Mengutip “peluang pendapatan dunia yang semakin beragam” di bidang otomotif, laporan tersebut mengatakan bahwa platform alur kerja kolaboratif diperlukan, meskipun tidak berdampak besar dalam waktu dekat.
“Dunia yang beragam” di sektor otomotif adalah dunia di mana bisnis tidak lagi hanya tentang pembuatan mobil tetapi juga perkembangan seperti bagaimana mobil sekarang menjadi sumber informasi yang berharga tentang konsumen dan evolusi model bisnis kepemilikan kendaraan.
Laporan tersebut mengatakan otomotif harus membangun tiga elemen kunci dari sistem cerdas dalam tiga hingga lima tahun ke depan:Kemampuan untuk memiliki komputasi yang benar di ujung yang jauh, kemampuan untuk memprediksi tekanan dan kegagalan serta menyelesaikannya, dan kemampuan untuk menyesuaikan pengalaman perangkat. di awan.
Salah satu faktor yang membuat otomotif istimewa di antara industri besar dicatat oleh laporan tersebut. Dikatakan, “Industri otomotif memiliki penggerak unik untuk sukses. Karakteristik yang paling penting dari sistem cerdas untuk keberhasilan organisasi adalah bahwa mereka dapat dibangun, dikembangkan, dan dioperasikan menggunakan simulasi atau emulasi untuk meningkatkan produktivitas dan mengurangi waktu-ke-pasar.”
Telekomunikasi
Sementara iklan TV untuk perusahaan telekomunikasi fokus pada perpindahan ke 5G, kunci untuk sektor ini, menurut laporan itu adalah menjadi "perusahaan sistem cerdas yang lengkap". Itu dimulai dengan “proses alur kerja kolaboratif waktu nyata bersama dengan kemampuan untuk menyesuaikan perangkat yang canggih”.
Dalam survei tersebut, sepertiga pemimpin operator di AS mengatakan mereka yakin organisasi mereka berkomitmen pada gagasan sistem cerdas sebagai inti masa depan mereka. “Namun peluang sukses, bahkan dalam grup itu, hanya 54%. Berkomitmen pada gagasan itu bukanlah jaminan,” kata laporan itu.
Responden survei mengatakan bahwa dalam tiga tahun, sektor telekomunikasi akan memiliki fokus yang jelas untuk menciptakan masa depan sistem cerdas, menerapkan praktik bisnis inti yang berkontribusi pada masa depan sistem cerdas, dan produk/layanan tertanam mereka sepenuhnya dikembangkan untuk sistem cerdas. “Ini adalah pandangan jangka pendek yang agresif dibandingkan dengan sektor lainnya,” kata laporan tersebut.
“Hanya sektor otomotif yang memiliki fokus yang sama pada karakteristik cerdas utama yang dibutuhkan saat ini:komputasi yang sebenarnya di edge, kemampuan untuk mensimulasikan dan meniru hampir secara real time, dan loop umpan balik digital yang menghubungkan data ke produk dan layanan,” kata Wind River.
Ia menambahkan bahwa 90% pemimpin telekomunikasi percaya bahwa lebih dari 50% dari produk dan layanan tertanam mereka perlu bekerja di cloud yang jauh, dalam waktu kurang dari tiga tahun. Enam puluh tiga persen yakin produk dan layanan mereka akan dilengkapi dengan AI dan ML dalam tiga tahun ke depan.
“Dalam lima tahun, dua karakteristik utama dapat menjadi kenyataan:otomatisasi total dan kemampuan untuk bertindak berdasarkan data sensorik dan algoritme,” laporan tersebut menyimpulkan.
