Ved at kombinere AI, IoT – som benævnes AIoT og er en voksende tendens – med realtidsdata kan virksomheder mindske spild, undgå unødige lagre og få mere ud af deres eksisterende maskiner.
Opbygning af store lagre som beskyttelse mod problemer med leverancer er blevet almindeligt i industrien – men det sker på bekostning af bundne kapitalressourcer og pressede marginer.
Ved hjælp af AI, IoT og bedre analyse af udstyrets ydeevne kan virksomheder i stedet træffe mere præcise beslutninger, reducere behovet for overskudslager og maksimere værdien af deres eksisterende anlæg.
Mange produktionsvirksomheder er langt fremme i deres digitale omstilling og bruger i stigende grad data som støtte i driften. Alligevel mangler der ofte både viden og analytisk kapacitet til at træffe velunderbyggede beslutninger om lagerstyring og investeringer.
Resultatet er, at mange producenter fortsat vælger at opbygge lagre frem for at arbejde med mere forudsigende og fleksible modeller – med negativ effekt på både likviditet og indtjening.
Kapital eller risiko?
Virksomheder står ofte over for et dilemma: Skal kapitalen bindes i reservedele og komponenter – eller risikerer man at stå uden i en kritisk situation?
For den tunge industri er spørgsmålet særligt vigtigt. En produktionsmaskine kan koste millioner og have op til et halvt års leveringstid. Derfor vil mange sikre sig, at reservedele og udstyr er tilgængelige i god tid. Men konsekvensen er, at aktiver, som endnu ikke skaber værdi, skal vedligeholdes og serviceres.
Data skaber bedre beslutninger
Når man har detaljeret indsigt i, hvordan eksisterende udstyr præsterer, kan man træffe langt bedre beslutninger.
Ved at udstyre maskiner med sensorer og analysere data i realtid kan virksomheder få et klart billede af, hvilke maskiner der fungerer optimalt, og hvilke der bør udskiftes. Data om for eksempel driftstid, temperatur, vibrationer og energiforbrug giver værdifuld viden om vedligeholdelsesbehov og forventet levetid.
AI og avanceret analyse kan omsætte disse data til praktisk beslutningsstøtte. AI kan opdage mønstre, som ellers går tabt i store datamængder – og dermed sikre vedligeholdelse på det rette tidspunkt, forlænge levetiden på eksisterende aktiver eller identificere, hvornår det bedre kan betale sig at investere i ny teknologi.
AIoT: Når AI møder IoT
En voksende tendens er AIoT – en kombination af kunstig intelligens og Internet of Things.
Teknologien giver virksomheder mulighed for at analysere og handle på data fra tilsluttede enheder i realtid. Med AIoT får man ikke blot hurtigere svar, men også dybere indsigt. Den kan kombinere data fra forskellige dele af virksomheden – for eksempel for at vurdere, om en maskine kan håndtere fremtidig efterspørgsel, eller om produktionen bør justeres.
SAS har for eksempel samarbejdet med Volvo Trucks og Mack Trucks – begge en del af Volvo AB – om at udvikle digitale løsninger, der kan overvåge lastbilernes tilstand på afstand og forudsige, hvornår de har brug for service. Det sker ved hjælp af data fra IoT-enheder og kunstig intelligens.
Resultatet: 70 pct. kortere diagnosetider og 25 pct. hurtigere reparationer. Det giver både højere tilgængelighed og mere tilfredse kunder i en branche, hvor hver driftstime tæller.
Fra tung industri til forbrugere
AIoT er ikke kun relevant for tung industri. De samme principper kan også bruges i dagligdags teknologi og udstyr.
Med den rette løsning kan for eksempel husholdningsapparater selv registrere, når en del er ved at blive slidt, og via en app give brugeren besked, før noget går i stykker.
Efterhånden som både AI og IoT bliver mere udbredt, giver AIoT en helt ny måde at tænke på, når det gælder forvaltning af aktiver, logistik og planlægning.
Den nye teknologi giver virksomheder et mere samlet overblik over, hvordan deres aktiver påvirker alt fra produktion og logistik til salg og kundetilfredshed. Samtidig mindsker den behovet for at holde store lagre ”for en sikkerheds skyld” – fordi beslutninger i højere grad kan baseres på fakta i realtid.
