De barrières van door AI geleide digitalisering overwinnen met menselijke intelligentie

mensen die aan een computer in een laboratorium werken
Afbeelding: Nicol Ritchie/DataProphet

Het implementeren van AI op weg naar gereedheid voor de vierde industriële revolutie (4IR) biedt ongekende kansen voor fabrikanten. Productievuurtorens zijn de baanbrekende bedrijven die 4IR-technologieën op grote schaal toepassen in hun fabrieken.

Deze industrieën maken al duurzaam gebruik van het vermogen van AI om productievuurtorens in staat te stellen voorspellingen en beslissingen te maken, waardoor veel concurrentie-, financiële en operationele voordelen en efficiëntie worden gerealiseerd.

Voorspellend onderhoud maakt bijvoorbeeld al een verhoging van de productiviteit van activa tot 20% mogelijk. Wat houdt bedrijven tegen om het Industrial Internet of Things (IIoT) over te nemen, aangezien AI zoveel ruimte biedt voor groei in de productie?

Terwijl AI-technologie de revolutie in de productie aandrijft, is menselijke intelligentie de grootste beslisser tussen succes en mislukking. Steeds meer bedrijven realiseren zich dat ze meer geavanceerde technische, cognitieve, sociale en emotionele vaardigheden nodig zullen hebben. U komt sneller verder als u meer begrip, betrokkenheid en samenwerking van uw mensen krijgt terwijl het bedrijf overstapt naar 4IR.

ZIE: Onderzoek: Digitale transformatie-initiatieven richten zich op samenwerking (TechRepublic Premium)

Lighthouse-fabrikanten delen een benadering van verandermanagement die menselijk kapitaal omarmt in alle stadia van de reis naar digitale volwassenheid. Naarmate die weg in de richting van digitale transformatie beweegt, kunnen veelvoorkomende barrières, zoals gebrekkige communicatie, gebrek aan buy-in, een tekort aan essentiële vaardigheden en een rigide bedrijfscultuur, worden doorbroken door eerst op mensen te focussen.

verkeerd uitgelijnde communicatie

Veel fabrikanten werken met traditionele communicatiestijlen, waar silo’s en managementketens niet vloeiend op elkaar aansluiten. Maar tijdens complexe verandermanagementprocessen is naadloze communicatie nodig.

In AI-gestuurde projecten worden enorme hoeveelheden informatie gecommuniceerd en geanalyseerd tussen verschillende groepen belanghebbenden. Wanneer die informatie op de juiste manier wordt verzameld en gecategoriseerd, ontstaat er een brede kijk op operaties die door iedereen kan worden gezien en begrepen.

Santhosh Shetty, een technisch verkoopingenieur die gespecialiseerd is in AI voor productie, zegt dat deze bedrijfsbrede kijk nieuwe inzichten mogelijk maakt die silo’s en hiërarchieën met elkaar verbinden.

“Wat er gebeurt, is dat de teams op de grond, in de fabriek, in silo’s werken. Ze zijn alleen verantwoordelijk voor een bepaald proces en voor het instrument van dat specifieke proces,” zei Shetty. “Terwijl in werkelijkheid het systeem van de fabriek met elkaar verbonden is en uit meerdere verschillende processen bestaat.

“Wat we doen, is het bedrijf in staat stellen om de fabriek in zijn geheel in één oogopslag te zien en de bedrijfsregimes van de fabriek in één oogopslag te benadrukken. We kunnen de klant laten zien waar ze actief zijn in regio’s van zowel goede als slechte kwaliteit en hoe lang ze in zo’n regio actief zijn. Dat is waardevol voor onze klanten, omdat ze de fabriek nog nooit op die holistische manier hebben gezien – in de hele fabriek en alle onderling verbonden processen tegelijkertijd, in één oogopslag. En zodra iedereen dit ziet, zitten ze ineens op dezelfde lijn en beginnen ze te praten over wat er allemaal mogelijk is.”

Gebrek aan buy-in

Het maximaliseren van de buy-in op alle niveaus van het bedrijf vergroot de kans dat projecten steun krijgen en doelstellingen halen. Bijvoorbeeld, naast het verstrekken van begeleiding en middelen, bepaalt de manier waarop een sponsor met een project omgaat, hoe serieus de bevolking van het bedrijf het zal beschouwen. Van de fabrieksvloer tot IT, management en C-suite, iedereen moet de waarde voor het bedrijf en zichzelf zien, samen met hoe de reis naar digitale volwassenheid eruit zal zien.

Mensen zijn van nature bestand tegen verandering, vooral als eerdere veranderingsprojecten ondermaats hebben gepresteerd of gefaald, wat statistisch gezien velen doen.

In een artikel uit 2019 in The Innovator, zei Chief Digital Officer bij Michelin, Eric Chaniot, over het succes van het bedrijf in digitale transformatie, dat slechts 5% afhankelijk is van technologie. De resterende 95% van het succes gaat over het winnen van degenen die je nodig hebt om de nieuwe omgeving te laten werken.

“Niemand zegt ooit ‘nee’,” zei Chaniot, “maar je kunt in hun ogen zien dat ze zin hebben om het te zeggen.”

Een van de belangrijkste geloofwaardigheidsfactoren bij succesvolle AI-projecten is de integriteit van gegevens. Moderne datawetenschapsmethoden zorgen voor meer transparantie in de AI-pijplijn en bieden de mogelijkheid om onbewerkte gegevens om te zetten in wat machine learning-modellen nodig hebben om voorschriften voor optimalisatie te maken. Zelfs voordat de gegevens worden gedeeld, bouwt het uitleggen van de redenering en methoden die de modellen gebruiken aan fabrieksingenieurs en operators een groter vertrouwen op in de resulterende zakelijke inzichten.

Tekort aan sleutelvaardigheden

De weg naar digitale volwassenheid begint voor de meeste fabrikanten pas, maar dat geldt ook voor de stroom van talent die nodig is om programma’s voor digitale volwassenheid te ontwerpen en te implementeren. AI-projecten vereisen veelzijdige teams van datawetenschappers, business intelligence-analisten, machine learning-engineers en software-architecten. Deze rollen zijn complex en vereisen diverse mogelijkheden om kritieke technologieën te integreren.

ZIE: De COVID-19 genderkloof: waarom vrouwen hun baan verlaten en hoe ze weer aan het werk kunnen (gratis PDF) (TechRepublic)

McKinsey meldt dat “productie-C-suites zich er al goed van bewust zijn dat tekorten in talent de grootste belemmering vormen voor digitale transformatie: 42% van de industriële bedrijven meldt dat ze al een tekort aan arbeidskrachten hebben met 4IR-mogelijkheden, en slechts 32% voelt zich voorbereid op de 4IR’s mogelijke impact op rollen en vaardigheden.”

Uiteraard maakt dit tekort de overgang in het hele productielandschap moeilijker.

De AI-consultants die u aanstelt, hebben ervaring in het omgaan met verandermanagementkwesties, met name de meer systemische uitdagingen die zich in de vroege stadia van digitale transformatie voordoen. Nodig deze experts uit om hun perspectief op verandering te delen door andere fabrikanten door de reis te leiden.

Ze kunnen niet alleen de staat van paraatheid van een fabriek beoordelen, ze brengen ook kennis met zich mee die strategen, projectleiders en belanghebbenden helpt bij de menselijke aspecten van verandering die nodig zijn.

Stijve bedrijfscultuur

Lang gekoesterde overtuigingen dat “de oude manier de juiste manier is” zijn moeilijk te veranderen, vooral in de productie. De maakindustrie wordt gekenmerkt door traditie en traditie is een cultuurpijler die niet gemakkelijk verandert.

Bij het transformeren van een operationeel proces om meer digitaal en datagedreven te zijn, kan de organisatorische dynamiek in een fabriek verschuiven in de richting van verwarring, misverstanden en weerstand.

Forbes meldt dat “digitale transformatie niet begint met technologie. Wat we zien is dat de bedrijven die slagen en leiden in transformatie, degenen zijn die hun cultuur kunnen aanpassen.”

De verandering die u wilt zien, moet worden bedacht en uitgevoerd door leiders die gedragsveranderingen kunnen beïnvloeden en pleiten voor hogere productiviteit door digitale transformatie.

Dit betekent het creëren van een cultuur waarin individuen op elk niveau weten hoe ze gegevens moeten interpreteren en ernaar kunnen handelen. Een datagedreven cultuur stelt haar leden in staat om de feiten te onderscheiden en te begrijpen, vooroordelen te negeren, problemen te identificeren en kansen te grijpen.

Een kenmerk van het vervaardigen van vuurtorens is bijvoorbeeld het verplicht stellen van executive sponsoring op het hoogste niveau, zodat de bedrijfscultuur verandert, zodat 4IR-verstoringen succesvol kunnen zijn.

Een mensenstrategie voor verandermanagement in de productie

Lighthouse-fabrikanten weten dat de barrières voor digitale volwassenheid wegvallen wanneer risico’s worden beperkt door zorgvuldig verandermanagement. Dat betekent dat het menselijke contingent van de organisatie centraal staat.

Deze aanpak integreert anders ongelijksoortige opvattingen en gedragingen, geeft medewerkers meer mogelijkheden en stimuleert een cultuur van continue verbetering door middel van geïntegreerde verandering en innovatie. Het is echter cruciaal om eerst vast te stellen in hoeverre de 4IR-technologie deze verandering van nature mogelijk maakt, vooral bij het verbinden van silo’s en hiërarchieën die een holistisch beeld van een plant zullen vormen.

Vooralsnog is dit een uitdaging voor de meeste fabrikanten in verschillende branches. Werk nauw samen met uw AI-partners aan 4IR-veranderingsprojecten en u maakt sneller gebruik van de complexiteit van IIoT.

Als u al uw mensen meeneemt op reis, ontstaat er een soepelere overgang naar AI-gedreven digitale volwassenheid, wat betekent dat u minder tijd kwijt bent aan het blussen van branden. Dit spaart ieders aandacht voor een nieuw tijdperk van uitmuntende fabricage.

Nicol Ritchie
Nicol Ritchie, technisch schrijver bij DataProphet

Nicol Ritchie, technisch schrijver bij DataProphet, leidt de creatie van geschreven content voor DataProphet. Hij heeft uitgebreide bedrijfservaring in technisch lang schrijven in een groot aantal sectoren, waaronder financiële dienstverlening, digitale adviezen en maatschappelijk verantwoord ondernemen. Nicol heeft een masterdiploma in zowel toegepaste taalkunde als creatief schrijven.

Leave a Comment

Your email address will not be published.