5-летний дедлайн: ускорение внедрения интеллектуальных систем в предприятиях

Пятилетний горизонт перехода к интеллектуальным системам

Пятилетний временной горизонт для перехода к интеллектуальным системам может быть ужече, чем кажется на первый взгляд.

Часы тикают для организаций, ищущих успешный переход к[enterprise-wide] интеллектуальным системам. У них есть пять лет, чтобы заставить это работать, начиная сейчас.

Пять лет могут показаться долгим сроком, но успех требует от предприятий преодоления общих барьеров. К ним относятся наличие устаревших систем, изолированные silos данных, недостаток вычислительной мощности на edge и интеграция разнородных систем в среде, использующей машинное обучение и коллаборацию в реальном времени.

Эти интеллектуальные системы обеспечивают инфраструктуру, лежащую в основе более широких data-centric инициатив, таких как الناشещие концепции continuous intelligence и observability.

Компания по цифровой трансформации Wind River подсветила вызовы и возможности для компаний в ключевых отраслях через недавний отчет. В опросе более 500 технических лидеров по всему миру Wind River обнаружила, что 62% технических лидеров говорят, что их компании «начали путь к становлению компаниями интеллектуальных систем».

Плюс, 8 из 10 респондентов хотят доказать успех в течение пяти лет, причем 16% этих лидеров ожидают достичь завидного в четыре раза большего ROI, чем у конкурентов.

Респонденты представляли базовые отрасли: производство, энергетика и коммунальные услуги, авиация и оборона, медицинские технологии, автомобилестроение и телекоммуникации.

Характеристики интеллектуальных систем

Как будет выглядеть компания интеллектуальных систем?

Wind River предложила 13 элементов, которые компании могут иметь сейчас или ожидать внедрить в своем пятилетнем окне.

Характеристики, которые респонденты оценили как наиболее важные, возглавляла «настоящие вычисления на дальнем edge», которую Wind River назвала «фундаментальной на ближайшие 3–5 лет». Примером может служить среда Интернета вещей. Это может означать, что встроенные устройства работают автономно и, возможно, больше интеллекта смещается от центральных систем к этим edge-устройствам.

Другие ключевые характеристики включали автоматизированное обучение и функциональность машинного обучения; бесшовные соединения экосистем в ближайшем к реальному времени; платформы коллаборативных рабочих процессов в реальном времени; и цифровые обратные циклы, влияющие на разработку продуктов.

Респонденты сказали, что эти два последних элемента должны иметь инфраструктуру на месте уже сегодня.

Ключевые элементы, нужные в отдельных отраслях, и их статус варьировались. Вот несколько примеров.

См. также: Инсайты Continuous Intelligence

Производство

С 2,7 млн роботов, уже работающих в производстве, и большим количеством на горизонте, edge имеет значение сегодня. «Доставка вычислений на дальний edge, предсказание нагрузок, разрешение сбоев и кастомизация устройств в облаке — все это фундаментальные возможности для успеха, которые должны быть доставлены в едином коллаборативном рабочем процессе в реальном времени», — говорится в отчете.

Тем не менее, исследование показало, что всего 11% производственных компаний «уже считают себя компаниями интеллектуальных систем цифрового биизнеса». Еще 55% остальных стремятся к этому.

Энергетика и коммунальные услуги

Wind River сказала, что пятилетняя визия для энергетики сфокусирована на автоматизированном обучении и машинном обучении. «Лидеры производства смотрят на комбинацию облачной кастомизации устройств, предиктивного управления системами и последовательности необходимых рабочих процессов для создания четкого пути к практическому успеху», — говорится в отчете.

Респонденты энергетического сектора сказали, что «фундаментальная способность вычислений на дальнем edge важнее в 10 раз, чем возможность запускать эксперименты как обучающую систему».

Отчет заявил, что 41% респондентов из энергетики и коммунальных услуг верят, что интеллектуальные системы могут позитивно трансформировать то, как тщательно и эффективно мы используем природные ресурсы.

Авиация и оборона

Искусственный интеллект критически важен в этом секторе. Wind River цитировала исследовательскую фирму CB Insights, комментирующую данные отчета: «В авиации и обороне поддерживающее ПО должно принимать быстрые решения в сценариях высокого риска. Искусственный интеллект становится неотъемлемым для пространства в $8,7 трлн, поскольку компании и гос. агентства исследуют использование технологий от робототехники и автономных систем до кибербезопасности и телекоммуникаций для национальной безопасности».

Респонденты подсветили потребность в настоящих вычислениях на дальнем edge и способности эмулировать и симулировать в реальном времени как самые важные характеристики интеллекта в авиации и обороне.

Исследование также подсветило потребность в способности «синтезировать рабочие процессы с одним процессом для всех заинтересованных сторон и использование инструментов вроде цифровых обратных циклов в разработке новых продуктов и сервисов».

Медицинские технологии

«Идея Алана Тьюринга об имитационной игре стала предтечей современного мышления об интеллектуальных системах в медицинской индустрии. Применение интеллектуальных систем для предиктивного обслуживания и инноваций невероятно вдохновляюще», — отметил отчет Wind River. Затем говорилось, что сфера medtech требует больше инвестиций сегодня, чем любая другая вертикаль.

Отчет цитировал данные Accenture, показывающие, что за пять лет «только AI может сэкономить американскому здравоохранению $150 млрд ежегодно».

Ключи для medtech включают платформу коллаборативных рабочих процессов в реальном времени в сочетании с возможностью циклить данные в обратные циклы обратно в разработку продукта, детектировать события, разрешать их и доставлять полную автоматизацию.

Минус, по отчету: «Пока 78% лидеров в компаниях медицинских технологий находятся на пути к построению интеллектуальных систем, треть из них не преуспевает». Так что в medtech все еще много работы и инноваций.

Автомобилестроение

Автомобильная индустрия немного дальше по пути к интеллектуальным системам. Конечно, авто прошло через серию революций за последние десятилетия. Тренд продолжится.

Отчет отмечает: «Характеристики инфраструктуры, которые автопроизводители внедрят в первые три года, составят 70% от общего влияния интеллектуальных систем на отрасль».

Далее: «Получение правильной последовательности и фокус на построении правильных наборов характеристик интеллектуальных системы — оба ключа к успеху».

Цитируя «все более разнообразный мир возможностей для выручки» в авто, отчет сказал, что нужна платформа коллаборативного рабочего процесса, даже если у нее нет большого воздействия в краткосрочной перспективе.

Этот «разнообразный мир» в автосекторе — это мир, где бизнес больше не только про строительство автомобилей, но и разработки вроде того, как автомобили становятся ценными источниками информации о потребителях и эволюция бизнес-модели владения автомобилем.

Отчет сказал, что авто должно построить три ключевых элемента интеллектуальных систем в ближайшие 3–5 лет: способность иметь настоящие вычисления на дальнем edge, способность предсказывать нагрузки и сбои и разрешать их, и способность кастомизировать опыт устройства в облаке.

Один из факторов, делающих авто особенным среди основных отраслей, был отмечен отчетом. Сказали: «Автомобильная индустрия имеет уникальные драйверы успеха. Самая важная характеристика интеллектуальных систем для успеха организаций — то, что они могут быть построены, разработаны и эксплуатированы с использованием симуляций или эмуляций для повышения продуктивности и сокращения time-to-market».

Телекоммуникации

Пока TV-реклама телекомов фокусируется на переходе к 5G, ключ для сектора, по отчету — стать «полными компаниями интеллектуальных систем». Это начинается с «платформы коллаборативного рабочего процесса в реальном времени вместе с возможностью кастомизировать устройства на edge».

В опросе треть лидеров операторов в США сказала, что считает свои организации приверженными идее интеллектуальных систем как ядру их будущего. «Однако шансы на успех даже в этой группе составляют только 54%. Приверженность идее — не гарантия», — сказал отчет.

Респонденты сказали, что в течение трех лет телеком-сектор будет иметь четкий фокус на создании будущего интеллектуальных систем, иметь базовые бизнес-практики, способствующие будущему интеллектуальных систем, и иметь свои встроенные продукты/сервисы полностью разработанными для интеллектуальных систем. «Это агрессивный краткосрочный взгляд по сравнению с другими секторами», — сказал отчет.

«Только автосектор имеет равный фокус на ключевых интеллектуальных характеристиках, нужных сейчас: настоящие вычисления на edge, способность симулировать и эмулировать в ближайшем к реальному времени, и цифровые обратные циклы, связывающие данные с продуктами и сервисами», — сказал Wind River.

Добавили, что 90% телеком-лидеров верят, что более 50% их встроенных продуктов и сервисов будут работать на дальнем edge-облаке в течение менее чем трех лет. 63% верят, что их продукты и сервисы будут насыщены AI и ML в ближайшие три года.

«Через пять лет две ключевые характеристики могут стать реальностью: полная автоматизация и способность действовать на основе сенсорных данных и алгоритмов», — заключил отчет.