Die digitale Transformation ist heute zu einer treibenden Kraft für Unternehmen geworden. Für Unternehmen, die diese Kraft richtig nutzen wollen, sind viele technologische Entwicklungen, die mit der Industrie 4.0 in unser Leben treten, unerlässlich. Fehlerfreie und optimierte Abläufe in Echtzeit durch Entwicklungen wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die einen großen Einfluss auf die digitale Transformation haben, machen die Dienstleistungen von Unternehmen effektiver. Epicor, das heute eine führende Position auf dem ERP-Markt einnimmt und neue Technologien sehr effektiv einsetzt, zeigt, dass es seine Position mit den Vorteilen, die es Unternehmen bietet, auch im Jahr 2020 halten wird. Terri Hiskey, Vice President, Global Product Marketing, Manufacturing bei Epicor, beantwortete unseren geschätzten Lesern die am häufigsten gestellten Fragen zu diesem Thema.
Welche Rolle spielen Daten bei der Entwicklung der vernetzten Fabrik?
Vernetzte Fabriken, die durch Datenanalysen angetrieben werden, helfen Unternehmen, verschiedene Aufgaben zu automatisieren. Die Menge an Daten, die Unternehmen heute zur Verfügung steht, mag auf den ersten Blick überwältigend erscheinen, aber diese Informationen können Führungskräften dabei helfen, informiert zu bleiben, wichtige Entscheidungen zu treffen und vorausschauend zu planen.
Angesichts der jüngsten Beispiele aus der Praxis für KI und IoT stellt sich die Fertigungsindustrie ihre Automatisierungsmöglichkeiten neu vor. In der Vergangenheit stand den Unternehmen nur eine Ein-Funktions-Automatisierung zur Verfügung, mit einer festen Funktionalität, die auf festgelegten Regeln basierte und nicht selbstoptimiert werden konnte. Jetzt können Fabriken, die intelligente Technologien einsetzen, eine Vielzahl von Prozessen gleichzeitig automatisieren – mit der Möglichkeit, sich mit Maschinen und Geräten an anderen Standorten zu verbinden und ein breiteres Netzwerk aufzubauen, das auf internationaler Ebene integriert werden kann.
Welche Bedeutung wird das maschinelle Lernen für den Fortschritt in der Fertigungsindustrie haben?
Das maschinelle Lernen bietet den Herstellern die Möglichkeit, ihre gesammelten Daten zu optimieren, die ultimative Fertigungsumgebung zu schaffen und durch Automatisierung weiter zu wachsen. Mithilfe des maschinellen Lernens können Fabriken Roboter einsetzen, die mit höherer Präzision arbeiten, wodurch sich die Ausfallzeiten der Maschinen verringern und letztlich die Qualität und Effizienz des Produktionsprozesses verbessern.
Das maschinelle Lernen bietet den Herstellern auch die Möglichkeit, ihre Software zu optimieren, um Ergebnisse genau vorherzusagen. Dies kann kontinuierlich verbessert werden, wenn mehr Daten gesammelt und in das System integriert werden, so dass es Muster definieren und Ergebnisse verfolgen kann. Vorausschauende Wartung, Netzwerksicherheit und Analytik sind alles Bereiche, in denen maschinelles Lernen den Unternehmen hilft, sich zu verbessern, und es wird die Fertigungsindustrie weiter revolutionieren.
Wie werden maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz die Effizienz von Unternehmen verbessern, die ERP einsetzen?
Da alle Augen auf maschinelles Lernen gerichtet sind, um die Branche zu verändern und das Geschäftswachstum voranzutreiben, kann das richtige ERP-System über den Erfolg eines Unternehmens entscheiden. Ein anpassungsfähiges und flexibles System ist der Schlüssel zur Erschließung des Potenzials, das KI und IoT dem Unternehmen bieten können.
Maschinelles Lernen und KI können ERP von einer funktionalen Rolle für das Unternehmenswachstum zu einer grundlegenden Rolle machen. Es ist unerlässlich, dass das eingesetzte ERP-System in der Lage ist, maschinelles Lernen zu übernehmen und anzuwenden – dies ist der Klebstoff, der die verschiedenen Aspekte der dynamischen Fertigungsverarbeitung miteinander verbindet.
Visuelle Lösungen sind eine Möglichkeit, wie KI mit ERP-Systemen genutzt werden kann, um Abläufe zu beschleunigen und intelligenteres Arbeiten zu ermöglichen. Durch die Umwandlung von Daten in visuelle Informationen mit Hilfe von KI sind die Anwender in der Lage, ihre Entscheidungen auf der Grundlage einer Kombination von Ereignissen, Marktstatistiken und historischen Daten agiler und genauer zu treffen. KI kann auch hilfreiche Erkenntnisse liefern, um die Genauigkeit zu verbessern, Vorfälle zu erkennen und die Produktion oder den Vertrieb auf der Grundlage der Kundennachfrage zu prognostizieren und anzupassen.
Wie können Unternehmen die Cloud nutzen, um ihre digitale Transformation zu unterstützen?
Cloud-basierte Systeme sind in der Fertigungsindustrie nicht neu. Es gibt jedoch zahlreiche Möglichkeiten, die Cloud für zusätzliche Verbesserungen der Geschäftsprozesse zu nutzen. Mit Blick auf die Zukunft werden Cloud-Umgebungen weiter optimiert werden und ein längeres Maß an Innovation und Investitionsrendite bringen, indem sie den Herstellern eine höhere Mobilität und Skalierbarkeit ermöglichen.
Um das Potenzial provokanter neuer Technologien wie KI, IoT und robotergestützter Prozessautomatisierung zu nutzen, muss eine wachsende Zahl von Arbeitslasten in die Cloud verlagert werden. Von dort aus können Unternehmen die überwältigende Menge an erzeugten Daten nutzen und haben die Möglichkeit, diese zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Die Überprüfung der Konfiguration von Cloud-Umgebungen für das Zeitalter der KI und des maschinellen Lernens wird für Unternehmen entscheidend sein, um zu verstehen, wo Effizienz- und Rentabilitätsgewinne erzielt werden können.
Was können Unternehmen sonst noch tun, um erfolgreich zu sein und den maximalen Nutzen aus ihren Technologielösungen zu ziehen?
Bevor die Fertigungsindustrie diese bahnbrechenden Ergebnisse mit Hilfe ihrer Softwarelösungen erzielen kann, müssen sie ihre bestehenden Prozesse gründlich bewerten. Sobald Unternehmen feststellen können, was funktioniert und was geändert werden muss, können sie das Potenzial einer neuen Technologielösung voll ausschöpfen.
Die richtige Technologie kann der Schlüssel zur Transformation sein, daher sollte die Wahl des Technologiepartners sorgfältig überlegt werden, wenn Pläne für Innovationen geschmiedet werden. Unabhängig von der implementierten Lösung ist es wichtig, sich darüber im Klaren zu sein, dass die Implementierung neuer Softwarelösungen für suboptimale Prozesse keine Geschäftsprobleme lösen kann. Vor der Implementierung einer neuen Technologie müssen die Unternehmen ihre internen Prozesse bewerten und das ideale Ergebnis definieren. Anschließend müssen sie daran arbeiten, diese Prozesse auf den gewünschten Stand zu bringen. Sobald diese Schritte abgeschlossen sind, kann die Technologie zur Steigerung von Produktivität und Wert implementiert werden.
Ein weiterer Schlüsselfaktor ist das Softwarebereitstellungsmodell. Obwohl viele Unternehmen mit lokalen Bereitstellungsmodellen zufrieden sind, ist es oft ein Cloud-basierter Software-as-a-Service (SaaS)-Ansatz, der Unternehmen am besten unterstützt, Verbesserungen vorantreibt und für mehr Einfachheit und Automatisierung sorgt. Gute Partner können Unternehmen durch den gesamten Prozess begleiten, um sicherzustellen, dass die besten Entscheidungen für ihr Unternehmen getroffen werden.
Leave a Reply