Oro har, industria-inguruneetako datuen jatorria eta iturriak oso desberdinak dira, prozesu edo makina bakoitzak datu-mota bat sortzen eta biltegiratzen baitu, eta haiek antolatzen eta ahalik eta etekin handiena ateratzen laguntzen du AAk.

Hain zuzen, adimen artifiziala industrian aplikatzeaz aritu dira #OTDChallenge topaketaren IV. edizioan —eraldaketa digitalari buruzko erreferentziazko ekitaldia da Nafarroan—. BALUARTEn egin dute, Iruñean, apirilaren 26an eta 27an.

Nafarroako ETEetako eta industria-enpresa handietako profesionalei eta zuzendariei zuzendutako topaketa bat izan da, industriaren produktibitatea eta lehiakortasuna hobetzeko soluzio berritzaileak eskaintzea helburu duena.

Euskalteleko (MásMóvil taldeko) AI Sales Specialist Adrian Bertolek hitzaldi bat eman du, eta hartan azaldu du nola heldu behar zaien proiektuei erakundean datuak erabiliz eta AA aplikatuz. Horretaz gain, Euskaltelek stand bat jarri du, eta, han, doako diagnostiko pertsonalizatuak egin dizkiegu beren datu-erabileraren heldutasun-maila aztertu nahi zuten enpresa guztiei.

AA industria-ingurunean aplikatzea

Adrianek industrian ohikoak diren sistema teknologikoak eta lan-metodoak errepasatu ditu bere hitzaldian, enpresek AA aplikatzeko izango lituzketen egoera eta beharrak zehazteko, produkzioa analizatu eta eragiketen efizientzia hobetu ahal izan dezaten.

Hala, ohiko ekosistema bat SAP da, bere tresna interkonektatuekin. Baina enpresak ez du beti dedikaziorik izaten, eta, ondorioz, sail bakoitzak bere datuak ematen ditu; horrek hutsuneak sortzen ditu informazioari dagokionez, eta, hutsune horien ondorioz, desorekak sortzen dira eta lana bikoiztu egiten da.

Hori saihesteko, beharrezko pausoa izango litzateke Data Warehouse korporatibo bat osatzea, finkatutako informazio guztiarekin, halako moldez non informazioa ez bailitzateke izango eragiketa-tresnaren araberako sistema bat, baizik eta informazioa erraz eta azkar interesdun guztien eskura jartzen duen sistema bat, bakoitzaren beharretara egokitua.

Erakunde handiagoetan, Datalake sistema gomendatzen da, egituratu gabeko mota askotako datuak baitituzte.

On-premise sistemak dituzten industria-enpresetan, sail jakin batzuek bakarrik bultzatutako proiektu puntual eta isolatuak egiteko joera dago. Halako sistemak ez dira eskalagarriak, eta aurrerapen berri bakoitzak sistemak berriz konfiguratzea eskatzen du.

Oro har, ekipo teknologikoetako edo sistemetako arazoek bi alderdi dituzte: batetik, lan-karga handia, eta, bestetik, datuen analisian edo AAn berariazko ezagutzarik ez izatea. Horregatik, inoiz ez dira lehenesten horrelako proiektuak.

Excel maneiaezinekin (makroak, txostenak edo Power BIko aginte-koadroak dituzte) nahiz BIko beste tresna batzuekin, iraganeko gertaeren analisiak egiten dituzte (deskribatzaileak dira), baina proiektu gutxitan erabiltzen dute aurreikuspetan oinarritutako datu-zientzia, eta gutxi dira ikerketa operatiboa erabiltzen duten optimizazio-proiektuak ere. Eta azken bi horiek ematen diote baliorik handiena egun industria-inguruneari.

Analitika marketineko, salmentetako edo erosketetako sailetan aplikatzen bada, datu-zientziako proiektuak izango dira erabilgarrienak, eta, analitika produkzioko edo logistikako sailetan aplikatzen bada, berriz, ikerketa operatiboko proiektuak.

Hala ere, industria-enpresa osoarentzako estrategia bat jarri nahi bada martxan, gomendagarriena da datuak gobernatzetik hastea, eta enpresan eskuragarri dauden datu guztien azterketa zorrotz bat egitea, haien jatorria, datu horiek nork erabiltzen dituen, nola bistaratzen diren, haiekin zer analisi-mota egiten diren eta zer erabilera-aukera dituzten zehaztuta.

Euskaltelen datu-aholkularitza

Euskaltelek badaki datuak aktibo baliotsua direla, eta nola erabili erakutsiko dizue. Gure aholkularitzaren bidez, elkarrekin identifikatuko ditugu zuen ahulguneak, eta urratsez urrats egingo dugu aurrera AAko ibilbide-orrian:

  • Erakundean AAri buruz duzuen ikuspegia finkatuko dugu.
  • AArekin zer negozio-helburu lortuko dituzun zehaztuko dugu.
  • Balizko erabilera-kasuei dagokienez: identifikatu egingo ditugu; haien gaineko eragina eta negozio-balioa kuantifikatuko ditugu; inplementatzeko erraztasuna eta kostuak zehaztu eta kuantifikatuko ditugu; inbertsioaren gaineko itzulkinaren eta inbertsio-estrategiaren ikuspegien arabera lehenetsiko ditugu.
  • AAren arriskuak kudeatzeko egokiak diren gobernantza-mekanismoak txertatuko ditugu.

Izan ere, onura asko dakarzkio zure enpresari ongi definitutako datu-estrategia eta adimen artifizialeko estrategia bat izateak, arlo hauetan batez ere:

  • Logistika eta banaketa: hornidura-katearen optimizazioa, biltegien konfigurazioa, banaketa-sarearen kokapena, eskaeren gomendioa, stockaren kudeaketa, ibilbideak edo hornidura.
  • Finantzak: merkatuaren aurreikuspena, aseguru-arriskuen scoringa, inbertsioaren automatizazioa, social listeninga eta inbertsio-eredu automatizatuak.
  • Ekoizpena: mantentze-lanen optimizazioa, plangintza, eta instalazioen etenak eta simulazioa, besteak beste.
  • Marketina: bajen aurreikuspena, arriskuen kalkulua, bezeroen portaeraren azterketa edo gomendioak.
  • Salmentak: kontratatzeko joera, pricinga optimizatzea edo eskaera aurreikustea.
  • Bezero-arreta: hobekuntzak atzematea eta elkarrizketak aztertzea.
  • Legala/Administratiboa: datuen gobernantza eta legezko argitalpenen monitorizazioa.

Enpresentzat ditugun soluzio teknologikoei buruz gehiago jakin nahi baduzu, harpidetu gure buletinera edo jarri harremanetan zure aholkulari pertsonalarekin edo enpresentzako gure sail komertzialarekin, formulario hau betez.