26 Mar
2019

5 Piliers d'une transformation réussie vers l'IA

Lorsqu'il s'agit d'utiliser l'IA et l'IIoT, considérez les cinq piliers pour réussir la transition basée sur l'IA et adopter des pratiques de travail plus légères et plus agiles.

Smart Factory
IIoT
5 Piliers d'une transformation réussie vers l'IA

Les innovations résultant de l'arrivée de l'intelligence artificielle sont à la portée de nombreuses entreprises. Lorsqu'il est question d'utiliser l'IA et l'Internet des Objets Industriels (IIoT), le vice-président sénior solutions globales et innovation chez Hitachi Consulting Philip Townsend fait mention que ces deux éléments "doivent travailler de paire en toute sécurité à l'échelle commerciale ou industrielle afin de créer de la valeur commerciale." Dans un rapport écrit conjointement avec la vice-présidente à l'efficacité de l'organisation Susan Anderson et figure bien connue dans le domaine, Dr. Kazuo Yano, ils élaborent entre autres sur les cinq piliers d'une transformation réussie basée sur l'intelligence artificielle et plus dans le but d'aider vos usines de fabrication à être plus agiles et optimisées avec l'IA et l'IIoT.


Voici ces cinq piliers:

1. Démontrer un leadership digital efficace - Les leaders désirant créer de nouvelles sources de valeur à partir de l'intelligence artificielle se doivent de collaborer avec certains groupes tels que R&D et TI, mais doivent aussi reconnaitre que la vision digitale se répercute du haut vers le bas de l'organisation.

2. Créer de nouvelles propositions de valeur - Le cœur de ce pilier repose sur la conviction qu’en réalisant sa vision numérique, une organisation peut créer de nouvelles formes d’avantage concurrentiel. Pour ce faire, les cadres supérieurs doivent diriger l’organisation dans un réexamen de la manière dont elle crée de la valeur pour ses clients et les autres parties prenantes.

3. Améliorer l'engagement des clients - Concrètement, cela signifie placer le client au centre de la vision de l'IA et développer les capacités nécessaires pour se rapprocher de plus en plus des clients, des utilisateurs, des fournisseurs et des investisseurs.

4. Améliorer l'environnement opérationnel - Ce pilier est fondamental car l'IA et d'autres fonctionnalités numériques permettent aux organisations d'agir plus rapidement, plus intelligemment et de manière plus cohérente, avec des niveaux de précision et de clarté sans précédent.

5. Faire évoluer l'architecture de base - Une composante essentielle de la transformation numérique utilisant l'intelligence artificielle est l'évolution de l'architecture centrale. Une informatique rationalisée, sécurisée et robuste oriente l’entreprise numérique en créant un cœur numérique plus réactif offrant un accès intuitif aux données et applications de l’entreprise, permettant une efficacité accrue.

 

 

Pour le rapport complet, cliquez ici

Want to learn more?
Download the ebook
Related blog articles

Articles connexes

Retour au blog
Nous vous remercions ! Votre demande a bien été reçue !
Oups ! Un problème s'est produit lors de l'envoi du formulaire.
12
Avril 2018

Smart Factory Analytics: Creating New Business Opportunities

English
29
Oct. 2021

Your Factory's Digital Manufacturing Roadmap: A 5+ Item Checklist!

English
12
Nov 2021

Top Elements to Look for When Evaluating Process Manufacturing Software

English

Articles connexes

Retour au blog
Nous vous remercions ! Votre demande a bien été reçue !
Oups ! Un problème s'est produit lors de l'envoi du formulaire.
12
Nov 2021

Top Elements to Look for When Evaluating Process Manufacturing Software

Without digital factory tech, your operation will lose productivity. Learn how to evaluate process manufacturing software and update your facility.

English
20
Août 2019

Partnership - The difference it makes!

Using Worximity’s TileConnect Smart Sensor, Jidvei Wines will be acquiring real-time data, presenting actionable KPI’s and analytics to communicate.

English
23
mars 2021

Comment calculer le TRG dans l'industrie des aliments et breuvages

Découvrez comment le calcul du TRG est différent pour les producteurs d'aliments et de boissons que dans d'autres secteurs manufacturiers.

French