Infographic: arbeta ansluten till molnet under hela den intelligenta tillverkningsprocessen
Ett nytt paradigm inom tillverkningsindustrin.
Annica Wallenbro Stojcevski
Affärsområdeschef Data & AI, Cloud Infra & App Dev
Det sägs ofta att om någonting inte är trasigt, så ska du inte laga det. Vid första anblicken framstår detta som extra sant när du redan är ledande i branschen.
Varför ändra någonting som redan fungerar bra och ger dig en konkurrensfördel i en bransch full av företag som försöker tränga undan dig?
Svaret ligger i det faktum att det inte längre är ett alternativ att hålla fast vid det du gör, oavsett hur bra det fungerar för dig som företag. Tiderna har förändrats och om du vill fortsätta att gå i främsta ledet måste du förnya.
Det innebär att vara öppen för att göra saker på nya sätt – och att använda teknik som hjälper dig att komma dit.
Det är inte alltid lätt att ta initiativet och bli en innovatör. Det krävs mod – och en vilja att ständigt tänja på gränserna.
Ta exemplet med AkzoNobel, det nederländska företaget som älskar färg har under många år stolt skapat välkända varumärken som Dulux och Polyfilla. Och eftersom färg och färgtrender ständigt utvecklas är processen för färgprognoser en viktig del för att företaget snabbt ska kunna möta moderna krav när de uppstår.
Så när AkzoNobel började fundera över hur man skulle utveckla sin beprövade metod för färgprognoser, välkomnades till en början inte förslaget om att vända sig till maskininlärningsteknik med Microsoft Azure med öppna armar av alla på labben.
”I början var vi ganska skeptiska till maskininlärningsteknik och vad det faktiskt skulle kunna göra för oss”, säger Rob Reijers, AkzoNobels chef för utveckling av globala färgappar. ”Vi har alltid trott att våra fysiska modeller” – som utgör grunden till företagets förmåga att prognostisera färg korrekt – ”var de bästa vi kunde ha.”
”Så varför skulle vi göra förändringar?”
Färgbranschen är otroligt konkurrenskraftig. Nya färger dyker upp varje dag och tillverkare i bil- och andra branscher kommer ständigt på nya finishar för att ge sina modeller ett försprång i konkurrensen.
Det är därför det aldrig varit viktigare att ligga kvar i topp för AkzoNobel. Och deras användning av maskininlärning har hjälpt dem att göra det.
”Vi blev verkligen förvånade över den otroliga noggrannheten i resultaten som vi kunde uppnå med maskininlärningsteknik, och även av hur snabbt vi kunde få dessa resultat”, säger Reijers.
”Hela upplevelsen förändrade fullständigt min syn på att använda maskininlärning. Det har gjort det möjligt för oss att bli mycket mer kreativa.”
Läs hela AkzoNobel-artikeln och upptäck hur det nederländska färgföretaget blev mer kreativt än någonsin genom att använda maskininlärningsteknik.
Ett annat företag som har gynnats av en djärv strategi när det gäller digital innovation är Enecos dotterbolag, AgroEnergy.
Det nederländska företaget har under årtionden specialiserat sig på optimal drift av växthus. Men på senare tid har de blivit en av marknadsledarna inom jordbruksteknik med hjälp av sin banbrytande användning av maskininlärningsteknik och AI.
När företaget övergick från att vara ett fokuserat energiföretag till en modern, datadriven tjänsteleverantör insåg de att de tekniska tjänster som de nu erbjöd sina växthuskunder skulle kunna leda till att ett helt nytt företag skapades.
”Det var ett aha-ögonblick när vi insåg att detta var så mycket mer än vi någonsin trodde att det skulle vara”, säger Laurens van der Spek, Head of Technology på AgroEnergy.
Och nyckeln till att komma fram till det aha-ögonblicket var att ha modet och engagemanget att utmana det etablerade sätt som de gjorde saker på – och genomföra en förändring som skulle ge nya innovationer till deras redan framgångsrika företag.