北米CEOであるAlexander Clausbruchは、資産重視産業に対する運用の卓越性を提供するRadixのCEOです。
アメリカのラストベルトの中心部で、人工知能（AI）などのソリューションによって静かに支えられる変革が進行しています。AIを活用したロボットが精密に踊る巨大な製造プラント、予測アルゴリズムがメンテナンスニーズを予測する賑やかな油井、AIが数百万人の移動をシームレスに取り仕切る広大な交通ネットワークを想像してみてください。これは遠い未来の一端ではなく、今起こっていることです。
AIはすべての運用上の問題の万能薬ではなく、むしろ企業が生産性を最大化し、無駄を最小限に抑えるために利用すべきツールです。製造、石油・ガス、インフラ、交通などのセクターでのAIの統合は、産業運用がより効率的で持続可能かつ革新的になる未来に向けたシフトです。
製造、石油・ガス、インフラ、交通などのセクターにおける資産重視産業の顧客は、しばしば技術（特にAI）への投資、データおよびデータのシロへのアクセス方法、現在の技術リソースのより良い整合方法などに関する課題を抱えてRadixにやってきます。
AIの能力は、大量のデータセットを処理し、結果を予測し、複雑なタスクを自動化することから変革を促進しています。
製造業では、AI駆動技術がプロセスを根本から再定義しています。AIによる予測メンテナンスは、「メンテナンスコストの削減、35％から50％のダウンタイムの削減、資産寿命の20％から40％の延長」につながる可能性があります。
AIはまた、製造業におけるサプライチェーンの最適化を促進しています。市場動向、需要予測、在庫レベルを分析することで、AIは生産スケジュールと在庫管理を最適化できます。
探査と掘削では、AIアプリケーションが地質データ解析の精度を向上させ、資源抽出にかかる時間とコストを削減しています。
最後に、複雑さと遅延に対する脆弱性で悪名高いインフラプロジェクトも、AIを通じて大きな変革を経験しています。
AIは資産重視産業を変革する潜在能力を秘めていますが、統合には注目すべき課題があります。AIを適切に統合するための必要なインフラ、熟練した人材、包括的なデータ統合戦略の必要性を十分に理解せずにAIに投資する企業が多いことが挙げられます。
AIの潜在能力を真に生かすには、熟慮された計画、従業員のトレーニング、段階的な統合を通じて、AIが効率を向上させ、コストを削減し、産業運用の持続可能性を向上させるための明確な価値を提供することに焦点を当てる必要があります。
資産重視産業におけるAIの未来は、他の技術と統合することでのみ成長するでしょう。課題があるにもかかわらず、AIと資産管理、伝統的なエンジニアリングを結びつけることで、運用を強化することができます。