1. Inleiding
Fréderic Delattre, een manager met een doctoraat in elektronica en werktuigbouwkunde, heeft 25 jaar ervaring in R&D-management, kwaliteits- en projectportfoliomanagement. Met EXPERING, een adviesbureau voor engineering en supply chain transitiemanagement, nemen we de tijd om de uitdagingen van Kunstmatige Intelligentie in R&D te analyseren, inclusief de engineering van nieuwe producten. De mogelijkheden van Kunstmatige Intelligentie worden steeds breder en we hebben ze gegroepeerd in 4 categorieën van bijdrage voor de R&D-beroepen:
2. DE 4 CATEGORIEËN VAN BIJDRAGEN
Fréderic Delattre, een manager met een doctoraat in elektronica en werktuigbouwkunde, heeft 25 jaar ervaring in R&D-management, kwaliteits- en projectportfoliomanagement. Met EXPERING, een adviesbureau voor engineering en supply chain transitiemanagement, nemen we de tijd om de uitdagingen van Kunstmatige Intelligentie in R&D te analyseren, inclusief de engineering van nieuwe producten. De mogelijkheden van Kunstmatige Intelligentie worden steeds breder en we hebben ze gegroepeerd in 4 categorieën van bijdrage voor de R&D-beroepen:
- De bedrijfs- of projectmanager helpen bij het managen van zijn activiteit: voorbeelden zijn technologische bewaking, sorteren en archiveren van intra- en extra-informatie, beheer van vergaderingen en rituelen, rapportage, middelen, enzovoort); deze assistentie is niet specifiek voor R&D en valt binnen het bereik van AI voor managementefficiëntie.
- De efficiëntie van bedrijfsspelers verhogen door het automatiseren van (robots) gereguleerde, systematische processen, zoals het automatiseren en optimaal beschikbaar stellen van bedrijfsregels, vastleggen en archiveren van gegevens, bewaken van testbronnen, controle, enz.
- Nieuwe complexiteiten aanpakken, zoals een optimaal ontwerp met meerdere fysica, betrouwbaarheidseisen, certificeringseisen, door consistentie en hiaten in de rechtvaardiging te analyseren, door te helpen bij de identificatie van optimale concepten, door de dekking en volledigheid te analyseren, enz.
- Assisteren bij het creëren van nieuwe kennis, en dus nieuwe diensten, zoals de analyse van feedback, cross-functionele integratie die samenwerking tussen bedrijven mogelijk maakt, de identificatie van patronen voor het verbeteren van productcontrole en -prestaties, enz.
3. Conclusie
Gezien de kracht van kunstmatige intelligentie, de vereisten op het gebied van toegang tot schone gegevens en de leerbeperkingen, heeft de integratie van kunstmatige intelligentie een grote impact op de werkorganisatie. Het is een veranderingsmanagementproject dat deel uitmaakt van een digitale transitiestrategie, waarbij R&D-business expertise, AI-business expertise en HR/GPEC-expertise nauw worden gecombineerd onder leiding van een projectmanager van de R&D-business. Dit project moet worden uitgevoerd met behulp van een Lean Engineering-aanpak, ondersteund door best practices in verandermanagement. Terwijl grote industriële groepen al met hun interne middelen aan een dergelijke aanpak begonnen zijn, kunnen KMO’s en SMI’s dit nu doen door een transitiemanager van de R&D-business met een AI-cultuur in te schakelen, ondersteund door het EXPERING-vaardighedennetwerk en door contact te leggen met AI-experts uit het formidabele ecosysteem van Franse start-ups die wereldwijd op het hoogste niveau erkend zijn. Aarzel niet om contact met ons op te nemen om u te helpen de voordelen van een dergelijke aanpak te beoordelen, want het is nu tijd dat de AI-cultuur doordringt in de R&D-bedrijfslijnen en -processen als we de onmiddellijke voordelen willen plukken en klaar willen zijn voor de volgende technologische doorbraken. Voor meer informatie over AI & Engineering inculturatie-initiatieven :
- System X lanceert AI-programma voor augmented industrial engineering
- Beschrijving van het IRT SystemX AMC-project
Frédéric DELATTRE