- Miért nehezebb a digitalizáció a KKV-knál, mint a multiknál?
Szerző: nemethmarioA digitalizációról legtöbbször nagyvállalati példákon keresztül hallunk. Okos gyárak, AI, valós idejű dashboardok, automatizált döntések. Egy gyártó KKV tulajdonos-ügyvezetőjeként azonban jogos a kérdés: „Ha ez ennyire fontos, miért nem haladunk vele mi is?” A válasz egyszerűbb, mint gondolnánk:nem azért, mert a KKV-k nem értik a jelentőségét.Hanem mert más a működési logikájuk, a kockázati profiljuk és… További információ: Miért nehezebb a digitalizáció a KKV-knál, mint a multiknál? - Miért nem lesz az AI csodaszer a gyártásban – és miért érdemes mégis foglalkozni vele?
Szerző: nemethmarioAz ipari mesterséges intelligenciáról gyakran úgy beszélünk, mintha egy önállóan fejlődő, „gondolkodó” rendszer lenne, amely idővel egyre jobb döntéseket hoz. A gyártásban azonban ez a kép félrevezető. Az AI nem csodaszer, és nem is autonóm megoldás. Ugyanakkor, ha megfelelő helyen és módon használjuk, komoly üzleti értéket tud teremteni. A kulcs a reális elvárásokban rejlik. Miért… További információ: Miért nem lesz az AI csodaszer a gyártásban – és miért érdemes mégis foglalkozni vele? - Digitális ikerpár: hype vagy valódi megtérülés?
Szerző: nemethmarioA digitális ikerpár (digital twin) az ipari digitalizáció egyik leggyakrabban emlegetett fogalma. Konferenciákon, prezentációkban és marketinganyagokban gyakran jelenik meg, mint a „gyár jövője”: mindent leképez, előre jelez, optimalizál és automatizál. A valóság azonban árnyaltabb. A digitális ikerpár nem önmagában érték, hanem egy eszköz. Bizonyos esetekben komoly üzleti megtérülést hoz, más helyzetekben viszont drága, túlkomplex és… További információ: Digitális ikerpár: hype vagy valódi megtérülés? - Ipari adat
Szerző: nemethmarioKinyerjük, gyűjtjük, de nem használjuk – miért? Az ipari digitalizáció körül évek óta erős a narratíva: „Az adat az új olaj.”Ez részben igaz — az adat valóban óriási értéket hordoz. De ez nem a tisztított dízelolaj, hanem a nyers kőolaj. Ki kell termelni, tisztítani, feldolgozni és a megfelelő helyen felhasználni. És itt kezdődnek a problémák.Tapasztalatom… További információ: Ipari adat
