Massachusetts Institute of Technology: Studie untersucht, wie maschinelles Lernen die Fertigung ankurbelt

Welche Unternehmen setzen maschinelle Intelligenz (MI) und Datenanalyse erfolgreich für Fertigung und Betrieb ein? Warum sind diese führenden Anwender so weit voraus – und was können andere von ihnen lernen?

MIT Machine Intelligence for Manufacturing and Operations (MIMO) und McKinsey and Company haben die Antwort, die in einem einzigartigen Artikel der Harvard Business Review enthüllt wurde. Der Artikel beschreibt, wie MIMO und McKinsey sich für eine umfassende Umfrage unter 100 Unternehmen zusammengetan haben, um zu erklären, wie leistungsstarke Unternehmen maschinelle Lerntechnologien erfolgreich einsetzen (und wo andere sich verbessern könnten).

MIMO wurde vom MIT Leaders for Global Operations (LGO)-Programm entwickelt und ist ein Forschungs- und Bildungsprogramm, das darauf abzielt, die industrielle Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, indem der Einsatz und das Verständnis von maschineller Intelligenz beschleunigt werden. Ziel ist es, „den kürzesten Weg von den Daten zur Wirkung zu finden“, sagt Geschäftsführer Bruce Lawler SM ’92.

Als solches verkörpert das McKinsey-Projekt die Mission von MIMO, die effektive Verwendung von maschinellem Lernen zu entmystifizieren. Die Umfrage untersuchte Unternehmen aus verschiedenen Sektoren und untersuchte ihre Nutzung von Digital-, Datenanalyse- und MI-Technologien. Ziele (von Effizienz über Kundenerlebnis bis hin zu Umweltauswirkungen); und Verfolgung. Die Befragten stammten aus den weitreichenden Netzwerken von MIT und McKinsey.

„Die Studie ist wahrscheinlich die umfassendste, die je in diesem Bereich durchgeführt wurde: 100 Unternehmen und 21 Leistungsindikatoren“, sagt Vijay D’Silva SM ’92, Senior Partner bei McKinsey and Company, der mit MIMO an dem Projekt zusammengearbeitet hat.

Insgesamt hatten diejenigen, die die größten Gewinne aus digitalen Technologien erzielten, eine starke Governance, Bereitstellung, Partnerschaften, MI-geschulte Mitarbeiter und Datenverfügbarkeit. Außerdem gaben sie bis zu 60 Prozent mehr für maschinelles Lernen aus als ihre Konkurrenten.

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Ein herausragendes Unternehmen ist der biopharmazeutische Riese Amgen, der Deep-Learning-Bilderweiterung einsetzt, um die Effizienz visueller Inspektionssysteme zu maximieren. Diese Technik zahlt sich aus, indem sie die Partikelerkennung um 70 Prozent erhöht und den Bedarf an manuellen Inspektionen reduziert. AJ Tan PhD ’19, MBA ’21, SM ’21 war maßgeblich an den Bemühungen beteiligt: ​​Er schrieb seine LGO-Dissertation über das Projekt und gewann letztes Jahr den Best Thesis Award bei seinem Abschluss.

Laut Lawler veranschaulicht Tans Arbeit die Mission von MIMO, die Lücke zwischen maschinellem Lernen und Fertigung zu schließen, bevor es zu spät ist.

„Wir sahen die Notwendigkeit, diese leistungsstarken neuen Technologien schneller in die Fertigung zu bringen. In den nächsten 20 bis 30 Jahren werden weitere 3 Milliarden Menschen auf der Welt hinzukommen, und sie werden den Lebensstil wollen, den Sie und ich genießen. Diese erfordern normalerweise hergestellte Dinge. Wie werden wir besser darin, natürliche Ressourcen in menschliches Wohlbefinden umzuwandeln? Eines der großen Mittel dafür ist die Fertigung, und eines der neuesten Werkzeuge sind KI und maschinelles Lernen“, sagt er.

Für die Umfrage gab MIMO jedem Unternehmen ein 30-seitiges Playbook heraus, in dem analysiert wurde, wie es im Vergleich zu anderen Unternehmen in einer Reihe von Kategorien und Metriken abschneidet, von der Strategie über die Governance bis hin zur Datenausführung. Dies wird ihnen helfen, Bereiche mit Chancen oder Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren. Lawler hofft, dass dies jedes Jahr eine Längsschnittstudie mit einem größeren Umfang und Spielbuch sein wird – ein gewaltiges, aber wirkungsvolles Unterfangen mit LGO-Intelligenz als treibendem Motor.

„MIT war enorm wichtig und entscheidend für die Arbeit und ein großartiger Partner für uns. Wir hatten talentierte MIT-Studenten im Team, die die meisten Analysen gemeinsam mit McKinsey durchführten, was die Qualität der Arbeit im Ergebnis verbesserte“, sagt D’Silva.

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Dieser kooperative Ansatz ist von zentraler Bedeutung für die Philosophie von MIMO als Informationsvermittler und Partner für den Privatsektor. Ziel ist es, „eine effektive Transformation in Branchen voranzutreiben, die nicht nur technische Ziele, sondern auch Geschäftsziele und soziale Ziele erreichen“, sagt Duane Boning, Direktor der Ingenieurfakultät bei MIT LGO und Fakultätsleiter bei MIMO.

Diese Verschmelzung von Forschung und Zusammenarbeit sei der logische nächste Schritt für LGO, sagt er, da LGO schon immer an der Spitze der Problemlösung für globale Operationen gestanden habe. Maschinelles Lernen ist definitiv die neueste große Wissenslücke für viele Unternehmen, aber nicht die erste, und MIMO kann Unternehmen beibringen, wie man es anwendet.

„[Ich vergleiche] es mit vor 30 Jahren, als LGO anfing, als es um Lean-Manufacturing-Prinzipien ging. Vor etwa 15 Jahren war es die Supply-Chain-Idee. Das hat uns zum Nachdenken angeregt – nicht nur für unsere LGO-Studenten, sondern zum Nutzen der Industrie im weiteren Sinne – um diese große Veränderung zu verstehen, sie zu erleichtern, um zu forschen und Verbindungen zu anderen aktuellen Forschungsaktivitäten herzustellen, müssen wir uns anstrengen, um sie zu katalysieren das“, sagt Boning. „Das ist [MIMOs] echter Reiz: Welche Ideen funktionieren? Welche Methoden funktionieren? Welche Technologien funktionieren? Und LGO-Studenten sind in gewisser Weise das perfekte Vehikel, um etwas davon zu entdecken.“