Maakindustrie: omzetgroei in 2030 dankzij AI

Dit blijkt uit onderzoek onder 858 professionals en executives uit de industriële sector, uitgevoerd door Hewlett Packard Enterprise (HPE) en Industry of Things World, de grootste industriële IoT-conferentie van Europa. Ontoereikende kwantitatieve en kwalitatieve data, maar ook een gebrek aan AI-expertise worden gezien als grootste uitdagingen voor verdere AI-adoptie. 

Het onderzoek toont daarnaast dat industriële bedrijven toekomst zien in de implementatie van hybride architecturen, waarbij de AI-infrastructuur wordt verdeeld over de ‘industrial edge’, datacenters en de cloud. Dit zorgt dat realtimebeslissingen aan de ‘edge’ (rand van het netwerk), datacorrelatie en deep learning mogelijk worden op verschillende locaties.

95 procent geslaagd

Gemiddeld verwachten respondenten in 2030 een omzetstijging te noteren van 11,6 procent als gevolg van AI-adoptie. Daarnaast zien ze een potentiële margestijging van 10,4 procent. Respondenten verwachten mogelijke voordelen van AI in vrijwel alle onderdelen in de industriële waardeketen, maar zien ook mogelijkheden voor differentiatie van bedrijfsproducten en -diensten. Deze verwachting wordt aangewakkerd door het hoge slagingspercentage van voltooide AI-projecten: 95 procent van de respondenten met geïmplementeerde AI-projecten zegt hun doelen te hebben behaald of zelfs overtroffen. 

De meerderheid van de respondenten (61 procent) stelt bezig te zijn met AI, waarbij 11 procent de technologie zelfs volledig heeft geïmplementeerd in kernfuncties of activiteiten binnen het bedrijf. Bij 14 procent staat dit op de agenda voor de komende twaalf maanden en ruim een derde (36 procent) is bezig met de evaluatie van implementaties.

Deelnemers van het onderzoek denken de komende 12 maanden gemiddeld 0,48 procent van hun omzet te investeren in AI. Een aanzienlijk bedrag: in totaal spenderen bedrijven in de maakindustrie immers gemiddeld 1,95 procent aan IT-uitgaven.1 In lijn met deze verwachting ziet twee derde van de respondenten AI niet als ‘job killer’: zij verwachten dat de door AI overbodig gemaakte banen volledig worden gecompenseerd door nieuwe banen die dankzij AI worden gecreëerd. 

Uitdagingen voor AI-gebruik op grotere schaal

Als grootste uitdaging voor het implementeren van AI-toepassingen noemde bijna de helft (47 procent) van de respondenten het gebrek aan datakwantiteit en -kwaliteit voor toepassing in AI-modellen. Een derde (34 procent) stelt dat een gebrek aan data governance of een enterprise data-architectuur een belemmering kan vormen. Een andere veelgenoemde uitdaging voor bredere AI-adoptie is het gebrek aan AI of analytische skills en kennis (42 procent).