En iyi haberler  
INCIT Hakkında
Önceliklendirme Endeksleri
Destekleyici Çözümler
Önceliklendirme+ Pazar Yeri
Haberler ve Görüşler
Yapay Zeka Hazırlığıyla Üretimi Dönüştürmek

Endüstriyel Yapay Zeka Olgunluk Hazırlık Endeksi

AIMRI'yi Tanıtıyoruz

Yapay zekanın benimsenmesi üretim dünyasını hızla dönüştürüyor, ancak birçok şirket yapay zekayı etkili bir şekilde ölçeklendirmekte zorlanıyor. Veri siloları, belirsiz yapay zeka stratejisi ve iş gücü hazırlığı gibi zorluklar ilerlemeyi engelliyor.

Endüstriyel Yapay Zeka Olgunluk Hazırlık Endeksi (AIMRI) Üreticilerin yapay zeka yeteneklerini sistematik olarak değerlendirmelerine ve geliştirmelerine yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. INCIT ve Detecon tarafından geliştirilen AIMRI, strateji, yönetişim, veri altyapısı ve operasyonlar, tedarik zinciri ve ürün yaşam döngüsü yönetimindeki yapay zeka uygulamalarını kapsayan 20 temel boyutta yapay zeka hazırlığını değerlendirir.

AIMRI, yapay zeka yatırımlarına öncelik vermek, paydaşları uyumlu hale getirmek ve ölçülebilir iyileştirmeler sağlamak için yapılandırılmış bir yol haritası sunar. AIMRI, en iyi uygulamalara göre detaylı değerlendirme ve kıyaslama yoluyla, yapay zekanın benimsenmesini hızlandırmak ve rekabet avantajlarının kilidini açmak için içgörüler sunar.

Yapay Zeka Yolculuğunuza Başlamaya Hazır mısınız?

AI Hazırlığınızı AIMRI ile değerlendirin ve kuruluşunuzu AI odaklı başarıya hazırlayın.

Üretimde Yapay Zeka Potansiyeli

Liderlerin yapay zeka yatırımları, akranlarıyla karşılaştırıldığında

Üretimde Yapay Zeka Benimseme Zorluklarının Üstesinden Gelmek

Yapay zekanın benimsenmesi, üreticiler için birçok önemli zorluk ortaya çıkarmaktadır. Yaygın bir engel, iyileştirme için temel alanların belirlenmesinde şeffaflığın olmamasıdır ve bu da birçok üreticinin yapay zekanın en fazla değeri nerede sağlayabileceğinden emin olmamasına neden olmaktadır. Yapay zekanın temellerini atmak da karmaşıktır, özellikle de kuruluşların eski sistemleri yeni yapay zeka teknolojileriyle birlikte yönetirken departmanlar arası çalışmaları koordine etmesi gerektiğinde. Yapay zeka sistemlerinin karmaşık yapısı ve birbirine bağımlılıkları, entegrasyon çalışmalarını daha da karmaşık hale getirmektedir. 

Zorluğa ek olarak, birçok yapay zeka girişimi ölçülebilir bir etki göstermeyi başaramıyor. Pilot projeler bir tesiste başarılı olsa bile, üreticiler genellikle tutarsız altyapı ve değişen dijital olgunluk seviyeleri nedeniyle bu çözümleri diğer tesislere ölçeklendirmekte zorlanıyor. 

Endüstriyel Yapay Zeka Olgunluk Hazırlık Endeksi (AIMRI) Bu engellerin aşılmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Bir bütünsel değerlendirme AI girişimleri ile iş hedefleri arasında uyumu sağlamak için kurumsal, teknolojik ve stratejik boyutlarda yapılandırılmış temel yetenek boşluklarını belirlemek için setler net öncelikler hazır olma ve yatırım getirisine dayalıdır ve kıyaslama endüstrinin en iyi uygulamalarına aykırıdır. Daha da önemlisi, aynı zamanda paydaş iletişimi, Liderlik ekiplerinin bilinçli kararlar almasına ve yapay zeka yolculuklarında anlamlı ilerleme kaydetmesine yardımcı oluyoruz.

Metodolojilerimiz

Yol göstermek
Çerçeve

Dönüşüm ve üretim tesisi

Daha fazla bilgi edin

AŞAMA
Çerçeve

AIMRI'nin arkasındaki temel kavramlar ve araçlar

Daha fazla bilgi edin

Değerlendirme
Matris

İlk Üretim Yapay Zekası kendi kendine teşhis aracı

Daha fazla bilgi edin

Önceliklendirme
Matris

yönetim planlaması için tasarlanmış yönlendirici araç

Daha fazla bilgi edin

AIMRI Sizin İçin Nasıl Çalışır?

İstihbarat Girişimi Kaldıraç Olarak

01

Yapay Zeka Süreç Uyarlaması

Operasyon yönetimleri, tedarik zinciri ve ürün yaşam döngüsü yönetimi genelinde iş akışlarını, karar alma süreçlerini ve verimliliği optimize etmek için yapay zekayı entegre edin.

Teknolojik Kolaylaştırıcılar

03

Teknoloji Altyapısı ve Veri Yönetimi

Entegrasyon, bağlantı, güvenlik, depolama, ölçeklenebilirlik, bilişim, yapay zeka arayüzleri, veri soyağacı, meta veri, veri süreçleri, veri kalitesi, veri çeşitliliği, özellik mühendisliği.

04

Model Yönetimi

Model güvenilirliği, performansı ve sürüm kontrolü.

Kurumsal Etkinleştiriciler

05

Yapay Zeka Stratejisi

Veri ve Yapay Zeka stratejisi, işletme katılımı, kaynak tahsisi, Yapay Zeka portföyü, inovasyon, ekosistem iş birliği.

06

Yapay Zeka Organizasyonu

Liderlik katılımı, değişim yönetimi, yapay zeka kültürü, bilgi yönetimi, beceri geliştirme.

07

Etik ve Eko-verimli Yapay Zeka

Adalet, insan hakları, şeffaflık, hesap verebilirlik, sosyal ve çevresel etki.

08

Risk ve Yönetişim

Mevzuata uyum, risk yönetimi, uyum ve yönetişim çerçevesi, eğitim, denetimler.

AIMRI'nin Altı Temel Farkı

Yeni Nesil Ötesi
Akıllı Endüstri Hazırlık Endeksi (SIRI)

01

Dijital olgunluktan, performansa bağlı sonuçlarla yapay zeka destekli zekaya doğru evrimsel sıçrama

Yapay Zeka'ya Özgü Odak

03

Strateji, organizasyon ve operasyonel entegrasyon genelinde yapay zeka merkezli olgunluğun özel değerlendirmesi Bağlantılı Boyutlar

Birbirine Bağlı Boyutlar

05

İlerici KPI yol haritalarıyla Yapay Zeka boyut bağımlılıklarını gösteren ilk çerçeve

Bağımsız ve Bütünsel Çerçeve

02

Önde gelen kurumlar tarafından geliştirilen kapsamlı 20 boyutlu model, tedarikçiden bağımsız yaklaşım

Kanıta Dayalı Olgunluk Modeli

04

Doğrulanabilir kanıt noktaları ve Kurumsal Performans Etki KPI'ları (EPIK) aracılığıyla performans doğrulaması içeren kanıta dayalı değerlendirmeler

Küresel Karşılaştırma Etkisi

06

Ekonomik sürdürülebilirlik için ulusal düzeyde hazırlık karşılaştırması ve politika geliştirme olanağı sağlar

Yeni Nesil Akıllı Ötesi Endüstri Hazırlık Endeksi (SIRI)

01

Dijital olgunluktan, performansa bağlı sonuçlarla yapay zeka destekli zekaya doğru evrimsel sıçrama

Bağımsız ve Bütünsel Çerçeve

02

Önde gelen kurumlar tarafından geliştirilen kapsamlı 20 boyutlu model, tedarikçiden bağımsız yaklaşım

Yapay Zeka'ya Özgü Odak

03

Strateji, organizasyon ve operasyonel entegrasyon genelinde yapay zeka merkezli olgunluğun özel değerlendirmesi Bağlantılı Boyutlar

Kanıta Dayalı Olgunluk Modeli

04

Doğrulanabilir kanıt noktaları ve Kurumsal Performans Etki KPI'ları (EPIK) aracılığıyla performans doğrulaması içeren kanıta dayalı değerlendirmeler

Birbirine Bağlı Boyutlar

05

İlerici KPI yol haritalarıyla Yapay Zeka boyut bağımlılıklarını gösteren ilk çerçeve

Küresel Karşılaştırma Etkisi

06

Ekonomik sürdürülebilirlik için ulusal düzeyde hazırlık karşılaştırması ve politika geliştirme olanağı sağlar

Yeni Nesil Ötesi
Akıllı Endüstri Hazırlık Endeksi (SIRI)

Akıllı Endüstri Hazırlık Endeksi (SIRI), Endüstri 4.0 hazırlığı için küresel bir ölçüt oluşturmuş ve öncelikli olarak dijital üretkenlik ve akıllı üretim uygulamalarına odaklanmıştır. AIMRI, yalnızca dijital olgunluğa değil, strateji, organizasyon, veri, etik ve operasyonel entegrasyonu kapsayan yapay zeka destekli istihbarata odaklanarak bir sonraki evrimsel adımı atmaktadır. EPIK (Kurumsal Performans Etki KPI'ları) ile AIMRI, hazır olma olgunluğunu doğrudan OEE, sürdürülebilirlik ve otonom operasyonlar gibi iş performansı sonuçlarına bağlamaktadır.

Bağımsız ve Bütünsel Hazırlık Çerçevesi

Tescilli tedarikçi odaklı modellerin aksine, AIMRI bağımsızdır ve INCIT ve Detecon tarafından önde gelen kurumlardan (TUM, Maryland, Tecnológico de Monterrey) bilimsel danışmanlarla geliştirilmiştir. Strateji, Organizasyon, Etik, Risk, Teknoloji ve Kurumsal Operasyonlar genelinde 20 boyutu kapsayarak, küresel ölçekte en kapsamlı yapay zeka hazırlık çerçevesidir. EPIK, küresel ölçekte uygulanabilir ve tedarikçi teknolojilerine veya dar sektör standartlarına bağlı olmayan, tarafsız ve kanıta dayalı KPI'lar sağlayarak çerçevenin bağımsızlığını güçlendirir. 

Yapay Zeka'ya Özgü Odak

AIMRI, yalnızca dijital dönüşümü değil, yapay zeka merkezli olgunluğu da benzersiz bir şekilde değerlendirir. Yapay Zeka Stratejisi, Yapay Zeka Organizasyonu, Model Yönetimi, Yapay Zeka Yaşam Döngüsü, Yapay Zeka Süreç Uyarlaması ve Yapay Zeka İş Birliği konularını kapsayarak, yapay zekayı gerçek üretim ortamlarına entegre eden kuruluşlar için doğrudan önem taşır. EPIK ile AIMRI, yapay zeka olgunluğunun üretkenlik artışlarından (AI-OEE, AI-OLE) sürdürülebilirlik ölçütlerine (Enerji Endeksi, Hurda Oranı) ve Otonom Operasyonlar için geleceğe hazır KPI'lara kadar somut performans iyileştirmelerine nasıl dönüştüğünü göstermektedir.

Kanıta Dayalı Olgunluk Modeli

Her boyut, Rehber Beyanlar, Kanıt Noktaları ve Örnek Göstergeler içererek doğrulanabilir, kanıta dayalı olgunluk değerlendirmeleri sunar. EPIK, olgunluk ilerlemesinin verimlilik, sürdürülebilirlik ve dayanıklılık üzerinde gerçek dünyada bir etkiye sahip olup olmadığını doğrulayan ölçülebilir KPI'lar içeren performans doğrulaması ile bunu tamamlar. Bu, AIMRI'yi hem denetlenebilir hem de sonuç odaklı hale getirerek hükümetler, üreticiler ve yatırımcılar için güvenilirlik sağlar.

Gerçek Dünya Benimsemesi için Birbirine Bağlı Boyutlar

AIMRI, yapay zeka boyutları arasındaki karşılıklı bağımlılığı gösteren ilk olgunluk modelidir (örneğin, Operasyon Yönetiminde daha yüksek olgunluk, yeterli Yapay Zeka Altyapısı olgunluğu gerektirir). EPIK, bu karşılıklı bağımlılıklarla uyumlu hale gelerek, olgunluk ilerledikçe gelişen aşama tabanlı KPI'lar sağlar (örneğin, erken aşamalarda Yapay Zeka Destekli OEE, ileri aşamalarda Otonom Operasyon Oranı). Bu, kuruluşların hazır olma olgunluğu → performans sonuçları → stratejik öncelikler arasında bağlantı kuran ilerici bir yol haritası almasını sağlar.

Küresel Karşılaştırma ve Politika Etkisi

AIMRI, yalnızca şirketler için değil, aynı zamanda ulusal kıyaslama için de tasarlanmıştır ve politika yapıcıların sektörler ve ülkeler genelinde yapay zekaya hazır olma durumunu karşılaştırmasına olanak tanır. EPIK entegrasyonu ile politika yapıcılar bir adım daha ileri gidebilir: Sadece hazır olma durumunu değil, aynı zamanda bölgeler ve sektörler genelinde yapay zeka kullanımının ekonomik ve sürdürülebilirlik etkisini de ölçebilirler. AIMRI ve EPIK birlikte, yapay zeka ile ilgili teşvikler, eğitim stratejileri, ESG entegrasyonu ve ulusal sanayi politikaları için temel oluşturur. 

AIMRI’den Kimler Yararlanabilir? 

Üretimde Yapay Zeka Benimseme Zorluklarının Üstesinden Gelmek

Üretim Şirketleri, yapay zekayı uygularken belirli engellerle karşılaşıyor, ancak AIMRI, bu engelleri ele almak için hedefli çözümler sunuyor

Zorluklar

Belirsiz İyileştirme Alanları

Üreticiler, hangi süreçlerin yapay zeka uygulamasından en fazla fayda sağlayacağını belirlemekte zorlanıyor.

Zayıf Yapay Zeka Fonları

Birçok tesiste yapay zeka girişimlerini desteklemek için gerekli veri altyapısı ve uzmanlık bulunmuyor.

Karmaşık Sistem Bağımlılıkları

Birbirine bağlı operasyonlar, AI Uygulama alanlarının izole edilmesini zorlaştırmaktadır.

Çözüm Yaklaşımı

Bütünsel Değerlendirme

Tüm üretim ekosistemini değerlendirmek için yapılandırılmış bir çerçeve.

Yapılandırılmış Boşluk Tanımlama

Endüstri standartlarına göre ölçülebilir kıyaslamalarla iyileştirmeye açık alanları belirleyin.

Gelişmiş Paydaş Uyumunun Sağlanması

Veri odaklı uygulama stratejileriyle tüm seviyelerde netlik ve katılım yaratın.

Liderlerin yapay zeka yatırımları, akranlarıyla karşılaştırıldığında

Yapay Zeka Liderleri, yapay zekadan kâr elde etmek için daha fazla bütçe ve kaynak ayırıyor

102%

Gelir Paylaşımı

Liderler dijital ve yapay zekaya iki kat yatırım yapıyor

56%

2024'te Yapay Zeka/GenAI Yatırımlarında 2023'e Göre Artış

Yıllık Yapay Zeka Yatırım Büyümesi

98%

Özel Tam Zamanlı Eşdeğerler

Dijital ve Yapay Zeka Çalışmalarına Ayrılan Personel

55%

Beceri geliştirme

Yapay Zeka / GenAi konusunda eğitilen iş gücü

Üretimde Yapay Zeka Potansiyeli

BT Ekipmanı Üretim Endüstrisi

Yapay Zeka Destekli Otomatik
Montaj ve Test

42% Genel Artış
ekipman etkinliği (OEE)

Yapay Zeka Destekli Depo
ve Lojistik Planlama

44% Hat geçişinde azalma
BT ekipmanı üretiminde zaman

Elektronik Üretim Endüstrisi

Otomatik Enerji
Verimlilik Yönetimi

33% Binada Azalma
enerji tüketimi

AI-Enhance Kaynağı
Geri dönüşüm

60% Hat malzemesi israfında azalma
elektronik üretiminde kartonlardan

Temel Malzeme Üretim Sanayi

Akıllı Ekipman
Bakım ve Planlama

35% Planlanmamış azalma
kesinti

Ket çimentosu için AI Kontrolü ve Optimizasyonu
üretim süreci

11% Kömür tüketiminde azalma
ton ürün