Part 3 of the series:
Digitalization, data-driven business management, artificial intelligence, etc. Manufacturing SMEs are not only exposed to intense competition, but also to a flood of buzzwords. Our project experience in the SME environment shows that what is needed is not a big leap, but small, safe steps. Eliminating the OT-IT gap – as described in article 2 of the series – paves the way for self-regulating or self-learning and therefore competitive production.
New software era with AI agents
In the transformation to a data-driven company, overcoming the OT-IT gap is “only” an intermediate stage. The continuous acquisition of relevant data enables far more than analyses and operational improvements. It creates the basis for fundamental innovations in manufacturing companies:
- AI agents: Building AI agents or new software entities based on the collected data.
- Automatic data processing: AI agents replace manual KPI calculations, evaluations, etc. and are constantly learning.
- Autonomous decisions: The novel algorithms interact with diverse environments and make their own decisions.
At its core, AI agents are a further development of familiar AI approaches that use collected data even more comprehensively, relieve employees of unproductive, repetitive tasks and can strengthen the competitiveness of SMEs in particular. When used correctly, AI agents can enable efficient, self-learning or autonomous production.
The Smart Factory Navigator (article 1) and Transparent Production (article 2) described in our previous articles are important stages on the way to a smart factory or self-learning production. Consistently collected data in combination with state-of-the-art AI technologies lead to the goal and turn companies into sustainable, data-driven and therefore competitive organizations.
Innovations such as Google’s Agent-to-Agent (A2A) protocol or Anthropic’s Model Context protocol are behind AI agents and initiate a new era in software development: The focus is no longer on manual programming with hard-coded instructions, but on providing adaptive and adaptive solutions that evolve autonomously based on constantly fed-in data. In addition to the database created in-house, AI expertise and consideration of the risks are important prerequisites for the successful use of AI agents.
Servitization – AI as an accelerator for differentiation
At present, many companies in the industrial environment are still finding it difficult to venture into self-learning production. This makes it all the more important to adopt a specific approach that takes all aspects – including the risks – into account. This also includes:
- Safety: Interacting AI solutions bring great benefits. They can also create security gaps that need to be prevented.
- Corporate culture: The switch to AI can also lead to fear among employees in charge of unproductive processes. Proactive communication can mitigate this.
- Approach: Leaps in innovation only succeed step by step on the basis of existing or externally procured skills.
Again, the key question is “how to get started?”. According to a study by the University of St. Gallen and Swisscom, AI is likely to drive the trend towards servitization in the manufacturing industry in the near future.
Example of an AI solution developed by iosys based on a Microsoft Solution Accelerator for the manufacturing industry. The Knowledge Chat, which is based on Azure and OpenAI and specified to customer requirements, has increased secure access to relevant information by 15% and made various workflows more efficient.
The transformation from a pure product provider to a solution provider is also reflected in iosys projects. In the recent past, we have developed various AI solutions with a focus on optimizing services and workflows. In addition to repositioning as a complete solution provider, optimizing services and increasing customer satisfaction, another advantage is of decisive importance: adaptable companies remain innovative and therefore competitive. SMEs in particular have new opportunities to keep up with the “big players” without expensive standard solutions – with their own data.
iosys: An SME for SMEs
Implementing digitalization projects requires the right combination of skills. Our SME customers often already have a great deal of knowledge in certain areas. Since we are an SME ourselves, we have the flexibility to complement them with our versatile expertise and industry experience. Where we really deliver added value.
What are your goals? We would be happy to discuss with you whether and how we can make your production processes more transparent and effective. We look forward to hearing from you.
Deutsche Version
Teil 3 der Serie
Digitalisierung in KMUs – warum und wie überhaupt? – Teil 3
Digitalisierung, datengestützte Unternehmensführung, künstliche Intelligenz usw.. Fertigende KMUs sind nicht nur intensivem Wettbewerb, sondern auch einer Flut an Schlagwörtern ausgesetzt. Unsere Projekterfahrung im KMU-Umfeld zeigt: Es braucht nicht den grossen Wurf, sondern kleine, sichere Schritte. Die Beseitigung der OT-IT-Kluft – wie in Artikel 2 der Serie beschrieben – ebnet den Weg zur selbstregelnden bzw. selbstlernenden und somit kompetitiven Produktion.
Neue Software-Ära mit KI-Agenten
In der Transformation zum datengetriebenen Unternehmen ist die Überwindung der OT-IT-Kluft “nur” eine Zwischenstation. Die durchgängige Gewinnung relevanter Daten ermöglicht weit mehr als Analysen und operative Verbesserungen. Sie schafft die Grundlage für fundamentale Innovationen in fertigenden Betrieben:
- AI Agents: Aufbau von KI-Agenten bzw. neue Software-Entitäten auf Basis der gesammelten Daten.
- Automatische Datenverarbeitung: KI-Agenten ersetzen manuelle KPI-Berechnungen, Auswertungen etc. und lernen ständig dazu.
- Autonome Entscheidungen: Die neuartigen Algorithmen interagieren mit diversen Umgebungen und treffen eigene Entscheidungen.
Im Kern sind KI-Agenten eine Weiterentwicklung bekannter KI-Ansätze, die gesammelte Daten noch umfassender nutzen, Mitarbeiter von unproduktiven, repetitiven Aufgaben entlasten und speziell die Wettbewerbsfähigkeit von KMUs stärken können. Richtig eingesetzt, entsteht mittels KI-Agenten die effiziente, selbst-lernende bzw. autonome Produktion.
Auf dem Weg zur Smart Factory bzw. selbstlernenden Produktion sind die in unseren bisherigen Artikel beschriebenen Smart Factory Navigator (Artikel 1) und Transparente Produktion (Artikel 2) wichtige Etappen. Durchgängig gesammelte Daten in Kombination mit modernsten KI-Technologien führen ans Ziel und machen aus Unternehmen nachhaltig datengetriebene und somit kompetitive Organisationen.
Innovationen wie das Agent-to-Agent (A2A)-Protokoll von Google oder das Model Context Protokoll von Anthropic stehen hinter KI-Agenten und läuten eine neue Ära in der Softwareentwicklung ein: Die manuelle Programmierung mit fest codierten Instruktionen stehen nicht mehr im Zentrum, sondern die Bereitstellung anpassungs- und lernfähiger Lösungen, die sich anhand stetig eingespeister Daten autonom weiterentwickeln. Neben der im eigenen Betrieb geschaffenen Datenbasis sind KI-Kompetenz und die Berücksichtigung der Risiken wichtige Voraussetzungen für eine erfolgreiche Nutzung von KI-Agenten.
Servitization – KI als Beschleuniger für Differenzierung
Aktuell tun sich im industriellen Umfeld noch viele Firmen schwer, den Gang zur selbstlernenden Produktion zu wagen. Umso wichtiger sind darum ein spezifisches Vorgehen, das alle Aspekte – auch die Risiken – einbezieht. Dazu zählen auch:
- Sicherheit: Interagierende KI-Lösungen stiften grossen Nutzen. Sie können auch Sicherheitslücken schaffen, die es vorzubeugen gilt.
- Unternehmenskultur: Die Umstellung auf KI kann auch bei unproduktiven Prozessen zu Ängsten führen. Proaktive Kommunikation schafft Abhilfe.
- Vorgehen: Innovationssprünge gelingen nur schrittweise auf der Grundlage von bereits vorhandenen oder extern beschafften Kompetenzen.
Auch hier lautet also die Gretchenfrage “wie starten?”. Gemäss einer Studie der Universität St. Gallen und Swisscom dürfte KI in naher Zukunft vor allem den Trend zur sog. Servitization in der fertigenden Industrie beflügeln.
Beispiel einer von iosys entwickelten KI-Lösung für die Fertigungsindustrie basierend auf einem Microsoft Solution Accelerator. Der auf Azure und OpenAI basierte bzw. auf die Kundenbedürfnisse spezifizierte Knowledge Chat hat den sicheren Zugriff auf relevante Informationen um 15% erhöht und diverse Workflows effizienter gemacht.
Der Wandel vom reinen Produkt- zum Lösungsanbieter spiegelt sich auch in iosys-Projekten wider. In junger Vergangenheit durften wir diverse KI-Lösungen entwickeln, die schwergewichtig auf die Optimierung von Services und Workflows abzielen. Neben der Neupositionierung als kompletter Lösungsanbieter, Optimierung von Serviceleistungen und Erhöhung der Kundenzufriedenheit ist ein weiterer Vorteil von entscheidender Bedeutung: Anpassungsfähige Unternehmen bleiben innovativ und somit kompetitiv. Speziell KMUs haben neue Möglichkeiten, ohne teure Standardlösungen mit den “Grossen” mitzuhalten – mit ihren eigenen Daten.
iosys: Ein KMU für KMUs
Zur Umsetzung von Digitalisierungsprojekten braucht es die richtige Kombination
an Fähigkeiten. Oft verfügen unsere KMU-Kunden bereits über viel Wissen in gewissen Bereichen. Da wir selbst ein KMU sind, bringen wir die Flexibilität mit, sie mit unserer vielseitigen Expertise und Industrie-Erfahrung gezielt zu ergänzen. Dort, wo wir wirklich einen Mehrwert liefern.
Was sind Ihre Ziele? Gerne erörtern wir mit Ihnen, ob und wie wir Ihre Produktionsprozesse transparenter und effektiver gestalten können. Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme.