Hållbar digitalisering. Anders Källström (avsnitt 114 del 1)

Play

Digitaliseringen och industri 4.0. Vi har nu lämnat industrisamhället och befinner oss mitt digitaliseringen, i privatliv och yrkesliv. Men alla har inte följt med oss. De sitter fast med gamla, lappade datorsystem från innan millenniet och själva väntar de på att gå i pension. Detta samtidigt som vi andra sprudlar av entusiasm och pratar AI, big data och vad vi ska göra med femte generationens trådlösa internet.

OM AVSNITTET
Målgrupp: ledare, allmänhet, kontorsfolk, politiker, samhällsmedborgare
Lär dig: digitalisering, generationer, industri 4.0, ledarskap

Polariseringen är tydlig. Industrin är en analog borg (läs: ADB, en rädsla att agera, “vänta ett år så blir det bättre och billigare”) – detta samtidigt som våra barn är extremt mycket mer digitaliserade än “vi” i beskrivningen ovan. När vi gick från bondesamhälle till industrisamhälle kunde vi låta den äldre generationen dö ut. Så går det inte att göra nu, utan den äldre generationen behöver lära om! Det räcker inte att unga IT-nördar tar över, de bygger inga bilar. Däremot kan de låta datorn styra den analoga bilen.

I Kina tog man klivet från risfält rakt in i moderna industrier, medan svensk industri sitter fast med stålverk och maskiner från 40-60-talen. Men det finns ljuspunkter. Anders Källström från tankesmedjan Sustainability Circle lyfter fram fordonsindustrin (grovmotorik) och elektronikindustrin (finmotorik) som exempel på smart industri, “industri 4.0”. Konkurrensen är extremt hård, det finns för många bilfabriker, så här forskas och utvecklas det hårt på drivmedel och självstyrning.

Viktigast är att management har hela bilden, förstår digitalisering. Fortum lyckades med detta; de kan nu prediktera på kraftvärmeverk med hjälp av sensorer, algoritmer och AI. De utgick från en väldigt entusiastisk ledning. När ledningen är med, är fortsättning enkel: börja att plocka lågt hängande frukter; starta enkelt och smått och gå vidare därifrån.

Play

Anders Källström, Jonas Jaani (18:02)

Anders Källström

Länkar:

Anders Källström

Tankesmedjan Sustainabilitycircle.se

Hållbar digitalisering. Anders Källström (avsnitt 114 del 2)

Play

Samtalet med Anders Källström fortsätter. (Lyssna även på ”Hållbar digitalisering del 1”). Utmaningarna är många när det gäller digitaliseringen och ”mangement problemet” är stor när vi inte vågar eller förstår vad nya möjligheter kan innebära. AI, IoT etc och ny typ av utbildningen.

Anders fortsätter att prata om bland annat prediktiva haverier och vad det inenbär för en organisationen. AI och kognitiv vetenskap och hur vi lånar begrepp från biologin för att förklara framtiden.

Sensorer och ”markörer” kommer att vara av stor betydelse bland annat inom sjukvård. Multisensorn kommer att sitta i våra kroppar i framtiden.

Soft skills och hur vi jobbar med det konstanta utbildningsbehovet när det unga generationen måste omsätta sin kunskap och utbildning var 5år.

Utmaningarna är många och tiden är vår största.

Play

Anders Källström, Jonas Jaani (09:59)

Mer i digitaliseringens podcast EFFEKTEN. Finns där du hittar poddar. Tex Spotify

Machine Learning med Martin Sjöbeck (avsnitt 81)

Play

Martin Sjöbeck har studerat Machine Learning och arbetar nu som konsult inom området. Maskininlärning (ML) är en disciplin inom artificiell intelligens (AI), som i sin tur är en del av datavetenskap. Det magiska med ML är helt enkelt att datorn analyserar stora mängder data och på ett ögonblick drar slutsatser från det underlaget. Datorns algoritmer ser mönster hos i exempelvis kundernas loggade beteenden och kan sedan förutspå med viss sannolikhet hur kunden kommer att agera. Företag arbetar ständigt med modeller för att med en högre ackuratess förutsäga framtiden. Neurala nätverk, big data, ackuratess, klustringar, beslutsträd – Martin förklarar övergripligt vad som kan åstadkommas med Machine learning.

Var inte rädd för ämnet! Det krävs inte djupa programmeringskunskaper. Gör en tankekarta på vad du vill åstadkomma. Spara sedan data inom det området och utnyttja gärna data från öppna api:er (t ex vädret när någon handlar). Tvätta datan och analysera i machine learning-modellen. På nätet finns öppna bibliotek och gratis programvaror, där du själv träna en modell att analysera datan och dra slutsatser. Följ länkarna nedan!

Play

Martin Sjöbeck, Jonas Jaani (23:37)

PRENUMERERA – podcast Effekten
iPhoneAndroide-post

Martin Sjöbeck

Kaggle
En öppen databas för machine learning experiment, stort community och tävlingar hålls as we speak,

Tensorflow
Ett open source machinelearning framework för alla att experimentera med (skapat av google).

Följ oss på LinkedIn och prenumerera på podcasten Effekten. Vi inspirera, delar erfarenheter och kunskap om digitaliseringen. I bloggen så finns aktuella ämnen och på Twitter finns kortare inlägg om allt digitalt.  Aktuella poddavsnitt: cybersecurity, gigekonomi, ux, digitaltransformation