Med hjälp av AI frigörs nätkapacitet för att integrera fler förnybara energikällor. I vården minskar läkarna sin tid på administration tack vare AI-verktyg. Scania kan förutse produktions- och logistikutmaningar som uppstår när byggnader och utrymmen som produkterna ska transporteras till är designade på olika sätt. Hör hur Siemens, Collabodoc och Scharc Group nyttjar AI för sina affärer.

Siemens 

Siemens arbetar med innovativa lösningar för intelligent infrastruktur, hållbar energiteknik, effektiv tillverkning samt hälso- och sjukvård genom elektrifiering, automation och digitalisering.

Anders Bylund, baserad i Stockholm, är senior advisor och senior business developer på Siemens.

Anders Bylund, hur använder Siemens AI i sin verksamhet?

Siemens har arbetat med utveckling av det vi idag kallar för AI sedan 1970-talet. Idag har vi runt 1400 AI-experter anställda och hamnar på 14:e plats bland de företag i världen som är flitigast på att ansöka om AI-patent. 

I vår egen verksamhet använder vi bland annat AI i vårt kvalitetsarbete och för att öka vår resurseffektivitet, men det primära användningsområdet är i vårt arbete för att utveckla lösningar och produkter som hjälper våra kunder jobba smartare, effektivare och mer hållbart. 

Vilka fördelar har AI skapat internt och för kunden?

På industrisidan använder vi AI i intelligenta tekniska lösningar för exempelvis automatisk och predikativ detektion av vattenläckor. Det nu snabbast växande området är för att generera programmeringskod för styrsystem, där Siemens tillsammans med Microsoft har tagit fram Siemens Industrial Copilot, en generativ AI-assistent för industrin. 

På infrastruktur- och fastighetssidan använder vi AI för att hjälpa våra kunder göra sina fastigheter smartare. Det kan exempelvis handla om att låta fastigheter läsa av data i realtid och utifrån den anpassa sig till både yttre och inre faktorer. 

"Just nu befinner vi oss i ett intensivt utvecklingsarbete för att möta elnätsbolagens behov av automatiserade processer och hantering av komplexiteten i lågspänningsnätet."

Just nu befinner vi oss i ett intensivt utvecklingsarbete för att möta elnätsbolagens behov av automatiserade processer och hantering av komplexiteten i  lågspänningsnätet. Målsättningen är att frigöra nätkapacitet för integrering av förnybara energikällor, och i slutändan framväxt av autonoma nät. 

På den årliga CES-mässan i Las Vegas i januari 2024 presenterade Siemens en lösning tillsammans med Amazon (AWS) för att göra generativ AI mer tillgänglig för applikationsutvecklare. Läs gärna Siemens keynote at CES 2024 samt pressmeddelande.

Siemens levererar även lösningar och hårdvara till datacenter, vilkas framväxt är en förutsättning för att kunna ta hand om de enorma mängder data som genereras av det massiva intresset för AI-användning.  
 

Collabodoc AB 

Collabodoc utvecklar digitala verktyg för vården som förbereder och underlättar mötet med patienten och möjliggör säker digital kommunikation såväl mellan patienter och vårdpersonal som vårdpersonal sinsemellan. Verktyget minskar samtidigt administrationstiden för vårdpersonalen.

Laura Sällberg, COO och operativ kundansvarig, berätta för oss hur Collabodoc använder AI?

Collabodoc använder smarta algoritmer vid tidsbokning och i frågor till patienter, för att uppnå ett jämnare fysiskt patientflöde på vårdcentralen och för att enbart ställa relevanta frågor till patienter. Barn frågas till exempel inte om de röker, män frågas inte om de är gravida. Vårdpersonalen får en förenklad administration för patientjournalen: patientens och vårdpersonalens svar i verktyget, såsom sjukdomshistoria, labbresultat, status, behandlingsrekommendation och diagnosförslag tas fram som ett utkast på journaltext.

Hur har användandet av AI påverkat upplevelsen av vård för patienter och vårdpersonal?

"Patienterna har genom de smarta funktionerna i våra verktyg kunnat bli mer delaktiga och enbart behövt svara på relevanta frågor inför sina vårdbesök."

Patienterna har genom de smarta funktionerna i våra verktyg kunnat bli mer delaktiga och enbart behövt svara på relevanta frågor inför sina vårdbesök. De har fått en bättre tillgänglighet till vården och känner sig mer välkomnade och lyssnade på. Vårdpersonalen får en lugnare arbetsmiljö genom ett väl förberett patientmöte, får en förenklad administration tack vare det automatgenererade journaltextförslaget samt lättanvända, smidiga och smarta digitala verktyg.

För några år sedan när vår första produkt fick funktionen med journaltextförslaget som byggde på svaren som patienten matat in vid registreringen för vårdbesöket, var det inte många som gillade tanken att ”låta patienten skriva sin egen journal”. Svårigheten låg mer i det mänskliga än i det tekniska då. Det var också en svårighet att begränsa sig till vilka utvecklingsmöjligheter vi faktiskt tyckte var meningsfulla att satsa på i ett litet team samtidigt som vi inte ville digitalisera vården bara för digitaliseringens skull.

"Det var en svårighet att begränsa sig till vilka utvecklingsmöjligheter vi faktiskt tyckte var meningsfulla att satsa på samtidigt som vi inte ville digitalisera vården bara för digitaliseringens skull."

Scharc Group 

Scharc Group har under de senaste tio åren genomgått en transformation från ett arkitektkontor till en innovativ aktör inom PropTech med fokus på digitala tvillingar och AI. 

Sven Staiger, vd och grundare, hur använder Scharc Group AI i sin verksamhet? 

Vårt engagemang för innovation framträder tydligt genom satsningen på den egenutvecklade plattformen BuildingCloud, som återspeglar vårt arbetssätt. Plattformen täcker fastighetens livscykel, från design och konstruktion till underhåll. Genom att skapa digitala tvillingar och samla in strukturerad data från arbetsprocesser, sensorer och produkttillverkare som Saint Gobain, banar vi väg för att med hjälp av AI tillhandahålla handlingskraftiga insikter.

I ett byggnadsprojekt för Scania, som drivs av Oljibe AB, används BuildingClouds AI-funktionalitet för att säkerställa att byggnaden möter byggherrens krav. Systemet ökar effektiviteten markant genom att tillhandahålla svar och stödja identifieringen av krav i dokument. Under byggnadens uppförande kommer modellinformation att kopplas till miljödata. Beställningen av innerväggar sker direkt från BIM-modellen och levereras färdigkapade och just-in-time till byggarbetsplatsen av Saint Gobain. Detta demonstrerar hur dessa teknologier har potential att revolutionera byggbranschen med hjälp av AI.

Vilka fördelar har AI för Scania? 

Egenskaper hos globala produktionsanläggningar är centrala för designen inom fordonsindustrin, enligt Jim Tolman, lead technology strategy & innovation på Scania. I Sverige monteras hytterna – där förarna sitter – och distribueras sedan över hela Europa. Denna process begränsar fordonens konstruktion i storlek och vikt på grund av begränsningar i transportvägar och fabrikslayouter. Hytterna behöver därför utformas med hänsyn till transport till olika fabriker där de kombineras med chassin, motorer, axlar och andra komponenter.

Användning av AI, strukturerad data och digitala tvillingar av byggnader kan optimera designprocesserna genom att anpassa designen till platsens unika begränsningar. Detta möjliggör förbättrad planering, prediktiv analys för att förutse produktionsutmaningar och optimering av logistik för att hantera designbegränsningar.

"AI:s förmåga att förutse framtida scenarier stöder strategisk planering och hjälper till att förutse designförändringar, leveranskedjans störningar eller marknadsförändringar."

Scania nyttjar AI för att skala upp produktionen inom Traton Group genom att underlätta snabb produktutveckling och effektiv kostnadshantering utan att signifikant öka arbetskraften. AI:s förmåga att förutse framtida scenarier stöder strategisk planering och hjälper till att förutse designförändringar, leveranskedjans störningar eller marknadsförändringar, vilket är kritiskt för produktionens framgång.