Organisatorische transformatie stimuleren voor bedrijfsinnovatie

Dai Nippon Printing Co., Ltd. (DNP) is opgericht in 1876 (DNP) is een van 's werelds grootste drukkerijen. Wereldwijd heeft het bedrijf meer dan 37.000 medewerkers in dienst. Met een portfolio dat slimme communicatie, leven en gezondheidszorg en elektronica omvat, wordt DNP geleid door zijn merkstatement: "Creating future standards" en een toewijding om mensen en de samenleving met elkaar te verbinden en tegelijkertijd duurzaamheid te bevorderen.

Als onderdeel daarvan omarmt DNP al geruime tijd opkomende technologieën. In april 2023 nam het bedrijf een strategische beslissing om AI in de hele organisatie in te voeren. In mei was DNP klaar met de opzet van een veilige omgeving voor bedrijfsbreed gebruik. In februari 2025 lanceerde het bedrijf ChatGPT Enterprise in tien kernafdelingen. Binnen drie maanden waren dit enkele van de resultaten:

• 90% van de usecases met ChatGPT Enterprise leverde meetbare resultaten op
• 100% wekelijks actief gebruik
• 87% tijdsbesparing door automatisering
• 70% hergebruik van kennis (aangepaste GPT's)
• 10x hoger verwerkingsvolume

Om de voordelen van generatieve AI volledig te benutten, richtte DNP zich op tien afdelingen met de grootste potentiële impact. Het bedrijf stelde duidelijke benchmarks vast: iedere medewerker moet ChatGPT minstens 100 keer per week gebruiken en er moet een automatiseringsgraad van meer dan 50% worden behaald om de tijd die aan taken wordt besteed te verminderen.

Als gevolg hiervan werden individuele verbeteringen verspreid over teams via aangepaste GPT's en gedeelde usecases. Zo ontstonden kernpatronen die nu de drijvende kracht zijn achter de transformatie van het bedrijf.

Op de afdelingen waar ChatGPT Enterprise werd geïntroduceerd, was de grootste impact te zien in de ICT-divisie voor onderzoek en ontwikkeling. Yohei Ishida, General Manager van de P&I Innovation Research & Development Unit, Advanced Business Center, leidde zijn team bij het automatiseren en verbeteren van strategieën voor octrooionderzoek en -aanvragen, waarmee handmatige taken werden vervangen.

Zijn team heeft met behulp van ChatGPT Enterprise de volgende workflows gebouwd:

• Octrooionderzoek: geautomatiseerd zoeken, samenvatten en classificeren, waardoor de onderzoekstijd met 95% wordt verkort en de dekking tien keer zo groot wordt
• Toepassingsstrategie: belangrijke onderscheidende factoren tussen de technologie van DNP en de octrooien van concurrenten geïdentificeerd, waardoor het risico op afwijzing wordt verminderd en herzieningen tot een minimum worden beperkt
• Concurrentieanalyse: automatisch gegenereerde eerste-conceptrapporten, waardoor de voorbereidingstijd met 80% korter wordt

Door de IP-strategie naar een hoger niveau te tillen, versterkt DNP de basis voor productuniciteit en concurrentievermogen op lange termijn.

De onderzoeksafdeling van DNP zet in op innovatie op het gebied van productietechnologie, met de nadruk op kwaliteit, kosten en levering, om de meerwaarde van bestaande producten en diensten te verhogen. Daarnaast streeft de afdeling naar de ontwikkeling van nieuwe producten en diensten. Op gebieden waar geavanceerde analyse- en evaluatietechnieken zijn vereist, heeft DNP de tijd die doorgaans nodig was voor taken zoals het bedienen van experimentele apparatuur voor materiaalevaluatie, het uitvoeren van metingen en het uitvoeren van analyses, aanzienlijk verkort door gebruik te maken van ChatGPT Enterprise.

De meest opvallende prestaties:

• Informatie uit Engelse octrooien en apparatuurprincipes structureren in drie dagen, in plaats van enkele maanden
• Medewerkers zonder Python-ervaring in staat stellen om code te genereren en uit te voeren via ChatGPT Enterprise

Een bijzonder opmerkelijke usecase betrof medewerkers zonder eerdere ervaring met Python, die zonder enige trainingskosten code konden genereren en gegevens konden analyseren. Ontwikkelingswerk dat normaal gesproken meer dan een jaar in beslag zou nemen, werd binnen een paar dagen uitgevoerd. Door deze mogelijkheden te combineren met de expertise en kennis van onderzoekers, kwamen nieuwe inzichten aan het licht die een aanzienlijke impact hadden op de hele divisie.

DNP moderniseert IT-governance met ChatGPT Enterprise. Masahiro Kobayashi, General Manager System Infrastructure Development Division, ICT Center, Information Innovation Operations, benadrukte de verbeteringen in taken die voorheen handmatig en inconsistent waren:

• Externe beveiligingsaudit: auditvergelijkingstijd verkort van 30 minuten naar 5 minuten; selectie van cryptografische suite verkort van 3 uur naar 1 uur
• Cloudbeveiliging: de eerste controle van circa 100 CIS Benchmark non-compliance-items in 10 minuten voltooid in plaats van twee mandagen.
• Ondersteuning bij beoordelingen: vereiste beoordelingen verkort van 1 uur naar 30 minuten door te verwijzen naar ontwerprichtlijnen en eerdere gegevens

Hij voegt eraan toe dat AI het menselijk toezicht niet zal vervangen: "Verificatie en eindcontroles blijven de verantwoordelijkheid van mensen."

Een van de grootste uitdagingen voor DNP is kennisverlies. Expertise zit vaak in de hoofden van ervaren medewerkers of ligt begraven in papieren documenten.

Onder leiding van Isaku Osawa, General Manager Technology Development van de AI Business Development Unit van het Advanced Business Center, maakt DNP nu gebruik van AI om dit probleem rechtstreeks aan te pakken.

Zijn team gebruikt ChatGPT Enterprise om ongestructureerde gegevens uit papieren handleidingen en historische kwaliteitslogboeken te structureren en te digitaliseren. Zodra deze gegevens zijn vastgelegd, worden ze onderdeel van een interne kennisbank die voor iedereen via aangepaste GPT's toegankelijk is. De tijd die nodig was om de gegevensarchitectuur te definiëren, werd met 90% verkort. Het team verdubbelde ook het aantal technische papers dat ze konden beoordelen.

"Ons doel is om opgebouwde kennis om te zetten in digitale arbeid," zegt Osawa. Die verschuiving compenseert niet alleen het tekort aan arbeidskrachten, maar bouwt ook langetermijncapaciteit voor innovatie op.

• 90% van de usecases leverde meetbare resultaten op
• 100% wekelijks actief gebruik
• 95% kortere onderzoekstijd voor octrooien
• 87% tijdsbesparing door automatisering van taken
• 10x hoger verwerkingsvolume

"AI-agents zullen naadloos in verschillende situaties worden geïntegreerd. Zo kan iedereen profiteren van AI zonder zich daar zelfs maar bewust van te zijn", aldus Otake. Hij voorziet een verschuiving van samenwerking tussen mens en AI naar een basis waarbij delen van het bedrijf worden aangestuurd door AI-naar-AI-interactie. Naarmate de robotica zich verder ontwikkelt, zal deze trend zich versnellen, wat zal leiden tot een toekomst waarin fysieke AI in de echte wereld werkt.

Vooruitkijkend benadrukt Otake dat kennisbehoud cruciaal is: "We moeten informatie die voor mensen is gemaakt, omzetten in informatie die AI kan begrijpen, en ervoor zorgen dat kennis wordt bewaard en gedeeld. Ons doel is om de productiviteit te verbeteren terwijl we ons voorbereiden op een krimpende beroepsbevolking." We streven ernaar om frontline-knowhow en kwaliteitsgegevens te codificeren in gestructureerde gegevens, zodat AI-agents en toekomstige fysieke AI deze kunnen leren en toepassen. Hierdoor wordt de afhankelijkheid van individuele expertise verminderd en omgezet in een blijvend concurrentievoordeel.

Onder het motto "Creating future standards" wil DNP zijn sterke punten op het gebied van print- en informatietechnologieën uitbreiden en zich ontwikkelen tot een AI-native bedrijf dat nieuwe normen voor de samenleving creëert.