قاتل الوظيفة أم جوكر؟ الحقيقة حول الأتمتة ، الذكاء الاصطناعي والروبوتات - من خط التجميع إلى "حزام التذكاري"؟ - الصورة: xpert.digital
Smart Factory: التحديات والحلول في الطريق إلى الإنتاج الذكي
من خط التجميع إلى "الشريط التذكاري": Robots AI تغيير قواعد لعبة الصناعة
الإنتاج الصناعي في مرحلة من التغيير العميق. تعد التقنيات الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والروبوتات والأتمتة بتغييرات بعيدة المدى في جميع الصناعات تقريبًا ، من صناعة التصنيع والخدمات اللوجستية إلى الرعاية الصحية والتجزئة. يدرك العديد من صانعي القرارات الإمكانات الهائلة لهذه التقنيات وينظرون إلى الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأتمتة كمفاتيح للمستقبل. في الوقت نفسه ، توضح الممارسة أنه لا تزال هناك عقبات كبيرة للتغلب عليها قبل أن تتمكن سلاسل الإنتاج الذكية وسلاسل العمليات من إنشاء نفسها في جميع المجالات.
في ما يلي ، يتم فحص العقبات الموجودة في الطريق إلى الإنتاج الذكي ، وكيف يمكن للشركات مواجهة هذه التحديات بنجاح وأي الاتجاهات والتطورات التي تشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأتمتة. ينصب التركيز على عرض تقديمي جيد ومفهوم: إنه يتعلق بالتأكيد على أهم الجوانب ، وشرح المصطلحات الفنية المطلوبة واشتقاق التوصيات للعمل في الممارسة العملية.
مناسب ل:
- المصنع الذكي: شبكات بيانات فائقة السرعة لسيناريوهات الخدمات اللوجستية المستقبلية – تقنية وشبكة 5G – شبكة الحرم الجامعي 5G SA
- المصنع الذكي: مع الخدمات اللوجستية الداخلية الفعالة للصناعة 4.0
1. احتمال ومعنى الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأتمتة
التقنيات الثورية من أجل التنافسية والنمو
تتعامل الشركات بشكل متزايد مع أنظمة الذكاء الاصطناعى والروبوتات والأتمتة لأنها تعد بزيادة كبيرة في الإنتاجية وتكاليف أقل وارتفاع القدرة التنافسية. في العديد من المجالات ، يمكن بالفعل ملاحظة نتائج محددة: تأخذ الأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي تحليلات معقدة ، وتحديد مصادر الخطأ في عمليات الإنتاج أو تمكين الصيانة التطلعية للآلات. يمكن أن تأخذ الروبوتات مهام رتيبة ومرهقة جسديًا وذات خطرة ، في حين أن العمليات الآلية تعمل على تحسين كفاءة سلاسل التوريد بأكملها.
أمثلة من الممارسة
- الخدمات اللوجستية: يتم استخدام الروبوتات المتنقلة المستقلة (AMRS) في المخيمات لاختيار أو نقل البضائع. هذا يزيد من الكفاءة ويخفف من الموظفين.
- التصنيع: تعمل الروبوتات التعاونية (COBOTS) جنبًا إلى جنب مع الأشخاص وتمكين التعديل المرن لخطوات الإنتاج.
- قطاع الخدمة: يمكن أنظمة الذكاء الاصطناعى تحرير استفسارات العملاء ، واستخدام chatbots الآلية للإجابة على الأسئلة وبالتالي تحسين خدمة العملاء.
- الرعاية الصحية: يتم استخدام الروبوتات للعمليات أو إعادة التأهيل ، في حين أن تطبيقات الذكاء الاصطناعى يمكن أن تدعم الأطباء في التشخيص.
توضح هذه الأمثلة مجموعة واسعة من التطبيقات. ومع ذلك ، على الرغم من هذه الآراء الإيجابية ، هناك تحديات متنوعة تجعل من الصعب اختراق الاستخدام على مستوى البلاد.
مناسب ل:
2. العقبات والتحديات المركزية
مخاوف تتعلق بالسلامة والمتطلبات التنظيمية
غالبًا ما تواجه الشركات والجمهور تقنيات جديدة بحذر. تلعب الأسئلة الأمنية دورًا رئيسيًا: إذا عملت الروبوتات مباشرة مع الأشخاص ، فيجب منع الحوادث. ينطبق هذا على وجه الخصوص على الروبوتات التعاونية (Cobots) التي تشارك غرف العمل مع الموظفين. حتى أصغر سوء السلوك يمكن أن يكون لها عواقب وخيمة محتملة ، وهذا هو السبب في أن الأنظمة غالبًا ما يتم تجهيزها بمستشعرات إضافية أو آليات التوقف التلقائي أو الأجهزة الواقية.
"يتعين على الشركات الاستثمار في مفاهيم الأمن القوية بحيث تتوافق أنظمة الذكاء الاصطناعى والروبوتات مع معايير الأمان المعمول بها" ، هو شرط يمكن سماعه في كثير من الأحيان من الصناعة والبحث. بالإضافة إلى ذلك ، تتم المتطلبات التنظيمية الصارمة في العديد من الصناعات التي تتراوح من حماية البيانات إلى مسؤولية المنتج. في حالة تطبيقات الذكاء الاصطناعي على وجه الخصوص ، من غير الواضح كيف يجب الإجابة على سؤال المسؤولية إذا اتخذ نظام التعلم قرارًا غير صحيح. هنا يجب أن يعدل التشريع على الفور وأن يخلق شروط إطار واضحة.
تكاليف عالية ونقص التمويل
التكاليف لا تزال عقبة أساسية. يرتبط تطوير وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي وكذلك حلول الروبوتات والأتمتة بالاستثمارات الأولية العالية. يبدأ هذا بالأجهزة ، على سبيل المثال في أجهزة الاستشعار والمشغلات ، ويستمر مع منصات الروبوتات ويتضمن أيضًا مكونات متخصصة للغاية مثل Lidar أو المعالجات الفعالة. نقطة التكلفة الإضافية هي تطوير البرمجيات: يجب في بعض الأحيان تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتدريبها على التطبيقات الخاصة ، والتي تتطلب متخصصين مؤهلين وقدرات حوسبة باهظة الثمن.
خاصة بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم ، غالبًا ما يكون العبء المالي عقبة كبيرة ، خاصة وأن العائد المحدد للاستثمار (ROI) لمشاريع الذكاء الاصطناعى لا يمكن تحديده مسبقًا بالضبط. ومع ذلك ، هناك طرق لتجنب هذه المشاكل:
- الخدمات السحابية: يمكن لخدمات الذكاء الاصطناعى المستندة إلى مجموعة النظراء استئجار مساحة الحوسبة ومساحة التخزين وتجنب تكاليف الأجهزة المرتفعة.
- المشاريع التجريبية: يمكن للشركات أن تبدأ بمشاريع أصغر وقياس نجاحها قبل إجراء استثمارات أكبر.
- المشاريع التعاون والبحث: التعاون مع الجامعات أو المؤسسات البحثية أو شركاء التكنولوجيا يتيح تكاليف مشاركة وتبادل المعرفة.
- نقص العمالة الماهرة ونقص المعرفة
يعد الافتقار إلى الموظفين المؤهلين أحد أكبر التحديات في تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي والروبوتات. تحتاج الشركات إلى خبراء لديهم معرفة برمجة وفهم جيد للتعلم الآلي وضوابط الروبوتات وتحليل البيانات. في الوقت نفسه ، هناك حاجة إلى مهارات الواجهة ، لأن دمج حلول الذكاء الاصطناعي أو الروبوت في العمليات الحالية يتطلب أيضًا فهم العمليات التجارية والتخطيط الاستراتيجي.
إذا لم يتم العثور على هؤلاء المتخصصين في الوقت المناسب ، فإن التطوير يتقدم ببطء فقط. من أجل مواجهة ذلك ، تعتمد العديد من الشركات على التدريب الإضافي للقوى العاملة الحالية. تجعل تنسيقات التعلم الجديدة وبرامج إصدار الشهادات والدورات التدريبية عبر الإنترنت من الممكن نقل المعرفة ذات الصلة ذات الصلة و Automation Detherio دون الاضطرار إلى التخلي عن وظائفهم. خيار آخر هو تكثيف التعاون مع المؤسسات التعليمية أو الشركات الناشئة التي أنشأت بالفعل مهارات في هذه المجالات.
البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات وتوافر البيانات
تعتمد أنظمة AI الحديثة والروبوتات على بنية تحتية موثوقة وقوية لتكنولوجيا المعلومات. يجب تسجيل كميات كبيرة من البيانات ونقلها وحفظها وتقييمها. تعتمد معالجة الوقت الحقيقي أيضًا في بيئات الإنتاج - يمكن أن تتسبب التأخير في أضرار للآلات أو المنتجات. إذا كانت شبكة الشركة غير مستقرة أو بطيئة للغاية ، فلا يمكن استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعى إلا إلى حد محدود.
بالإضافة إلى البنية التحتية ، تعد جودة وتوافر البيانات أيضًا عاملاً حاسماً. يجب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعى على بيانات واسعة حتى يتمكنوا من التعرف على الاتصالات والتعلم منها. ومع ذلك ، غالبًا ما يكون هناك نقص في التنسيقات الموحدة أو مجموعات البيانات المسمى كافية. بالإضافة إلى ذلك ، هناك مخاوف بشأن حماية البيانات وأسرار الأعمال والامتثال في العديد من المجالات ، وخاصة في بيئة B2B. لذلك ، يتعين على الشركات تطوير مفاهيم لإدارة البيانات الفعالة ، على سبيل المثال من خلال تقديم إرشادات حوكمة البيانات وضمان الاستخدام الآمن والشفاف للبيانات.
الجوانب الأخلاقية والقانونية
تثير أنظمة AI والروبوتات عددًا من الأسئلة الأخلاقية والقانونية. ينصب التركيز الرئيسي على المسؤولية: من المسؤول عندما يقوم تطبيق مدعوم من الذكاء الاصطناعى بتوقعات خاطئة أو يتفاعل روبوت بشكل غير صحيح في سيناريو حرج؟ هناك أيضًا أسئلة حول حماية البيانات والخصوصية. يجب أن تلبي تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تقيم البيانات الشخصية إرشادات صارمة لحماية البيانات. في العديد من الصناعات ، هناك أيضًا بصوت عالٍ أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تزيد من التشوهات والتمييز إذا كانت البيانات المستخدمة غير متنوعة بما يكفي.
هناك أيضًا مناقشات حول التطبيقات العسكرية من الذكاء الاصطناعي والروبوتات. تواجه الشركات التي تطور تقنيات الاستخدام المزدوج الاتهام بأن منتجاتها يمكن أيضًا استخدامها للأغراض العسكرية. هنا ، يجب ترسيخ الأخلاق في استراتيجية الشركة لمنع الإساءة. في المنطقة اليومية ، على سبيل المثال في خدمة روبوتات الخدمة أو أنظمة المساعدة القائمة على الذكاء الاصطناعى لمنزلك ، تعد حماية البيانات والخصوصية من الجوانب المركزية التي ينبغي أن تؤخذ بالفعل في مراعاة تطوير المنتجات.
قبول وثقة الموظفين
على الرغم من كل الحماس للتقنيات الجديدة ، لا ينبغي نسيان أن إدخال الذكاء الاصطناعي والروبوتات في الشركة يجلب تغييرات كبيرة للموظفين. غالبًا ما يكون هناك قلق من حذف الوظائف أو أن الموظفين يتعرضون لضغوط من خلال المراقبة الدائمة. لذلك من الضروري التواصل مبكرًا وشفافيًا كيف ينبغي استخدام التكنولوجيا وما هي الفوائد التي تجلبها للجميع.
"المستقبل يكمن في التعاون بين الإنسان والآلة - وليس في النزوح" ، هو مبدأ توجيهي في كثير من الأحيان. يجب دمج الموظفين في عمليات صنع القرار حتى يتمكنوا من التعرف على الابتكارات. تساعد برامج التدريب والمزيد من التدريب على تقليل المخاوف وتعزيز الثقة بالنفس في التعامل مع الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأتمتة.
3. أصوات من الصناعة والبحث
يوجد في الصناعة إجماعًا واسعًا على أن الذكاء الاصطناعي والروبوتات تستخدم في المقام الأول لتوسيع مهارات الناس وجعل عملهم أكثر أمانًا وكفاءة. من وجهة نظر العديد من الخبراء ، فإن النزوح الكامل للعمال البشريين من خلال الآلات الذكية ليس واقعيًا ولا مرغوبًا فيه.
دكتور. غالبًا ما يتم نقل سوزان بيلير ، الأمين العام للاتحاد الدولي للروبوتات (IFR) ، مع التقييم: "لن يكون هناك ذكاء روبوت اصطناعي في المستقبل المتوقع الذي يتفوق على الذكاء البشري في جميع المجالات". حاليًا بالاقتران مع الذكاء الاصطناعي ، لا يمكن للناس استبدال الأشخاص تمامًا في قابلية التكيف والمرونة والمهارات الإبداعية للمشاكل. بدلاً من ذلك ، ترى "حالات الاستخدام الأكثر عقلانية ل AI في الروبوتات في مجال البيئة وفي تحسين أداء الروبوت".
أيضا البروفيسور د. يرى جان بيترز ، مدير منطقة الأبحاث في مركز أبحاث منظمة العفو الدولية ، إمكانات كبيرة في الروبوتات الصناعية ، وخاصة في ظل فرضية أنه في المستقبل ، لم يعد على البيئة أن تتكيف مع الروبوت ، ولكن لديها القدرة على أن تصبح مختلفة بشكل مستقل في الإنتاج البيئات. "أنا مقتنع بأن الروبوتات ستجد طريقها إلى ملايين الأسر بمجرد أن تكون في متناول الجميع" ، هي رؤية عبرها مرارًا وتكرارًا في المقابلات.
يؤكد مايكل ماير روسا ، ممثل شركة التكنولوجيا ، على جوانب مثل الأمن والموثوقية ، وتعقيد معالجة البيانات وكذلك المخاوف الأخلاقية والقانونية باعتبارها أكبر التحديات. وبالمثل ، يؤكد Jens Kotlarski ، المدير الإداري لشركة الروبوتات ، على أهمية الذكاء الاصطناعي لتصميم مرن لاستخدام الروبوت ، وخاصة في المهام المعقدة أو في سيناريوهات مع تغييرات ديناميكية.
مناسب ل:
4. أمثلة النجاح من الممارسة
تُظهر نظرة على التطبيقات الناجحة الإمكانات في الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأتمتة عندما تتمكن الشركات من التغلب على العقبات التقنية والتنظيمية والثقافية.
- Walmart: تعمل الشركة على تحسين سلسلة التوريد الخاصة بها مع الذكاء الاصطناعي ، وتقصير أوقات التسليم وتحسن المخزون. بالإضافة إلى ذلك ، يستخدم Walmart الروبوت القائم على الذكاء الاصطناعى ليصبح إدارة المخزون. زيادة الكفاءة لها تأثير إيجابي على سلسلة القيمة بأكملها.
- Brother International: Brother International يعتمد على الذكاء الاصطناعي. يحدد النظام الآلي المرشحين المناسبين والخطط المقابلات والإجابات أسئلة موحدة في عملية التقديم. نتيجة لذلك ، يمكن تقليل الوقت المطلوب بشكل كبير حتى يتم احتلال الموقف.
- سيمنز: تستخدم المجموعة الذكاء الاصطناعي للحفاظ على الصيانة التنبؤية) في الإنتاج. من خلال تحليل بيانات الماكينة ، يمكن التعرف على حالات الفشل المحتملة والتخطيط لها في مرحلة مبكرة. هذا التوقف عن العمل ويزيد من الإنتاجية. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعى لتحسين عمليات الإنتاج والتحكم فيها ، مما يقلل من استهلاك الطاقة ويزيد من سرعات الإنتاج.
- BMW: لأول مرة ، يتم استخدام روبوت بشري في عمل واحد لدعم الموظفين في العمل البدني الشديد. تتحقق BMW أيضًا من استخدام الروبوتات المعرفية التي يمكنها تسجيل محيطها عبر الذكاء الاصطناعي وأداء مهام أكثر تعقيدًا.
- SERACT: شركة ملتزمة بـ "AI المجسدة". هنا يتم الجمع بين مدربي القراءة واللغة المرئية صفر ، بحيث يمكن للروبوتات أيضًا أداء المهام التي لم يتم تدريبهم بشكل صريح. يمكن أن تجلب هذه المرونة مزايا هائلة على وجه الخصوص للاستخدام في ورش العمل ومناطق التخزين ، على سبيل المثال إذا كانت العمليات غالبًا ما يتم تغييرها.
5. أنواع الروبوتات في الأتمتة
تطورت الروبوتات بسرعة في السنوات الأخيرة. هناك أنواع مختلفة من الروبوتات التي تم تطويرها للمتطلبات المتخصصة وكل منها لها نقاط قوته الخاصة:
- الروبوتات التعاونية (Cobots): تم تصميم Cobots للعمل مباشرة مع الأشخاص. لديهم أنظمة استشعار من المفترض أن تتجنب الحوادث ويسهل برنامجها نسبيًا. مجالات التطبيق النموذجية هي عمل التجميع أو العمل الجيد أو ضمان الجودة.
- الروبوتات المتنقلة المستقلة (AMRS): تتنقل AMRs عبر محيطها دون إرشادات ثابتة ويمكنها التخطيط للطرق بشكل مستقل. هذا يجعلها تحظى بشعبية كبيرة في الخدمات اللوجستية ، على سبيل المثال لجلب المواد من مكان إلى آخر أو لتنفيذ الانتقاء بشكل مستقل في متاجر البضائع.
- الروبوتات البشرية: هذه الروبوتات تقليد الشكل البشري والحركات. يتراوح مجال التطبيق الخاص بك من الرعاية والدعم إلى إظهار الأنشطة في المعارض التجارية. كقاعدة عامة ، فهي أكثر تكلفة وتعقيدًا من Cobots أو AMRs ، ولكن في المستقبل يمكن أن تصبح مثيرة للاهتمام بشكل خاص في المجالات التي يلزم فيها التفاعل البشري والمهارات الحركية الدقيقة.
6. الاستدامة وكفاءة الطاقة
أحد الجوانب التي أصبحت متزايدة في المقدمة في السنوات الأخيرة هو مسألة الاستدامة. يمكن أن تجعل الذكاء الاصطناعي والروبوتات الإنتاج أكثر بيئية وفعالية في الموارد بطرق عديدة. يساعد التحسين التلقائي لعمليات الإنتاج على تقليل نفايات المواد ، وتحسين فترات الصيانة واستخدام الطاقة بشكل أفضل.
على سبيل المثال ، يمكن برمجة الروبوتات بطريقة لا تعمل إلا إذا كانت هناك حاجة بالفعل أو أنها تتحول إلى وضع توفير الطاقة في أوقات أقل من الإجهاد. في سلاسل التوريد ، يمكن تقليل انبعاثات CO₂ عن طريق تخطيط المسار الذكي. بالإضافة إلى ذلك ، تسهل أجهزة الاستشعار وتحليلات الذكاء الاصطناعي اكتشاف نقاط الضعف في عملية الإنتاج بحيث يمكن استخدام الموارد بشكل أكثر تحديداً.
الشركات التي تسعى جاهدة من أجل الأتمتة -الكفاءة في الطاقة لا تستفيد فقط من الناحية المالية. نظرًا لأن المعايير البيئية الصارمة وأهداف الحد من CO₂ أصبحت عاملاً تنافسيًا بشكل متزايد ، فإن طريقة الإنتاج المستدامة تعزز أيضًا السمعة وتضمن مزايا السوق طويلة الأجل.
7. التكاليف والعائد على الاستثمار من الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأتمتة
عوامل التكلفة
يمكن أن تتكون التكاليف الإجمالية لإدخال أنظمة الذكاء الاصطناعي والروبوتات من العديد من المكونات:
- الاستحواذ على الأجهزة المادية (أذرع الروبوت ، أجهزة الاستشعار ، الأجهزة)
- تطوير وتنفيذ البرمجيات
- رسوم ترخيص أدوات AI ومنصات معالجة البيانات
- عقود الصيانة والخدمات
- التدريب ومزيد من التدريب للموظفين
حساب العائد على الاستثمار
غالبًا ما تقوم الشركات بتقييم مشاريع الذكاء الاصطناعي بناءً على العائد على الاستثمار. هذا يعني أنه يتم حسابه عندما يتم تعويض الاستثمار في شكل وفورات في التكاليف أو مبيعات إضافية عن الأرباح التي يمكن توقعها على المدى المتوسط. يجب أن تؤخذ في الاعتبار أن حلول KIS والروبوتات والأتمتة لا تتصرف فقط في الوقت المباشر وتوفير التكاليف ، ولكن في كثير من الأحيان تزيد من جودة المنتج ورضا الموظفين وولاء العملاء.
تُظهر الخبرة في الممارسة العملية أن الاستثمارات في العمليات الآلية يمكن أن تطفو في كثير من الأحيان في غضون بضعة أشهر إذا تم التخطيط لها وتنفيذها جيدًا. مثال كلاسيكي هو أتمتة العمليات الآلية (RPA) في الإدارة أو في خدمة العملاء ، حيث تكون المهام المتكررة آلية وبالتالي فاعلية أكثر فعالية.
8. الآثار على عالم العمل والمتطلبات المؤهلة
التغيير في عالم العمل
من ناحية ، يمكن أن يحل استخدام الذكاء الاصطناعي والروبوتات محل الأنشطة الروتينية ، وبالتالي تعرض الوظائف للخطر ، من ناحية أخرى ، يتم إنشاء حقول مهنية جديدة ، على سبيل المثال في تطوير الذكاء الاصطناعي أو تقييم البيانات أو في صيانة الأنظمة الآلية المعقدة. تفتح الفرص الجديدة أيضًا في المهن التقليدية عندما تجعل الأدوات المدعومة من الذكاء الاصطناعي العمل اليومي أسهل وتمكين المزيد من المهام الإبداعية للتركيز.
ينتج عن هذا تحول في ملفات تعريف الكفاءة: أينما كانت المهارات اليدوية البحتة كافية ، فإن المعرفة الأساسية لمعالجة البيانات والأتمتة وتطبيقات الذكاء الاصطناعى مطلوبة الآن. في الوقت نفسه ، تتطلب تعاون الإنسان والآلة فهمًا تقنيًا معينًا والاستعداد للانخراط في عمليات عمل جديدة.
متطلبات التأهيل الجديدة
تفترض العديد من الدراسات أن نسبة كبيرة من الموظفين ستحتاج إلى مزيد من التدريب أو إعادة التدريب في السنوات القليلة المقبلة حتى تتمكن من مواكبة التغييرات. على وجه الخصوص ، تلعب القدرة على تطبيق وفهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي دورًا مركزيًا. أي شخص يمكنه تصميم أو رعاية أو تطوير العمليات الآلية المعقدة سيكون شائعًا جدًا في المستقبل.
موضوع نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) ، أي نماذج لغة الذكاء الاصطناعى التي يمكن أن تقليد التواصل البشري بشكل أصلي تقريبًا ، تحظى باهتمام كبير حاليًا. يمكن استخدام هذه النماذج لمجموعة متنوعة من المهام ، على سبيل المثال في توليد النص التلقائي ، والرد على استفسارات العملاء أو في إدارة المعرفة للشركة. تشير التقديرات إلى أن LLMs يمكن أن تتولى جزءًا مهمًا من أنشطة المكاتب في المستقبل وبالتالي زيادة الإنتاجية في العديد من المجالات. ومع ذلك ، من المهم أن يتعلم الموظفون استخدام هذه الأنظمة بكفاءة واستجوابها بشكل نقدي.
"مثلث الأتمتة"
في المناقشات حول مستقبل العمل ، غالبًا ما يتم ذكر مفهوم "مثلث الأتمتة". إنها تعني التوازن بين:
- أتمتة الأجهزة (الروبوتات ، الآلات)
- أتمتة البرامج (مثل RPA ، خوارزميات الذكاء الاصطناعي)
- العمال البشريون (مع الإبداع والتفاعل الاجتماعي والمرونة)
"مفتاح النجاح هو الجمع بين مهارات الآلات والمواهب البشرية على النحو الأمثل." يركز الناس على المهام التي تتطلب الحكم أو التعاطف أو حل المشكلات الإبداعية.
9. نماذج أعمال جديدة: روبوت كخدمة (RAAS)
تطور مثير للاهتمام في تقديم الروبوتات في الشركات هو ظهور نماذج الخدمة. على غرار البرمجيات كخدمة (SAAS) ، يمكن للشركات استئجار الروبوتات والخدمات المرتبطة بها مثل الصيانة والدعم بدلاً من شرائها. يشار إلى هذا النهج باسم Robot-As-a-Service (RAAS).
RAAS على وجه الخصوص يجعل من الأسهل على الشركات الصغيرة والمتوسطة تقديم تقنيات الأتمتة لأنه يتم إلغاء الاستثمارات الأولية العالية. عادةً ما يتحمل مزود الخدمة مسؤولية الأداء السلس للروبوتات والتحديثات العادية. هذا يقلل من خطر سوء الفهم باهظ الثمن ويسرع التنفيذ. في الوقت نفسه ، يعد RAAS نموذجًا تجاريًا يعزز الابتكار المستمر لأن الشركات المصنعة تعمل باستمرار على تحسينات للبقاء على قيد الحياة في السوق التنافسية.
10. المخاوف القانونية والأخلاقية
التحديات القانونية
في الرعاية الصحية ، ولكن أيضًا في مجالات حساسة أخرى ، تمت مناقشة موضوع المسؤولية والموافقة على أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف. والسؤال الرئيسي هو: كيف يمكن اعتماد أنظمة التعلم بشكل مستمر ، ويتطور سلوكه باستمرار؟ عادة ما تكون إجراءات القبول التقليدية ثابتة ولا تتزامن إلا مع طبيعة خوارزميات التعلم الذاتي. لذلك يجب أن يخلق الإطار القانوني المستقبلي قواعد حول كيفية تقييم تحديثات البرامج والمهارات المدربة حديثًا بشكل قانوني.
الجوانب الأخلاقية
بالإضافة إلى الجوانب القانونية ، تكون الأسئلة الأخلاقية ملحة أيضًا. تطور الذكاء الاصطناعى ، والذي يمكن استخدامه عسكريًا ، يثير صراعات الضمير. تواجه الشركات التحدي المتمثل في ضمان عدم استخدام تقنياتها لأغراض غير أخلاقية. بالإضافة إلى ذلك ، من المهم تجنب "التحيز" الذي تم تسريحه في البيانات بحيث تتخذ الخوارزميات قرارات عادلة.
تلعب الخصوصية وحماية البيانات أيضًا دورًا رئيسيًا. الأجهزة الذكية في الأسرة ، مثل الروبوتات المنظفات الفراغية أو المساعدين الصوتيين الرقميين ، تجمع باستمرار معلومات حول بيئتهم. يجب أن يكون المستخدمون قادرين على الاعتماد على حقيقة أن هذه البيانات آمنة ولا تتعرض للإيذاء.
11. الاتجاهات المستقبلية في الروبوتات القائمة على الذكاء الاصطناعي
سيصبح التطوير الإضافي للذكاءات الاصطناعية والروبوتات مرئية في المزيد والمزيد من مجالات الحياة والعمل في السنوات القادمة. بعض الاتجاهات ناشئة:
التعلم التكيفي والأتمتة المرنة
ستتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعى بشكل متزايد من تحليل محيطها وتكييف سلوكهم تلقائيًا. وهذا يجعل الحلول الآلية أكثر تنوعًا ويمكّن الاستخدام الأكثر كفاءة لتغيير بيئات الإنتاج.
الحوسبة الحافة
من أجل تقليل أوقات الكمون ومعالجة البيانات بشكل آمن ، تقوم العديد من الشركات بتحويل وظائف الذكاء الاصطناعي إلى الأجهزة المحلية (أجهزة Edge). لذلك يمكن أن تتفاعل أنظمة الروبوت في الوقت الفعلي دون الاعتماد على سحابة خارجية.
بناء الضوء والأنظمة المعيارية
أصبحت الروبوتات أسهل بشكل متزايد وأكثر وحدات وأسهل في البرنامج. هذا يقلل من حواجز المدخل للشركات التي ترغب في أتمتة.
تحسين التفاعل بين الإنسان والآلة
واجهات بين البشر والروبوتات تصبح أكثر سهولة. يمكن أن تؤدي معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الإيماءات إلى تفاعل أكثر سلاسة. بالإضافة إلى ذلك ، تسمح أدوات التطوير الجديدة وبيئات البرمجة بالتكيف السريع مع سيناريوهات الاستخدام الفردي.
دمج الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية
بالإضافة إلى التطبيقات الصناعية ، ستظهر الروبوتات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في الأسر الخاصة أو في المساحة العامة. على سبيل المثال ، فإن روبوتات التسليم أو الروبوتات التنظيف أو الصحابة الرقمية لكبار السن هي مجالات تطبيق يمكن تصورها والتي ستستمر في الحصول على أهمية في المستقبل.
من المناسب؛
12. توصيات للعمل للشركات
من أجل استغلال إمكانات الذكاء الاصطناعى ، والروبوتات والأتمتة قدر الإمكان وإتقان التحديات الحالية بنجاح ، تتوفر التوصيات التالية:
تعريف مستهدف واضح
يجب أن تحدد الشركات بالضبط ما يريدون تحقيقه من خلال الذكاء الاصطناعي والروبوتات. فقط أولئك الذين لديهم أهداف واضحة والأرقام الرئيسية يمكنهم تقييم ما إذا كان المشروع يستحق العناء وما هي الخطوات اللازمة.
التنفيذ خطوة بخطوة
قد يكون من المنطقي البدء بمشاريع تجريبية أصغر لاكتساب خبرة أولية. على هذا الأساس ، يمكن ملاحظة التقنيات المناسبة بشكل خاص في بيئتك الخاصة. يمكن بعد ذلك تحجيم المشاريع التجريبية الناجحة وتمديدها إلى مناطق أخرى.
الاستثمار في مزيد من التدريب
لا يزال العامل البشري مركزيًا في العمليات الآلية. لا يمكن تحقيق مستوى عالٍ من القبول والاستخدام الفعال للتقنيات الجديدة إلا إذا تم تدريب الموظفين في الوقت المناسب وبشكل جيد. هذا يخلق الثقة ويحسن النتائج.
التعاون مع الخبراء
غالبًا ما يتطلب إنشاء مشروع KI أو Robotics فريقًا متعدد التخصصات. تستفيد الشركات من البحث عن الشركاء-في شكل تعاون مع الشركات الناشئة أو معاهد الأبحاث أو مقدمي الخدمات المتخصصين.
النظر في الجوانب الأخلاقية والقانونية
عند تقديم تقنيات جديدة ، يجب عدم إهمال حماية البيانات وأمن البيانات والمبادئ الأخلاقية. إن الفحص القانوني المبكر ومشاركة الخبراء المقابلين يمنعون المشاكل وتعزيز ثقة الجمهور.
الاستدامة في التركيز
يجب دائمًا النظر في حلول الذكاء الاصطناعى المتقدمة وأتمتة من وجهة نظر الاستدامة. تعزز الشركات التي تتابع نهج الموارد المنافسة قدرتها التنافسية وتقدم مساهمة في حماية المناخ.
الطريق إلى الإنتاج الذكي: استراتيجيات للشركات في عصر الذكاء الاصطناعي
لم تعد AI والروبوتات والأتمتة موسيقى في المستقبل ، ولكنها تستخدم بالفعل بنجاح في الشركات في جميع أنحاء العالم. أنها تشكل إمكانات هائلة لزيادة الإنتاجية وخفض التكاليف وجعل ظروف العمل أكثر أمانًا وأكثر جاذبية. ومع ذلك ، في الوقت نفسه ، يخضعون للتحديات: من المخاوف الأمنية والمتطلبات التنظيمية إلى نقص العمال المهرة للقضايا الأخلاقية والقانونية.
ومع ذلك ، تبين العديد من الأمثلة العملية أن الالتزام المخطط استراتيجيا يستحق العناء. توضح شركات مثل Walmart أو Brother International أو Siemens كيف تعمل سلسلة التوريد على تحسين سلسلة التوريد من خلال مشاريع الذكاء الاصطناعي والروبوتات ، ويمكن تسريع عمليات التوظيف ويمكن أن تكون عمليات الإنتاج أكثر كفاءة. في صناعة السيارات ، يستخدم المصنعون مثل BMW أول البشرية أو الروبوتات المعرفية لتخفيف موظفي الأنشطة المجهدة جسديًا.
يؤكد الخبراء من الصناعة والبحث أن الأمر يستحق الترويج للتعاون بين الإنسان والآلة بدلاً من التركيز حصريًا على مستقبل تلقائي بالكامل. من أجل النجاح على المدى الطويل ، فإن التوازن المتوازن بين مهارات الأجهزة ، وإمكانيات أتمتة البرمجيات والإبداع الذي لا يمكن تعويضه ، والمرونة وخبرة البشر أمرون بالغ الأهمية.
أخيرًا وليس آخرًا ، تلعب موضوعات مثل إدارة البيانات والأخلاق وحماية البيانات والاستدامة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعى الحديثة والروبوتات دورًا متزايد الأهمية. فقط أولئك الذين يتحملون مسؤولية الاستخدام المسؤول والآمن للتقنيات سوف يكونون ناجحين على المدى الطويل - اقتصاديًا واجتماعيًا.
بشكل عام ، تقع الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأتمتة على مسار نمو قوي وتفتح فرصًا جديدة في جميع الصناعات تقريبًا. ومع ذلك ، من الأهمية بمكان أنه لا يمكن أن تسترشد فقط باستحقاق التكنولوجيا ، ولكن أيضًا لاحظ الجوانب التنظيمية والقانونية والإنسانية. هذه هي الطريقة الوحيدة لتصبح حقيقة إنتاج ذكية وخلق قيمة مضافة لجميع المشاركين على المدى الطويل.
مناسب ل:
نحن هنا من أجلك - المشورة - التخطيط - التنفيذ - إدارة المشاريع
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
كونراد ولفنشتاين
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.