Zabiják práce nebo Joker? Pravda o automatizaci, AI a robotice - od montážní linky po „pamětní popruh“? - Obrázek: xpert.digital
Smart Factory: Výzvy a řešení na cestě k inteligentní výrobě
Od montážní linky do „Memorial Band“: AI roboti mění pravidla hry průmyslu
Průmyslová výroba prochází fází hlubokých změn. Nové technologie jako umělá inteligence (AI), robotika a automatizace slibují dalekosáhlé změny téměř v každém odvětví, od výroby a logistiky po zdravotnictví a maloobchod. Mnoho lidí s rozhodovací pravomocí si je vědomo obrovského potenciálu těchto technologií a považuje umělou inteligenci, robotiku a automatizaci za klíče k budoucnosti. Praxe zároveň ukazuje, že ještě existují značné překážky, které je třeba překonat, než bude možné celoplošně zavést inteligentní výrobní a procesní řetězce.
Následující text zkoumá, jaké překážky existují na cestě k inteligentní výrobě, jak mohou společnosti úspěšně čelit těmto výzvám a jaké trendy a vývoj utváří budoucnost umělé inteligence, robotiky a automatizace. Důraz je kladen na fundovanou a srozumitelnou prezentaci: jde o zvýraznění nejdůležitějších aspektů, vysvětlení požadovaných odborných termínů a vyvození doporučení pro postup v praxi.
Vhodné pro:
- Smart Factory: Superrychlé datové sítě pro budoucí intralogistické scénáře – technologie a síť 5G – kampusová síť 5G SA
- Smart Factory: S efektivní intralogistikou k Průmyslu 4.0
1. Potenciál a význam umělé inteligence, robotiky a automatizace
Revoluční technologie pro konkurenceschopnost a růst
Společnosti se stále více obracejí na systémy umělé inteligence, robotiku a automatizaci, protože očekávají výrazné zvýšení produktivity, nižší náklady a větší konkurenceschopnost. Konkrétní výsledky lze pozorovat již v mnoha oblastech: systémy s podporou AI například provádějí komplexní analýzy, identifikují zdroje chyb ve výrobních procesech nebo umožňují prediktivní údržbu strojů. Roboti mohou plnit monotónní, fyzicky náročné a potenciálně nebezpečné úkoly, zatímco automatizované procesy optimalizují efektivitu celých dodavatelských řetězců.
Příklady z praxe
- Logistika: Autonomní mobilní roboty (AMR) se používají ve skladech k vychystávání nebo přepravě zboží. To zvyšuje efektivitu a ulevuje zaměstnancům.
- Výroba: Kolaborativní roboti (coboti) pracují bok po boku s lidmi a umožňují flexibilní přizpůsobení výrobních kroků.
- Sektor služeb: Systémy umělé inteligence mohou zpracovávat dotazy zákazníků, využívat automatizované chatboty k zodpovězení dotazů, a tak zlepšovat služby zákazníkům.
- Zdravotnictví: Roboti se používají při operacích nebo rehabilitacích, zatímco aplikace AI mohou lékařům pomoci při diagnostice.
Tyto příklady ilustrují širokou škálu aplikací. Navzdory těmto pozitivním výhledům však existuje řada problémů, které ztěžují průlom k širokému použití.
Vhodné pro:
2. Klíčové překážky a výzvy
Bezpečnostní požadavky a regulační požadavky
Firmy i veřejnost často přistupují k novým technologiím opatrně. Otázky bezpečnosti hrají ústřední roli: když roboti pracují přímo s lidmi, je třeba předcházet nehodám. To platí zejména pro kolaborativní roboty (coboty), kteří sdílejí pracovní prostory se zaměstnanci. I ty nejmenší chybné pohyby mohou mít potenciálně vážné následky, proto jsou systémy často vybaveny přídavnými senzory, automatickými zastavovacími mechanismy nebo ochrannými zařízeními.
„Společnosti musí investovat do robustních bezpečnostních konceptů, aby systémy umělé inteligence a roboti splňovali platné bezpečnostní standardy,“ je požadavek, který je často slyšet z průmyslu a výzkumu. V mnoha odvětvích navíc platí přísné regulační požadavky, od ochrany dat až po odpovědnost za výrobek. Zejména u aplikací AI není jasné, jak lze odpovědět na otázku odpovědnosti, pokud se učící systém rozhodne nesprávně. Legislativa to musí urychleně upravit a vytvořit jasné rámcové podmínky.
Vysoké náklady a nedostatek financí
Velkou překážkou jsou i nadále náklady. Vývoj a implementace řešení umělé inteligence i řešení pro robotiku a automatizaci vyžaduje vysoké počáteční investice. To začíná hardwarem, například senzory a akční členy, pokračuje robotickými platformami a zahrnuje také vysoce specializované komponenty, jako jsou lidary nebo výkonné procesory. Dalším nákladovým bodem je vývoj softwaru: Algoritmy umělé inteligence musí být někdy vyvinuty a vyškoleny na míru pro speciální případy použití, což vyžaduje kvalifikované specialisty a drahé výpočetní kapacity.
Finanční zátěž je často velkou překážkou, zejména pro malé a střední společnosti, zejména proto, že konkrétní návratnost investic (ROI) u projektů AI nelze vždy přesně určit předem. Existují však způsoby, jak tyto problémy obejít:
- Cloudové služby: Cloudové služby AI umožňují firmám flexibilně pronajímat výpočetní výkon a úložný prostor a vyhnout se tak vysokým nákladům na hardware.
- Pilotní projekty: Společnosti mohou začít s menšími projekty a měřit jejich úspěšnost před tím, než provedou větší investice.
- Spolupráce a výzkumné projekty: Spolupráce s univerzitami, výzkumnými institucemi nebo technologickými partnery umožňuje sdílet náklady a vyměňovat si znalosti.
Nedostatek kvalifikovaných pracovníků a nedostatek know-how
Nedostatek kvalifikovaného personálu je jednou z největších výzev při implementaci projektů umělé inteligence a robotiky. Společnosti potřebují odborníky, kteří mají jak znalosti programování, tak důkladné pochopení strojového učení, robotického řízení a analýzy dat. Zároveň jsou požadovány dovednosti v oblasti rozhraní, protože integrace řešení AI nebo robotů do stávajících procesů vyžaduje také porozumění obchodním procesům a strategickému plánování.
Pokud se tito kvalifikovaní pracovníci nenajdou včas, bude vývoj postupovat pomalu. Aby tomu zabránily, mnoho společností spoléhá na další školení svých stávajících zaměstnanců. Nové vzdělávací formáty, certifikační programy a online kurzy umožňují předávat zaměstnancům relevantní znalosti AI a automatizace, aniž by se museli vzdát své práce. Další možností je zintenzivnění spolupráce se vzdělávacími institucemi či start-upy, které již mají v těchto oblastech vybudované kompetence.
IT infrastruktura a dostupnost dat
Moderní AI a robotické systémy spoléhají na spolehlivou a výkonnou IT infrastrukturu. Velké množství dat se musí zaznamenávat, přenášet, ukládat a vyhodnocovat. Zpracování v reálném čase je také důležité ve výrobních prostředích – zpoždění může způsobit poškození strojů nebo produktů. Pokud je firemní síť nestabilní nebo příliš pomalá, lze AI aplikace používat jen v omezené míře.
Kromě infrastruktury je zásadním faktorem také kvalita a dostupnost dat. Modely umělé inteligence musí být trénovány s rozsáhlými daty, aby mohly rozpoznat spojení a učit se z nich. Často však chybí standardizované formáty nebo dostatečně označené datové soubory. Kromě toho existují obavy o ochranu dat, obchodní tajemství a dodržování předpisů v mnoha oblastech, zejména v prostředí B2B. Společnosti jsou proto povinny vyvinout koncepty pro efektivní správu dat, například zavedením pokynů pro správu dat a zajištěním bezpečného a transparentního zacházení s daty.
Etické a právní aspekty
Systémy umělé inteligence a roboti vyvolávají řadu etických a právních otázek. Hlavní důraz je kladen na odpovědnost: Kdo nese odpovědnost, pokud aplikace podporovaná umělou inteligencí provede nesprávné předpovědi nebo když robot v kritickém scénáři nesprávně zareaguje? Jsou zde také otázky týkající se ochrany dat a soukromí. Aplikace umělé inteligence, které vyhodnocují osobní údaje, musí splňovat přísné zásady ochrany údajů. V mnoha odvětvích také existují obavy, že systémy umělé inteligence by mohly zvýšit zkreslení a diskriminaci, pokud by použitá data nebyla dostatečně různorodá.
Diskutuje se také o vojenských aplikacích umělé inteligence a robotiky. Společnosti, které vyvíjejí technologie dvojího použití, čelí obvinění, že by jejich produkty mohly být použity i pro vojenské účely. Zde musí být etika zakotvena ve firemní strategii, aby se zabránilo zneužívání. V každodenním životě, jako jsou servisní roboti nebo asistenční systémy založené na AI pro váš domov, jsou ochrana dat a soukromí ústředními aspekty, které by měly být brány v úvahu při vývoji produktu.
Přijetí a důvěra zaměstnanců
Přes veškeré nadšení z nových technologií by se nemělo zapomínat, že zavedení AI a robotiky do firem s sebou přináší velké změny pro zaměstnance. Často panuje obava, že by mohlo dojít ke ztrátě pracovních míst nebo že se zaměstnanci dostanou pod tlak kvůli neustálému sledování. Je proto nezbytné včas a transparentně komunikovat, jak bude technologie využívána a jaké výhody přinese všem zúčastněným.
„Budoucnost spočívá ve spolupráci mezi lidmi a stroji – nikoli v přemísťování,“ je často citované motto. Zaměstnanci by měli být zapojeni do rozhodovacích procesů, aby se mohli s inovacemi ztotožnit. Programy průběžného vzdělávání a školení pomáhají snižovat obavy a zvyšovat sebevědomí při práci s umělou inteligencí, robotikou a automatizací.
3. Hlasy z průmyslu a výzkumu
V oboru panuje široká shoda, že umělá inteligence a robotika primárně slouží k rozšiřování schopností lidí a k bezpečnější a efektivnější práci. Úplné nahrazení lidských pracovníků inteligentními stroji není z pohledu mnoha odborníků reálné ani žádoucí.
Dr. Susanne Bieller, generální tajemnice Mezinárodní federace robotiky (IFR), je často citována: „V dohledné době nebude existovat žádná umělá robotická inteligence, která by byla ve všech oblastech lepší než lidská inteligence v současné době v kombinaci s umělou inteligencí nemůže zcela nahradit člověka v jeho přizpůsobivosti, flexibilitě a kreativních schopnostech řešit problémy. Místo toho vidí „nejužitečnější případy použití AI v robotice při rozpoznávání prostředí a při optimalizaci výkonu robotů“.
Také prof. Dr. Jan Peters, vedoucí výzkumu renomovaného výzkumného centra AI, vidí v průmyslové robotice velký potenciál, zejména za předpokladu, že v budoucnu se již prostředí nebude muset přizpůsobovat robotovi, ale robot bude mít schopnost přizpůsobit se různé úkoly nezávisle Nastavení produkčních prostředí. „Jsem přesvědčen, že roboti si najdou cestu do milionů domácností, jakmile budou cenově dostupní,“ je vize, kterou opakovaně vyjádřil v rozhovorech.
Michael Mayer-Rosa, zástupce technologické společnosti, vyzdvihuje jako největší výzvy aspekty, jako je bezpečnost a spolehlivost, složitost zpracování dat a etické a právní obavy. Podobně Jens Kotlarski, generální ředitel robotické společnosti, zdůrazňuje význam AI pro flexibilní návrh použití robotů, zejména ve složitých úlohách nebo ve scénářích s dynamickými změnami.
Vhodné pro:
4. Úspěšné příklady z praxe
Pohled na úspěšné implementace ukazuje potenciál, který se skrývá v AI, robotice a automatizaci, pokud se společnostem podaří překonat technické, organizační a kulturní překážky.
- Walmart: Společnost používá AI k optimalizaci svého dodavatelského řetězce, zkrácení dodacích lhůt a zlepšení úrovně zásob. Walmart navíc používá ke správě inventáře roboty s umělou inteligencí. Zlepšení efektivity má pozitivní dopad na celý hodnotový řetězec.
- Brother International: Brother International spoléhá při náboru na AI. Automatizovaný systém identifikuje vhodné kandidáty, naplánuje pohovory a zodpoví standardizované otázky v procesu podávání žádostí. To výrazně zkrátilo čas potřebný k obsazení pozice.
- Siemens: Skupina používá AI pro prediktivní údržbu ve výrobě. Analýzou strojních dat lze včas identifikovat potenciální poruchy a plánovaně je odstranit. To snižuje prostoje a zvyšuje produktivitu. Modely AI se navíc používají k optimalizaci a řízení výrobních procesů, což snižuje spotřebu energie a zvyšuje rychlost výroby.
- BMW: Humanoidní robot je v továrně poprvé použit k podpoře zaměstnanců při těžké fyzické práci. BMW také zkoumá využití kognitivních robotů, kteří dokážou pomocí AI vnímat své okolí a provádět složitější úkoly.
- Sereact: Společnost věnující se takzvané „vtělené AI“. Zde se kombinuje vizuální uvažování zero-shot a hlasové pokyny, takže roboti mohou provádět i úkoly, pro které nebyli výslovně vyškoleni. Tato flexibilita může přinést obrovské výhody, zejména pro použití v dílnách a skladovacích prostorech, například když se procesy často mění.
5. Typy robotů v automatizaci
Robotika se v posledních letech rychle rozvíjí. Existují různé typy robotů, které byly vyvinuty pro speciální požadavky a každý má své vlastní silné stránky:
- Kolaborativní roboti (coboti): Coboti jsou navrženi tak, aby pracovali přímo s lidmi. Mají senzorové systémy, které jsou určeny k prevenci nehod a jsou poměrně snadno programovatelné. Mezi typické oblasti použití patří montážní práce, precizní práce nebo zajištění kvality.
- Autonomní mobilní roboti (AMR): AMR procházejí svým prostředím bez pevných směrnic a mohou plánovat trasy nezávisle. Díky tomu jsou velmi oblíbené v logistice, například k převozu materiálu z jednoho místa na druhé nebo k samostatnému provádění vychystávání ve skladech.
- Humanoidní roboti: Tito roboti napodobují lidské tvary a pohyby. Vaše pole použití sahá od péče a podpory až po předváděcí aktivity na veletrzích. Jsou obecně dražší a složitější než coboti nebo AMR, ale v budoucnu mohou být zajímavé zejména v oblastech, kde je vyžadována lidská interakce a jemné motorické dovednosti.
6. Udržitelnost a energetická účinnost
Jedním z aspektů, který je v posledních letech stále důležitější, je otázka udržitelnosti. Umělá inteligence a robotika mohou v mnoha ohledech učinit výrobu ekologičtější a efektivnější z hlediska zdrojů. Automatická optimalizace výrobních procesů pomáhá snižovat plýtvání materiálem, optimalizovat intervaly údržby a lépe využívat energii.
Roboty lze například naprogramovat tak, aby pracovaly pouze tehdy, když je to skutečně potřeba, nebo aby se přepnuly do režimu úspory energie v době mimo špičku. V dodavatelských řetězcích lze emise CO₂ snížit pomocí inteligentního plánování tras. Senzory a analýzy umělé inteligence navíc usnadňují odhalování slabých míst ve výrobním procesu, takže zdroje lze využívat konkrétněji.
Společnosti, které aktivně usilují o energeticky účinnou automatizaci, obvykle těží z více než jen finančních aspektů. Vzhledem k tomu, že se přísné ekologické normy a cíle snižování CO₂ stávají stále více konkurenčním faktorem, udržitelná výroba také podporuje pověst a zajišťuje dlouhodobé tržní výhody.
7. Náklady a ROI AI, robotizace a automatizace
Nákladové faktory
Celkové náklady na zavedení AI a robotických systémů se mohou skládat z mnoha komponent:
- Nákup fyzických zařízení (robotická ramena, senzory, hardware)
- Vývoj a implementace softwaru
- Licenční poplatky za nástroje AI a platformy pro zpracování dat
- Smlouvy o údržbě a servisu
- Školení a další vzdělávání zaměstnanců
Výpočet ROI
Společnosti často hodnotí projekty AI na základě návratnosti investic. To znamená, že se počítá, v jakém okamžiku bude investice kompenzována v podobě úspory nákladů nebo dodatečného prodeje a jaké zisky lze očekávat ve střednědobém horizontu. Je třeba poznamenat, že řešení AI, robotiky a automatizace vedou nejen k přímé úspoře času a nákladů, ale často také zvyšují kvalitu produktů, spokojenost zaměstnanců a loajalitu zákazníků.
Praktické zkušenosti ukazují, že investice do automatizovaných procesů se často vrátí samy během několika měsíců, pokud jsou dobře naplánovány a implementovány. Klasickým příkladem je Robotic Process Automation (RPA) v administrativě nebo zákaznickém servisu, kde jsou opakující se úkoly automatizovány, a tudíž dokončeny výrazně efektivněji.
8. Dopad na svět práce a požadavky na dovednosti
Změna ve světě práce
Využití AI a robotiky může na jedné straně nahradit rutinní činnosti a tím ohrozit pracovní místa, na druhé straně vznikají nové profesní obory, například ve vývoji AI, analýze dat nebo údržbě složitých automatizovaných systémů. Nové příležitosti se otevírají také v tradičních profesích, kdy nástroje podporované umělou inteligencí usnadňují každodenní práci a umožňují soustředit se na složitější, kreativní úkoly.
To má za následek posun v profilech dovedností: tam, kde dříve postačovaly čistě manuální dovednosti, jsou nyní vyžadovány základní znalosti o zpracování dat, automatizaci a aplikacích AI. Spolupráce člověk-stroj přitom vyžaduje určité technické porozumění a ochotu zapojit se do nových pracovních procesů.
Nové kvalifikační požadavky
Mnoho studií předpokládá, že v příštích několika letech bude významná část zaměstnanců potřebovat další školení nebo rekvalifikaci, aby udrželi krok se změnami. Schopnost používat a rozumět aplikacím AI hraje obzvláště ústřední roli. Ti, kteří dokážou navrhnout, podpořit nebo dále vyvíjet složité automatizované procesy, budou v budoucnu velmi žádaní.
Velké pozornosti se v současnosti dostává tématu velkých jazykových modelů (LLM), tedy jazykových modelů AI, které dokážou téměř autenticky napodobovat lidskou komunikaci. Tyto modely lze použít pro různé úkoly, jako je automatické generování textu, odpovídání na dotazy zákazníků nebo při řízení znalostí společnosti. Odhaduje se, že LLM by v budoucnu mohly převzít významnou část kancelářské práce, a tím zvýšit produktivitu v mnoha oblastech. Je však důležité, aby se zaměstnanci naučili tyto systémy kompetentně používat a kriticky je zpochybňovat.
"Trojúhelník automatizace"
Koncept „automatizačního trojúhelníku“ je často zmiňován v diskusích o budoucnosti práce. Představuje rovnováhu mezi:
- Hardwarová automatizace (robotika, stroje)
- Softwarová automatizace (např. RPA, algoritmy AI)
- Lidská pracovní síla (s kreativitou, sociální interakcí a flexibilitou)
"Klíč k úspěchu spočívá v optimální kombinaci schopností strojů a lidských talentů." Lidé se zaměřují na úkoly, které vyžadují úsudek, empatii nebo kreativní řešení problémů.
9. Nové obchodní modely: Robot-as-a-Service (RaaS)
Zajímavým vývojem v zavádění robotiky ve firmách je vznik modelů služeb. Podobně jako u Software-as-a-Service (SaaS) si společnosti mohou roboty a související služby, jako je údržba a podpora, na omezenou dobu pronajímat namísto jejich nákupu. Tento přístup se nazývá Robot-as-a-Service (RaaS).
RaaS usnadňuje zejména malým a středním firmám zavádění automatizačních technologií, protože nejsou potřeba vysoké počáteční investice. Poskytovatel služeb obvykle přebírá odpovědnost za bezproblémové fungování robotů a za pravidelné aktualizace. To snižuje riziko drahé špatné investice a urychluje implementaci. RaaS je zároveň obchodním modelem, který podporuje neustálé inovace, protože výrobci neustále pracují na vylepšeních, aby přežili na konkurenčním trhu.
10. Právní a etické obavy
Právní výzvy
Ve zdravotnictví, ale i v dalších citlivých oblastech se intenzivně diskutuje o tématu odpovědnosti a schvalování systémů AI. Ústřední otázka zní: Jak lze certifikovat systémy s nepřetržitým učením, jejichž chování se během používání neustále vyvíjí? Tradiční schvalovací postupy jsou obvykle statické a pouze v omezené míře odpovídají povaze samoučících se algoritmů. Budoucí právní rámce proto musí vytvořit pravidla, jak jsou aktualizace softwaru a nově vyškolené dovednosti právně posuzovány.
Etické aspekty
Kromě právních aspektů jsou naléhavé i otázky etické. Vývoj umělé inteligence, kterou lze použít pro vojenské účely, vyvolává konflikty svědomí. Společnosti čelí výzvě zajistit, aby jejich technologie nebyly používány k neetickým účelům. Kromě toho je důležité vyhnout se takzvanému „biasu“ v datech, aby algoritmy činily spravedlivá rozhodnutí.
Velkou roli hraje také ochrana soukromí a dat. Chytrá zařízení v domácnosti, jako jsou roboti vysavačů nebo digitální hlasoví asistenti, nepřetržitě sbírají informace o svém okolí. Uživatelé se musí spolehnout na to, že tato data jsou v bezpečí a nebudou zneužita.
11. Budoucí trendy v robotice založené na umělé inteligenci
Další rozvoj umělé inteligence a robotiky bude v následujících letech viditelný ve stále více oblastech života a práce. Objevují se některé trendy:
Adaptivní učení a flexibilní automatizace
Systémy AI budou stále více schopny analyzovat své prostředí a přizpůsobovat své chování za chodu. Díky tomu jsou robotická řešení všestrannější a umožňuje efektivnější využití v měnících se výrobních prostředích.
Edge computing
S cílem snížit latenci a bezpečněji zpracovávat data mnoho společností přesouvá funkce umělé inteligence na lokální zařízení (edgeová zařízení). To umožňuje robotickým systémům reagovat v reálném čase, aniž by se musely spoléhat na externí cloud.
Lehká konstrukce a modulární systémy
Roboty jsou stále lehčí, modulárnější a snáze se programují. To snižuje překážky vstupu pro společnosti, které chtějí automatizovat.
Vylepšená interakce člověk-stroj
Rozhraní mezi lidmi a roboty jsou stále intuitivnější. Zpracování přirozeného jazyka a rozpoznávání gest může vést k ještě hladší interakci. Nové vývojové nástroje a programovací prostředí navíc umožňují rychlé přizpůsobení jednotlivým aplikačním scénářům.
Integrace AI do každodenního života
Kromě průmyslových aplikací se robotika podporovaná umělou inteligencí bude stále častěji objevovat v soukromých domácnostech nebo veřejných prostorách. Například doručovací roboti, čistící roboti nebo digitální společníci pro starší lidi jsou myslitelnými oblastmi použití, které budou v budoucnu stále nabývat na významu.
Vhodně;
12. Doporučení pro podnik
Aby bylo možné co nejlépe využít potenciál AI, robotiky a automatizace a úspěšně zvládnout stávající výzvy, doporučují se následující doporučení:
Jasná definice cíle
Společnosti by si měly přesně definovat, čeho chtějí pomocí AI a robotiky dosáhnout. Pouze ten, kdo má jasné cíle a klíčové postavy, může zhodnotit, zda se projekt vyplatí a jaké kroky jsou nutné.
Implementace krok za krokem
Může mít smysl začít s menšími pilotními projekty, abyste získali počáteční zkušenosti. Na tomto základě můžete určit, které technologie jsou obzvláště vhodné ve vašem vlastním prostředí. Úspěšné pilotní projekty pak lze škálovat a rozšířit do dalších oblastí.
Investice do dalšího vzdělávání
Lidský faktor zůstává ústředním bodem automatizovaných procesů. Vysoké úrovně přijetí a efektivního využívání nových technologií lze dosáhnout pouze tehdy, pokud budou zaměstnanci včas a důkladně proškoleni. To buduje důvěru a zlepšuje výsledky.
Spolupráce s odborníky
Vytvoření projektu umělé inteligence nebo robotiky často vyžaduje interdisciplinární tým. Firmy těží z hledání partnerů – ať už ve formě spolupráce se start-upy, výzkumnými ústavy nebo specializovanými poskytovateli služeb.
Zohlednění etických a právních aspektů
Při zavádění nových technologií nesmí být opomenuta ochrana dat, bezpečnost dat a etické zásady. Včasný právní přezkum a zapojení vhodných odborníků zabrání problémům a posílí důvěru veřejnosti.
V centru pozornosti udržitelnost
Pokročilá umělá inteligence a automatizační řešení by měla být vždy vnímána z hlediska udržitelnosti. Společnosti, které uplatňují přístupy šetřící zdroje, posilují svou konkurenceschopnost a přispívají k ochraně klimatu.
Cesta k inteligentní produkci: Strategie pro společnosti ve věku AI
Umělá inteligence, robotika a automatizace již nejsou věcí budoucnosti, ale již se úspěšně používají ve společnostech po celém světě. Mají obrovský potenciál zvýšit produktivitu, snížit náklady a učinit pracovní podmínky bezpečnějšími a atraktivnějšími. Zároveň však čelí mnoha výzvám: od bezpečnostních problémů a regulačních požadavků přes nedostatek kvalifikovaných pracovníků až po etické a právní problémy.
Nicméně četné praktické příklady dokazují, že strategicky plánované nasazení se vyplatí. Společnosti jako Walmart, Brother International a Siemens demonstrují, jak mohou projekty umělé inteligence a robotiky optimalizovat dodavatelský řetězec, urychlit procesy náboru a zefektivnit výrobní procesy. V automobilovém průmyslu výrobci jako BMW používají první humanoidní nebo kognitivní roboty, aby ulehčili zaměstnancům od fyzicky náročných úkolů.
Odborné posudky z průmyslu a výzkumu potvrzují, že stojí za to podporovat spolupráci člověka a stroje místo toho, abychom se soustředili výhradně na plně automatizovanou budoucnost. Pro dlouhodobý úspěch je zásadní rovnováha mezi schopnostmi hardwaru, možnostmi automatizace softwaru a nenahraditelnou kreativitou, flexibilitou a zkušenostmi lidí.
V neposlední řadě hrají ve vývoji moderních systémů umělé inteligence a robotiky stále důležitější roli témata jako správa dat, etika, ochrana dat a udržitelnost. Pouze ti, kteří převezmou odpovědnost za zodpovědné a bezpečné používání technologií, budou dlouhodobě úspěšní – ekonomicky i společensky.
Celkově lze říci, že AI, robotika a automatizace jsou na cestě silného růstu a otevírají nové příležitosti pro společnosti téměř ve všech odvětvích. Je však zásadní, abyste se nenechali vést pouze svým nadšením pro technologie, ale také vzali v potaz organizační, právní a lidské aspekty. Jedině tak se může inteligentní výroba stát realitou a vytvářet dlouhodobou přidanou hodnotu pro všechny zúčastněné.
Vhodné pro:
Jsme tu pro Vás - poradenství - plánování - realizace - projektové řízení
☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina
☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!
Konrad Wolfenstein
Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.
Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital
Těším se na náš společný projekt.