Avaldatud: 27. jaanuaril 2025 / UPDATE FROM: 27. jaanuar 2025 - autor: Konrad Wolfenstein
Töö tapja või Joker? Tõde automatiseerimise, AI ja robootika kohta - montaažijoonest “mälestusrihmani”? - pilt: xpert.digital
Nutikas tehas: väljakutsed ja lahendused intelligentse tootmise teel
Montalleerimisjoonest “Memoriaalbänd”: AI robotid muudavad tööstuse mängu reegleid
Tööstuslik tootmine on sügava muutusega. Uued tehnoloogiad, näiteks tehisintellekt (AI), robootika ja automatiseerimine, lubavad peaaegu kõigis tööstusharudes kaugeleulatuvaid muutusi, alates tootmis- ja logistikatööstusest kuni tervishoiu ja jaemüügini. Paljud otsustajad on teadlikud nende tehnoloogiate tohutust potentsiaalist ja peavad tuleviku võtmeteks AI -d, robootikat ja automatiseerimist. Samal ajal näitab praktika, et enne, kui intelligentsed tootmis- ja protsessiahelad saavad end koguda, on endiselt märkimisväärsed takistused.
Järgnevalt uuritakse, millised takistused on intelligentse tootmise teel, kuidas ettevõtted saavad nende väljakutsetega edukalt täita ning millised suundumused ja arengud kujundavad AI, robootika ja automatiseerimise tulevikku. Keskendutakse hästi alustatud ja arusaadavale esitlusele: see on kõige olulisemate aspektide rõhutamine, vajalike tehniliste terminite selgitamine ja praktikas soovituste tuletamine.
Sobib selleks:
- Nutikas tehas: super -kiire andmevõrgud intralogistika tulevaste stsenaariumide jaoks - 5G tehnoloogia ja võrk - 5G SA Campus Network
- Nutikas tehas: efektiivse intralogistiga tööstuses 4.0
1. AI potentsiaal ja tähendus, robootika ja automatiseerimine
Revolutsioonilised tehnoloogiad konkurentsivõime ja kasvu jaoks
Ettevõtted tegelevad üha enam AI -süsteemide, robootika ja automatiseerimisega, kuna lubavad märkimisväärset tootlikkust, väiksemaid kulusid ja suuremat konkurentsivõimet. Paljudes valdkondades võib juba konkreetseid tulemusi täheldada: AI-põhised süsteemid võtavad keerulisi analüüse, tuvastavad veaallikad tootmisprotsessides või võimaldavad masinate tulevikku suunatud hooldust. Robotid võivad omandada monotoonseid, füüsiliselt kurnavaid ja potentsiaalselt ohtlikke ülesandeid, samal ajal kui automatiseeritud protsessid optimeerivad kogu tarneahela tõhusust.
Näited praktikast
- Logistika: kauba valimiseks või transportimiseks kasutatakse laagrites autonoomseid mobiilseid roboteid (AMR). See suurendab tõhusust ja leevendab töötajaid.
- Tootmine: koostöörobotid (Cobots) töötavad inimestega kõrvuti ja võimaldab tootmisetappide paindlikku kohandamist.
- Teenindussektor: AI -süsteemid saavad redigeerida klientide päringuid, kasutada automatiseeritud vestlusprodukte küsimustele vastamiseks ja seeläbi parandada klienditeenindust.
- Tervishoius: robotit kasutatakse toiminguteks või rehabilitatsiooniks, samas kui AI rakendused saavad diagnoosimisel arste toetada.
Need näited illustreerivad laia valikut rakendusi. Vaatamata nendele positiivsetele vaadetele on aga mitmekesised väljakutsed, mis muudavad üleriigilise kasutamise läbimiseks keeruliseks.
Sobib selleks:
2. kesksed takistused ja väljakutsed
Julgeolekuprobleemid ja regulatiivsed nõuded
Ettevõtted ja üldsus puutuvad sageli uute tehnoloogiatega ette ettevaatlikult. Turvaküsimused mängivad keskset rolli: kui robotid töötavad otse inimestega, tuleb ära hoida õnnetusi. See kehtib eriti koostöörobotite (Cobots) kohta, mis jagavad töötajatega tööruume. Isegi väikseimatel väärkäitumistel võivad olla potentsiaalselt tõsised tagajärjed, mistõttu süsteemid on sageli varustatud täiendavate andurite, automaatsete stoppmehhanismide või kaitseseadmetega.
"Ettevõtted peavad investeerima kindlatesse turvakontseptsioonidesse, et AI -süsteemid ja robotid vastaksid kohaldatavatele turvastandarditele," on nõue, mida saab sageli kuulata tööstusest ja teadusuuringutest. Lisaks toimuvad paljudes tööstusharudes ranged regulatiivsed nõuded, mis ulatuvad andmekaitsest kuni tootevastutuseni. Eelkõige AI -rakenduste puhul on ebaselge, kuidas tuleb vastutusküsimusele vastata, kui õppesüsteem teeb vale otsuse. Siin peavad õigusaktid kiiresti kohandama ja looma selged raamistingimused.
Suured kulud ja rahastamise puudumine
Kulud on endiselt oluline takistus. AI -lahenduste, samuti robootika ja automatiseerimislahenduste väljatöötamine ja rakendamine on seotud kõrgete esialgsete investeeringutega. See algab riistvaraga, näiteks andurites ja ajamitega, jätkub robootikaplatvormidega ja sisaldab ka väga spetsialiseerunud komponente, näiteks lidar või tõhusad protsessorid. Täiendav kulupunkt on tarkvaraarendus: AI -algoritme tuleb mõnikord välja töötada ja koolitada spetsiaalseteks rakendusteks, mis nõuab kvalifitseeritud spetsialiste ja kalleid arvutusvõimalusi.
Eriti väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete jaoks on rahaline koormus sageli suur takistus, eriti kuna AI projektide konkreetset investeeringutasuvust (ROI) ei saa alati täpselt ette kindlaks teha. Sellegipoolest on nende probleemide vältimiseks viise:
- Pilveteenused: pilvepõhine AI-teenused saavad paindlikult rentida arvutusvõimsust ja salvestusruumi ning vältida kõrgeid riistvara kulusid.
- Pilootprojektid: Ettevõtted saavad alustada väiksemate projektidega ja mõõta oma edu enne suuremate investeeringute tegemist.
- Koostöö- ja teadusprojektid: koostöö ülikoolide, teadusasutuste või tehnoloogiapartneritega võimaldab kulusid teadmiste jagamiseks ja vahetamiseks.
Kvalifitseeritud töötajate puudus ja oskusteabe puudumine
Kvalifitseeritud töötajate puudumine on AI ja robootikaprojektide rakendamisel üks suurimaid väljakutseid. Ettevõtted vajavad eksperte, kellel on nii programmeerimise teadmisi kui ka hästi põhjendatud arusaamist masinõppe, robootika kontrolli ja andmete analüüsist. Samal ajal on vaja liideseoskusi, kuna AI või robotilahenduste integreerimine olemasolevatesse protsessidesse nõuab ka äriprotsesside ja strateegilise planeerimise mõistmist.
Kui neid spetsialiste õigel ajal ei leidu, edeneb areng ainult aeglaselt. Selle vastu võitlemiseks tuginevad paljud ettevõtted oma olemasoleva tööjõu edasisele koolitusele. Uued õppevormingud, sertifitseerimisprogrammid ja veebikursused võimaldavad edastada asjakohaseid asjakohaseid AI ja automatiseerimise teadmisi, ilma et nad peaksid oma tööst loobuma. Teine võimalus on koostöö intensiivistamine haridusasutustega või idufirmadega, kes on nendes valdkondades juba loonud oskusi.
IT infrastruktuur ja andmete kättesaadavus
Kaasaegsed AI ja robootikasüsteemid tuginevad usaldusväärsele ja võimsale IT -infrastruktuurile. Suures koguses andmeid tuleb registreerida, üle kanda, salvestada ja hinnata. Reaalne töötlemine sõltub ka tootmiskeskkondadest - viivitused võivad põhjustada masinaid või tooteid. Kui ettevõtte võrk on ebastabiilne või liiga aeglane, saab AI -rakendusi kasutada ainult piiratud määral.
Lisaks infrastruktuurile on andmete kvaliteet ja kättesaadavus ka otsustav tegur. AI mudeleid tuleb koolitada ulatuslike andmetega, et nad suudaksid ühendusi ära tunda ja neilt õppida. Siiski puuduvad sageli standardiseeritud vormingud või piisavad märgistatud andmekogumid. Lisaks on paljudes valdkondades muret andmekaitse, ärisaladuste ja vastavuse pärast, eriti B2B keskkonnas. Seetõttu peavad ettevõtted välja töötama kontseptsioonid tõhusaks andmehalduseks, näiteks tutvustades andmete juhtimise juhiseid ja tagades andmete ohutu ja läbipaistva kasutamise.
Eetilised ja juriidilised aspektid
AI süsteemid ja robotid tõstatavad mitmeid eetilisi ja juriidilisi küsimusi. Põhirõhk on vastutusel: kes vastutab, kui AI toetatud rakendus teeb valeprognoose või robot reageerib kriitilise stsenaariumi korral valesti? Samuti on küsimusi andmekaitse ja privaatsuse kohta. Isikuandmeid hindavad AI rakendused peavad vastama rangetele andmekaitse juhistele. Paljudes tööstusharudes on ka valju, et AI -süsteemid võivad suurendada moonutusi ja diskrimineerimist, kui kasutatud andmed pole piisavalt mitmekesine.
Samuti arutatakse AI ja robootika sõjaliste rakenduste üle. Kahekordselt kasutatavate tehnoloogiate arendavate ettevõtete silmitsi seisab süüdistus, et nende tooteid saaks kasutada ka sõjalistel eesmärkidel. Siin tuleb kuritarvitamise vältimiseks olla eetika ankurdatud ettevõtte strateegiasse. Igapäevases piirkonnas, näiteks teenindusrobotites või AI-põhistes abisüsteemides teie enda kodu jaoks, on andmekaitse ja privaatsus kesksed aspektid, mida tuleks tootearenduses juba arvesse võtta.
Töötajate aktsepteerimine ja usaldus
Hoolimata kõigist uute tehnoloogiate entusiasmile, ei tohiks unustada, et AI ja robootika tutvustamine ettevõttes toob töötajatele suuri muudatusi. Sageli muretseb, et töökohad võidakse välja jätta või et töötajad satuvad alalise jälgimise tõttu surve alla. Seetõttu on oluline suhelda varakult ja läbipaistvalt, kuidas tehnoloogiat tuleks kasutada ja milliseid eeliseid see kõigile toob.
"Tulevik seisneb inimese ja masina vahelises koostöös - mitte nihkes," on sageli viidatud juhtpõhimõte. Töötajad tuleks integreerida otsustusprotsessidesse, et nad saaksid uuendustega samastuda. Täiendavad koolitusprogrammid ja koolitus aitavad vähendada hirme ning tugevdada enesekindlust AI, robootika ja automatiseerimisega tegelemisel.
3. hääl tööstusest ja teadusuuringutest
Tööstuses on lai üksmeel, et AI ja robootikat kasutatakse peamiselt inimeste oskuste laiendamiseks ning nende töö turvalisemaks ja tõhusamaks muutmiseks. Paljude ekspertide vaatenurgast ei ole intelligentsete masinate abil inimtöötajate täielik ümberasustamine realistlik ega soovitav.
Rahvusvahelise robootikaföderatsiooni (IFR) peasekretäri dr Susanne Biellerit tsiteeritakse sageli hinnanguga: "Kõigis valdkondades ei ole lähitulevikus kunstlikku robotluure, mis oleks parem inimluurega." Ta rõhutab, et robotid, eriti koos AI -ga, ei saa inimesi täielikult asendada nende kohanemisvõime, paindlikkuse ja loomingulise probleemide lahendamisel. Selle asemel näeb ta "kõige mõistlikumat kasutusjuhtusid keskkonna valdkonnas robootika AI jaoks ja roboti jõudluse optimeerimisel".
Ka tuntud AI teaduskeskuse teaduspiirkonna juhataja prof dr Jan Peters näeb tööstuslikus robootikas suurt potentsiaali, eriti eeldusel, et tulevikus ei pea keskkond enam robotiga kohanema, vaid tal on võimalus iseseisvalt erinevate tootmiskeskkondadega kohaneda. "Olen veendunud, et robotid leiavad tee miljonitesse leibkondadesse niipea, kui need on taskukohased," on visioon, mida ta korduvalt intervjuudes väljendas.
Tehnoloogiaettevõtte esindaja Michael Mayer-Rosa rõhutab selliseid aspekte nagu turvalisus ja usaldusväärsus, andmetöötluse keerukus ning suurimate väljakutsetena ka eetilised ja juriidilised probleemid. Sarnaselt rõhutab robootikaettevõtte tegevdirektor Jens Kotlarski AI tähtsust roboti kasutamise paindliku kujunduse jaoks, eriti keerukate ülesannete korral või dünaamiliste muutustega stsenaariumide korral.
Sobib selleks:
4. Edu näited praktikast
Edukate rakenduste pilk näitab AI, robootika ja automatiseerimise potentsiaali, kui ettevõtetel õnnestub ületada tehnilisi, organisatsioonilisi ja kultuurilisi tõkkeid.
- Walmart: Ettevõte optimeerib oma tarneahela AI -ga, lühendab tarneaega ja parandab varusid. Lisaks kasutab Walmart varude haldamiseks AI-põhist robotit. Tõhususe suurenemine avaldab positiivset mõju kogu väärtusahelale.
- Vend International: Vend International tugineb AI -le. Automatiseeritud süsteem tuvastab sobivad kandidaadid, kavandab intervjuusid ja vastab standardiseeritud küsimustele taotlusprotsessis. Selle tulemusel võis vajalikku aega märkimisväärselt vähendada kuni positsiooni hõivamiseni.
- Siemens: Rühm kasutab AI -d prognoositava hoolduse säilitamiseks) tootmises. Masinaandmeid analüüsides saab potentsiaalseid tõrkeid varases staadiumis ära tunda ja kavandada. See alandab seisakuid ja suurendab tootlikkust. Lisaks kasutatakse AI mudeleid tootmisprotsesside optimeerimiseks ja juhtimiseks, mis vähendab energiatarbimist ja suurendab tootmiskiirust.
- BMW: Esmakordselt kasutatakse ühes töös humanoidrobotit raskete füüsiliste tööde toetamiseks. BMW kontrollib ka kognitiivsete robotite kasutamist, mis suudavad oma ümbruse AI kaudu salvestada ja keerukamaid ülesandeid täita.
- Teereact: ettevõte, mis on pühendunud SO -ga nimetatud "kehastatud AI". Siin ühendatakse visuaalsed null-laskude lugemis- ja keeleõpetajad, nii et robotid saaksid täita ka ülesandeid, mille jaoks nad ei olnud selgesõnaliselt koolitatud. See paindlikkus võib tuua töötubades ja salvestusalades kasutamiseks tohutuid eeliseid, näiteks kui protsesse sageli muudetakse.
5. Robotitüübid automatiseerimisel
Robootika on viimastel aastatel kiiresti arenenud. Seal on erinevat tüüpi roboteid, mis on välja töötatud spetsiaalsete nõuete jaoks ja igaühel on oma tugevused:
- Koostöörobotid (Cobots): Cobots on loodud otse inimestega töötamiseks. Neil on andurisüsteemid, mis peaksid õnnetusi vältima ja mida on suhteliselt lihtne programmeerida. Tüüpilised rakendusvaldkonnad on montaažitööd, hea töö või kvaliteedi tagamine.
- Autonoomsed mobiilrobotid (AMRS): AMR -id navigeerige oma ümbrusest läbi fikseeritud juhisteta ja saavad marsruute iseseisvalt planeerida. See muudab nad logistikas väga populaarseks, näiteks toodaks materjali ühest kohast teise või teostada kaubapoodides iseseisvalt valimist.
- Humanoidrobotid: need robotid jäljendavad inimlikku vormi ja liikumisi. Teie rakendusvaldkond ulatub hooldusest ja toetusest kuni tegevuse demonstreerimiseni messidel. Reeglina on need kallimad ja keerukamad kui Cobots või AMR -id, kuid tulevikus võivad nad eriti huvitavaks muutuda valdkondades, kus on vaja inimsuhet ja peenmotoorikat.
6. Jätkusuutlikkus ja energiatõhusus
Üks aspekt, mis on viimastel aastatel üha enam esiplaanil muutunud, on jätkusuutlikkuse küsimus. AI ja robootika võivad muuta tootmist mitmel viisil ökoloogilisemaks ja ressurssiliseks. Tootmisprotsesside automaatne optimeerimine aitab vähendada materiaalseid jäätmeid, optimeerida hooldusintervalle ja paremini kasutada energiat.
Näiteks saab roboteid programmeerida nii, et need toimivad ainult siis, kui tegelikult on vajadus või et nad lähevad energiasäästurežiimile väiksema stressi ajal. Tarneahelates saab CO₂ heitkoguseid vähendada intelligentse marsruudi kavandamisega. Lisaks muudavad andurid ja AI -analüüsid tootmisprotsessi nõrkuste tuvastamise lihtsamaks, et ressursse saaks täpsemalt kasutada.
Ettevõtted, kes püüdlevad aktiivselt energiatõhusa automatiseerimise poole, ei saa tavaliselt mitte ainult rahaliselt kasu. Kuna ranged keskkonnastandardid ja CO₂ vähendamise eesmärgid muutuvad üha enam konkurentsivõimeliseks teguriks, edendab jätkusuutlik tootmismeetod ka mainet ja tagab pikaajalise turu eelised.
7. AI kulud ja investeeringutasuvus, robootika ja automatiseerimine
Kulutegurid
AI ja robootikasüsteemide kasutuselevõtu kogukulud võivad koosneda paljudest komponentidest:
- Füüsiliste seadmete omandamine (robotrelvad, andurid, riistvara)
- Tarkvara väljatöötamine ja rakendamine
- AI -tööriistade ja andmetöötlusplatvormide litsentsitasud
- Hooldus- ja hoolduslepingud
- Töötajate koolitus ja täiendav koolitus
ROI arvutamine
Ettevõtted hindavad AI -projekte sageli investeeringutasuvuse põhjal. See tähendab, et see arvutatakse siis, kui investeering kulude kokkuhoiu või täiendava müügi vormis kompenseeritakse ja millist kasumit võib keskpikas perspektiivis oodata. Tuleks arvesse võtta, et KIS -i, robootika ja automatiseerimislahendused ei toimi mitte ainult otsese aja ja kulude kokkuhoiuga, vaid suurendavad sageli ka toodete kvaliteeti, töötajate rahulolu ja klientide lojaalsust.
Praktikas kogemused näitavad, et investeeringud automatiseeritud protsessidesse võivad mõne kuu jooksul sageli amortiseeruda, kui need on hästi planeeritud ja rakendatud. Klassikaline näide on robotprotsesside automatiseerimine (RPA) halduses või klienditeeninduses, kus korduvad ülesanded on automatiseeritud ja seetõttu rohkem kuluefektiivsemad.
8. mõju töömaailmale ja kvalifikatsiooninõuetele
Muutus töömaailmas
Ühest küljest võib AI ja robootika kasutamine asendada rutiinseid tegevusi ja seeläbi ohustada töökohti, teisest küljest luuakse uued professionaalsed väljad, näiteks AI arendamisel, andmete hindamisel või keerukate automatiseeritud süsteemide säilitamisel. Uued võimalused avatakse ka traditsioonilistes elukutsetes, kui AI toetatud tööriistad muudavad igapäevase töö lihtsamaks ja võimaldavad loomingulisemaid ülesandeid keskenduda.
Selle tulemuseks on kompetentsiprofiilide nihutamine: kui puhtte käsitsi oskused olid piisavad, on nüüd vaja põhiteadmisi andmetöötluse, automatiseerimise ja AI -rakenduste kohta. Samal ajal nõuavad inimmasina koostöö teatavat tehnilist mõistmist ja valmisolekut uute tööprotsessidega tegeleda.
Uued kvalifikatsiooninõuded
Paljud uuringud eeldavad, et märkimisväärne osa töötajatest vajab muudatustega sammu pidamiseks järgnevatel aastatel täiendavaid koolitusi või ümberõpet. Eelkõige mängib keskset rolli AI -rakenduste rakendamise ja mõistmise võime. Kõik, kes saavad keerulisi automatiseeritud protsesse kavandada, hoolitseda või arendada, on tulevikus väga populaarsed.
Suurte keelemudelite (LLM -ide) teema, st AI keelemudelid, mis võivad peaaegu autentselt jäljendada inimsuhtlust, pälvida praegu suurt tähelepanu. Neid mudeleid saab kasutada mitmesuguste ülesannete jaoks, näiteks automaatse teksti genereerimisel, vastates klientide järelepärimistele või ettevõtte teadmiste haldamisele. Arvatakse, et LLM -id võiksid tulevikus võtta olulise osa kontoritegevusest ja suurendada paljudes valdkondades tootlikkust. Siiski on oluline, et töötajad õpiksid neid süsteeme pädevalt kasutama ja neid kriitiliselt kahtlema.
"Automaatika kolmnurk"
Töö tuleviku aruteludes viidatakse sageli "automatiseerimise kolmnurgale" mõistele. See tähistab tasakaalu:
- Riistvara automatiseerimine (robootika, masinad)
- Tarkvara automatiseerimine (nt RPA, AI algoritmid)
- Inimtöötajad (loovuse, sotsiaalse suhtluse ja paindlikkusega)
"Edu võti on masinate ja inimlike talentide oskuste optimaalselt ühendamine." Selles filosoofias peaksid inimene ja masin üksteist täiendama: masinad võtavad üle korduva, kurnava ja ohtliku töö; Inimesed keskenduvad ülesannetele, mis nõuavad otsustamist, empaatiat või loomingulist probleemide lahendamist.
9
Huvitav areng robootika tutvustamisel ettevõtetes on teenusemudelite tulek. Sarnaselt tarkvaraga kui teenusega (SaaS) saavad ettevõtted rentida roboteid ja nendega seotud teenuseid, näiteks hooldust ja tugi nende ostmise asemel. Seda lähenemisviisi nimetatakse robot-as-a-teenuseks (RAAS).
Eriti RAAS teeb väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete automatiseerimistehnoloogiate tutvustamise lihtsamaks, kuna kõrged alginvesteeringud elimineeritakse. Teenuse pakkuja võtab tavaliselt vastutuse robotite sujuva toimimise ja regulaarsete värskenduste eest. See vähendab kallite arusaamatuste riski ja kiirendab rakendamist. Samal ajal on RAAS ärimudel, mis edendab pidevat innovatsiooni, kuna tootjad tegelevad pidevalt täiustustega, et konkureerida konkurentsiturul.
10. Juriidilised ja eetilised probleemid
Juriidilised väljakutsed
Tervishoius, aga ka muudes tundlikes valdkondades arutatakse intensiivselt vastutuse ja AI -süsteemide heakskiitmise teemat. Keskne küsimus on: kuidas saab õppimissüsteeme pidevalt sertifitseerida, mille käitumine areneb pidevalt kasutusel? Traditsioonilised vastuvõtmisprotseduurid on tavaliselt staatilised ja langevad piiratud ainult iseendaabeliste algoritmide olemusega. Seetõttu peab tulevane õigusraamistik looma reegleid, kuidas tarkvarauuendusi ja äsja koolitatud oskusi seaduslikult hinnatakse.
Eetilised aspektid
Lisaks juriidilistele aspektidele on ka eetilised küsimused kiireloomulised. AI areng, mida saab sõjaliselt kasutada, tekitab südametunnistuskonflikte. Ettevõtted seisavad silmitsi väljakutsega tagada, et nende tehnoloogiaid ei kasutata ebaeetilistel eesmärkidel. Lisaks on oluline vältida andmetes nii nimetatud "eelarvamusi", nii et algoritmid teevad õiglased otsused.
Suur roll mängivad ka privaatsust ja andmekaitset. Leibkonna nutikad seadmed, näiteks tolmuimejarobotid või digitaalsed hääleabilised, koguvad pidevalt teavet oma keskkonna kohta. Kasutajad peavad suutma tugineda tõsiasjale, et need andmed on ohutud ja neid ei kuritarvitata.
11. AI-põhise robootika tulevased suundumused
AI ja robootika edasine areng muutub lähiaastatel nähtavaks üha enam elu- ja töövaldkondades. Mõni suundumus on ilmne:
Adaptiivne õppimine ja paindlik automatiseerimine
AI -süsteemid suudavad üha enam analüüsida nende ümbrust ja kohandada spontaanselt nende käitumist. See muudab robotlahendused mitmekülgsemaks ja võimaldab muutuvate tootmiskeskkondade tõhusamalt kasutada.
Servade arvutamine
Latentsusaegade ja andmete turvalisemaks töötlemiseks nihutavad paljud ettevõtted AI funktsioonid kohalikele seadmetele (Edge Devics). Nii et robotite süsteemid saavad reaalajas reageerida ilma välisele pilvele tuginemata.
Valguskonstruktsioon ja modulaarsed süsteemid
Robotid muutuvad üha lihtsamaks, modulaarsemaks ja lihtsamaks programmeeritavaks. See vähendab automatiseerimist soovivate ettevõtete sissepääsutõkkeid.
Parandatud inimese-masina interaktsioon
Inimeste ja robotite vahelised liidesed muutuvad intuitiivsemaks. Loodusliku keele töötlemine ja žestide äratundmine võivad viia veelgi sujuvama suhtluseni. Lisaks võimaldavad uued arendusriistad ja programmeerimiskeskkonnad kiiret kohanemist individuaalsete kasutamise stsenaariumidega.
AI integreerimine igapäevaellu
Lisaks tööstuslikele rakendustele ilmub AI-põhine robootika üha enam eramajandustes või avalikus ruumis. Näiteks on sünnitusrobotid, robotid või vanemate inimeste digitaalkaaslased mõeldavad rakendusvaldkonnad, mis tulevikus jätkuvalt suurenevad.
Sobib selleks;
12. soovitused ettevõtetele tegutsemiseks
AI, robootika ja automatiseerimise potentsiaali ärakasutamiseks ning olemasolevate väljakutsete edukaks valdamiseks on saadaval järgmised soovitused:
Selge sihtmärgi määratlus
Ettevõtted peaksid määratlema täpselt, mida nad AI ja robootikaga saavutada tahavad. Ainult need, kellel on selged eesmärgid ja võtmeisikud, saavad hinnata, kas projekt on väärt ja millised sammud on vajalikud.
Järk -järgult rakendamine
Esialgsete kogemuste saamiseks võib olla mõistlik alustada väiksemate pilootprojektidega. Selle põhjal on näha, millised tehnoloogiad sobivad teie enda keskkonnas eriti sobivad. Seejärel saab edukaid pilootprojekte skaleerida ja laiendada muudesse piirkondadesse.
Investeering edasisesse koolitusse
Inimfaktor jääb automatiseeritud protsessides keskseks. Uute tehnoloogiate kõrget aktsepteerimist ja tõhusat kasutamist saab saavutada ainult siis, kui töötajaid koolitatakse õigel ajal ja põhjalikult. See loob usalduse ja parandab tulemusi.
Koostöö ekspertidega
Ki või robootikaprojekti loomine nõuab sageli interdistsiplinaarset meeskonda. Ettevõtted saavad kasu partnerite otsimisest-see on koostööd alustavate ettevõtete, uurimisinstituutide või spetsialiseeritud teenusepakkujatega.
Eetiliste ja juriidiliste aspektide arvestamine
Uute tehnoloogiate tutvustamisel ei tohi unarusse jätta andmekaitse, andmeturbeid ja eetilisi põhimõtteid. Varane juriidiline läbivaatus ja vastavate ekspertide kaasamine takistavad probleeme ja tugevdavad avalikkuse usaldust.
Jätkusuutlikkus fookuses
Täiustatud AI ja automatiseerimislahendusi tuleks jätkusuutlikkuse seisukohast alati arvestada. Ressursside säästmise lähenemisviisidega tegelevad ettevõtted tugevdavad nende konkurentsivõimet ja annavad panuse kliimakaitsesse.
Viis intelligentse tootmiseni: strateegiad AI vanuses ettevõtetele
AI, robootika ja automatiseerimine pole enam tulevane muusika, vaid neid kasutatakse juba edukalt ettevõtetes kogu maailmas. Need kujutavad endast tohutut potentsiaali tootlikkuse suurendamiseks, kulude vähendamiseks ja töötingimuste turvalisemaks ja atraktiivsemaks muutmiseks. Samal ajal on need aga väljakutsed: alates julgeolekuprobleemidest ja regulatiivsetest nõuetest kuni kvalifitseeritud töötajate puuduseni kuni eetiliste ja juriidiliste küsimusteni.
Sellegipoolest näitavad arvukad praktilised näited, et strateegiliselt kavandatud pühendumus on väärt. Sellised ettevõtted nagu Walmart, Brother International või Siemens demonstreerivad, kuidas tarneahel optimeerib tarneahela AI ja robootikaprojektide kaudu, värbamisprotsesse saab kiirendada ja tootmisprotsesse tõhusamaks muuta. Autotööstuses kasutavad sellised tootjad nagu BMW esimesi humanoide või kognitiivseid roboteid, et leevendada töötajaid füüsiliselt stressirohketest tegevustest.
Tööstuse ja teadusuuringute eksperdid kinnitavad, et tasub edendada inim-masina koostööd, selle asemel et keskenduda eranditult täisautomaatsele tulevikule. Pikaajalise edu saavutamiseks on üliolulised tasakaalustatud tasakaal riistvara oskuste, tarkvara automatiseerimise võimaluste ja inimeste vahetute loovuse, paindlikkuse ja kogemuste vahel.
Ja viimane, kuid mitte vähem tähtis, sellised teemad nagu andmehaldus, eetika, andmekaitse ja jätkusuutlikkus tänapäevaste AI ja robootikasüsteemide arendamisel mängivad üha olulisemat rolli. Pikemas perspektiivis on edukas ainult need, kes võtavad vastutuse tehnoloogiate vastutustundliku ja ohutu kasutamise eest - majanduslikult ja sotsiaalselt.
Üldiselt asuvad AI, robootika ja automatiseerimine tugeval kasvuteel ja avavad uusi võimalusi peaaegu kõigis tööstusharudes. Siiski on ülioluline, et teid mitte ainult juhinduda tehnoloogia õigusest, vaid ka jälgida organisatsioonilisi, juriidilisi ja inimlikke aspekte. See on ainus viis saada intelligentseks tootmisreaalsuseks ja luua lisaväärtust kõigile, kes on pikaajaliselt seotud.
Sobib selleks:
Oleme teie jaoks olemas - nõuanne - planeerimine - rakendamine - projektijuhtimine
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.