Töökohtade hävitajad või päästjad? Tõde automatiseerimise, tehisintellekti ja robootika kohta – konveierilt „mõtteliinile“? – Pilt: Xpert.Digital
Nutikas tehas: väljakutsed ja lahendused teel intelligentse tootmise poole
Konveierilt „mõtlemisliinile“: tehisintellekti robotid muudavad tööstuses mängureegleid
Tööstustootmine läbib põhjalikku ümberkujundamist. Uued tehnoloogiad, nagu tehisintellekt (AI), robootika ja automatiseerimine, lubavad kaugeleulatuvaid muutusi praktiliselt igas sektoris, alates tootmisest ja logistikast kuni tervishoiu ja jaemüügini. Paljud otsustajad on teadlikud nende tehnoloogiate tohutu potentsiaalist ning peavad tehisintellekti, robootikat ja automatiseerimist tuleviku võtmeks. Samal ajal näitab praktiline kogemus, et enne intelligentsete tootmis- ja protsessiahelate laialdast levikut tuleb veel ületada märkimisväärseid takistusi.
Järgmises osas uuritakse intelligentse tootmise takistusi, seda, kuidas ettevõtted saavad neist väljakutsetest edukalt üle saada ning millised trendid ja arengud kujundavad tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise tulevikku. Tähelepanu keskmes on põhjendatud ja arusaadav esitlus: eesmärk on esile tõsta kõige olulisemaid aspekte, selgitada vajalikke tehnilisi termineid ja tuletada praktilisi soovitusi.
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. Tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise potentsiaal ja tähtsus
Revolutsioonilised tehnoloogiad konkurentsivõime ja kasvu edendamiseks
Ettevõtted kasutavad üha enam tehisintellekti süsteeme, robootikat ja automatiseerimist, sest nad ootavad märkimisväärset tootlikkuse kasvu, madalamaid kulusid ja suuremat konkurentsivõimet. Konkreetseid tulemusi võib juba näha paljudes valdkondades: näiteks tehisintellektiga toetatud süsteemid võtavad üle keerukad analüüsid, tuvastavad tootmisprotsesside veaallikaid või võimaldavad masinate ennustavat hooldust. Robotid saavad üle võtta monotoonseid, füüsiliselt nõudlikke ja potentsiaalselt ohtlikke ülesandeid, samas kui automatiseeritud protsessid optimeerivad tervete tarneahelate tõhusust.
Praktilised näited
- Logistika: Autonoomseid mobiilroboteid (AMR) kasutatakse ladudes kaupade komplekteerimiseks või transportimiseks. See suurendab tõhusust ja leevendab töötajate töökoormust.
- Tootmine: Koostöörobotid (kobotid) töötavad inimeste kõrval ja võimaldavad tootmisetappe paindlikult kohandada.
- Teenindussektor: tehisintellekti süsteemid saavad töödelda klientide päringuid, kasutada küsimustele vastamiseks automatiseeritud vestlusroboteid ja seeläbi klienditeenindust parandada.
- Tervishoid: Roboteid kasutatakse operatsioonidel või taastusravis, samas kui tehisintellekti rakendused saavad arste diagnoosimisel abistada.
Need näited illustreerivad rakenduste laia valikut. Vaatamata neile positiivsetele väljavaadetele tekib aga arvukalt probleeme, mis takistavad laialdast kasutamist.
Sobib selleks:
2. Peamised takistused ja väljakutsed
Julgeolekuprobleemid ja regulatiivsed nõuded
Ettevõtted ja avalikkus suhtuvad uutesse tehnoloogiatesse sageli ettevaatlikult. Ohutusprobleemid mängivad keskset rolli: kui robotid töötavad otse inimeste kõrval, tuleb õnnetusi ära hoida. See kehtib eriti koostöörobotite (kobotite) kohta, mis jagavad tööruume töötajatega. Isegi väikseimadki valed liigutused võivad kaasa tuua tõsiseid tagajärgi, mistõttu on need süsteemid sageli varustatud täiendavate andurite, automaatsete seiskamismehhanismide või ohutusseadmetega.
„Ettevõtted peavad investeerima tugevatesse turvakontseptsioonidesse, et tehisintellekti süsteemid ja robotid vastaksid kehtivatele turvastandarditele,“ on tööstusharude ja teadusuuringute poolt sageli kuuldav nõue. Lisaks kehtivad paljudes sektorites ranged regulatiivsed nõuded, alates andmekaitsest kuni tootevastutuseni. Eriti tehisintellekti rakenduste puhul on ebaselge, kuidas lahendada vastutusküsimusi, kui õppesüsteem teeb vale otsuse. Õigusakte tuleb kiiresti kohandada, et luua selged raamistikud.
Kõrged kulud ja rahastamise puudumine
Märkimisväärseks takistuseks on endiselt hind. Tehisintellekti lahenduste, aga ka robootika- ja automatiseerimislahenduste väljatöötamine ja rakendamine nõuab suuri alginvesteeringuid. See algab riistvarast, näiteks anduritest ja ajamitest, ulatub robootikaplatvormideni ja hõlmab väga spetsiifilisi komponente, nagu lidar või võimsad protsessorid. Tarkvaraarendus on täiendav kulutegur: tehisintellekti algoritme tuleb mõnikord konkreetsete kasutusjuhtude jaoks kohandatud viisil kujundada ja koolitada, mis nõuab kvalifitseeritud spetsialiste ja kalleid arvutusressursse.
Eriti väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete (VKEde) jaoks on finantskoormus sageli suureks takistuseks, eriti kuna tehisintellekti projektide täpset investeeringutasuvust (ROI) ei saa alati eelnevalt täpselt kindlaks määrata. Siiski on olemas viise nende probleemide lahendamiseks:
- Pilveteenused: pilvepõhised tehisintellekti teenused võimaldavad ettevõtetel paindlikult rentida arvutusvõimsust ja salvestusruumi, vältides seeläbi suuri riistvarakulusid.
- Pilootprojektid: Ettevõtted saavad alustada väiksemate projektidega ja mõõta nende edu enne suuremate investeeringute tegemist.
- Koostöö ja teadusprojektid: koostöö ülikoolide, teadusasutuste või tehnoloogiapartneritega võimaldab jagada kulusid ja vahetada teadmisi.
Kvalifitseeritud töötajate puudus ja oskusteabe puudumine
Kvalifitseeritud personali puudus on tehisintellekti ja robootikaprojektide elluviimise üks suurimaid väljakutseid. Ettevõtted vajavad eksperte, kellel on nii programmeerimisoskused kui ka põhjalikud teadmised masinõppest, robootika juhtimissüsteemidest ja andmeanalüüsist. Samal ajal on nõutud ka liidesoskused, kuna tehisintellekti või robootikalahenduste integreerimine olemasolevatesse protsessidesse nõuab ka äritegevuse ja strateegilise planeerimise mõistmist.
Kui neid oskustöölisi õigeaegselt ei leita, edeneb arendus aeglaselt. Selle vastu võitlemiseks keskenduvad paljud ettevõtted oma olemasoleva tööjõu edasiõppele. Uued õppevormid, sertifitseerimisprogrammid ja veebikursused võimaldavad töötajatele asjakohaseid tehisintellekti ja automatiseerimise alaseid teadmisi edasi anda ilma, et nad peaksid oma tööst loobuma. Teine võimalus on tihendada koostööd haridusasutuste või idufirmadega, mis on nendes valdkondades juba asjatundlikud.
IT infrastruktuur ja andmete kättesaadavus
Kaasaegsed tehisintellekti ja robootika süsteemid tuginevad usaldusväärsele ja suure jõudlusega IT-infrastruktuurile. Koguda, edastada, salvestada ja analüüsida tuleb suuri andmemahtusid. Tootmiskeskkondades on reaalajas töötlemine samuti ülioluline – viivitused võivad masinaid või tooteid kahjustada. Kui ettevõtte võrk on ebastabiilne või liiga aeglane, on tehisintellekti rakendused kasutatavad vaid piiratud ulatuses.
Lisaks infrastruktuurile on olulised tegurid andmete kvaliteet ja kättesaadavus. Tehisintellekti mudeleid tuleb treenida ulatuslike andmekogumitega, et nad saaksid seoseid ära tunda ja neist õppida. Siiski puuduvad sageli standardiseeritud vormingud või piisavalt märgistatud andmekogumid. Lisaks on paljudes valdkondades, eriti B2B-sektoris, mured andmekaitse, ärisaladuste ja vastavusnõuete pärast. Seetõttu seisavad ettevõtted silmitsi väljakutsega töötada välja tõhusa andmehalduse kontseptsioone, näiteks rakendada andmehalduspoliitikaid ja tagada andmete turvaline ja läbipaistev käitlemine.
Eetilised ja juriidilised aspektid
Tehisintellekti süsteemid ja robotid tekitavad hulga eetilisi ja õiguslikke küsimusi. Keskne küsimus on vastutus: kes vastutab, kui tehisintellektil põhinev rakendus teeb valesid ennustusi või robot reageerib kriitilises stsenaariumis valesti? Lisaks sellele on andmekaitse ja privaatsuse küsimused. Isikuandmeid analüüsivad tehisintellekti rakendused peavad järgima rangeid andmekaitse suuniseid. Lisaks kasvab paljudes tööstusharudes mure, et tehisintellekti süsteemid võivad süvendada eelarvamusi ja diskrimineerimist, kui kasutatavad andmed ei ole piisavalt mitmekesised.
Lisaks käivad käimas arutelud tehisintellekti ja robootika sõjaliste rakenduste üle. Kaheotstarbelisi tehnoloogiaid arendavaid ettevõtteid süüdistatakse, et nende tooteid võidakse kasutada ka sõjalistel eesmärkidel. Eetika peab olema ettevõtte strateegiasse kindlalt juurutatud, et vältida väärkasutust. Igapäevastes rakendustes, nagu teenindusrobotid või tehisintellektil põhinevad abisüsteemid kodus, on andmekaitse ja privaatsus olulised aspektid, mida tuleks arvestada juba tootearenduse etapis.
Töötajate aktsepteerimine ja usaldus
Vaatamata uute tehnoloogiate entusiasmile on oluline mitte unustada, et tehisintellekti ja robootika kasutuselevõtt ettevõtetes toob töötajatele kaasa olulisi muutusi. Tihti muretsetakse, et töökohad võivad kaduda või et töötajad on pideva jälgimise tõttu surve all. Seetõttu on oluline varakult ja läbipaistvalt edastada, kuidas tehnoloogiat kasutatakse ja millist kasu see kõigile asjaosalistele toob.
„Tulevik peitub inimeste ja masinate koostöös – mitte nende asendamises,“ on sageli tsiteeritud juhtpõhimõte. Töötajad peaksid olema kaasatud otsustusprotsessidesse, et nad saaksid uuendustega samastuda. Täiendkoolitusprogrammid ja -kursused aitavad vähendada ärevust ja suurendada enesekindlust tehisintellekti, robootika ja automatiseerimisega tegelemisel.
3. Tööstuse ja teaduse hääled
Tööstuses valitseb laialdane üksmeel, et tehisintellekt ja robootika aitavad peamiselt parandada inimeste võimekust ning muuta töö ohutumaks ja tõhusamaks. Paljud eksperdid usuvad, et inimtöötajate täielik asendamine intelligentsete masinatega ei ole realistlik ega soovitav.
Dr Susanne Biellerit, Rahvusvahelise Robootika Föderatsiooni (IFR) peasekretäri, tsiteeritakse sageli: „Lähiajal ei tule ühtegi tehisintellekti robotit, mis ületaks inimese intelligentsust kõigis valdkondades.“ Ta rõhutab, et robotid, eriti koos tehisintellektiga, ei saa inimesi täielikult asendada nende kohanemisvõime, paindlikkuse ja loominguliste probleemide lahendamise oskuste osas. Selle asemel näeb ta „tehisintellekti kõige olulisemaid rakendusi robootikas keskkonna tajumises ja robotite jõudluse optimeerimises“.
Professor dr Jan Peters, tuntud tehisintellekti uurimiskeskuse teadusjuht, näeb tööstusrobotites samuti suurt potentsiaali, eriti arvestades, et tulevikus ei pea keskkond enam robotiga kohanema, vaid robotil on võime kohaneda erinevate tootmiskeskkondadega. „Olen veendunud, et robotid leiavad tee miljonitesse leibkondadesse niipea, kui need taskukohaseks muutuvad,“ on visioon, mida ta on intervjuudes korduvalt väljendanud.
Tehnoloogiaettevõtte esindaja Michael Mayer-Rosa toob suurimate väljakutsetena esile sellised aspektid nagu ohutus ja töökindlus, andmetöötluse keerukus ning eetilised ja juriidilised probleemid. Samamoodi rõhutab robootikaettevõtte tegevdirektor Jens Kotlarski tehisintellekti olulisust robotite paindliku kasutuselevõtu kujundamisel, eriti keerukate ülesannete või dünaamiliste muutustega stsenaariumide puhul.
Sobib selleks:
4. Edulood praktikast
Edukate juurutuste pilk näitab tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise potentsiaali, kui ettevõtetel õnnestub ületada tehnilisi, organisatsioonilisi ja kultuurilisi takistusi.
- Walmart: Ettevõte kasutab tehisintellekti oma tarneahela optimeerimiseks, tarneaegade lühendamiseks ja varude taseme parandamiseks. Lisaks võtab Walmart varude haldamiseks kasutusele tehisintellektil põhinevaid roboteid. Need efektiivsuse kasvud avaldavad positiivset mõju kogu väärtusahelale.
- Brother International: Brother International kasutab värbamiseks tehisintellekti. Automatiseeritud süsteem tuvastab sobivad kandidaadid, planeerib intervjuusid ja vastab kandideerimisprotsessi käigus standardsetele küsimustele. See on ametikoha täitmiseks kuluvat aega oluliselt vähendanud.
- Siemens: Ettevõte kasutab tehisintellekti ennustava hoolduse jaoks tootmises. Masinate andmete analüüsimise abil saab potentsiaalseid rikkeid varakult tuvastada ja ennetavalt lahendada. See vähendab seisakuid ja suurendab tootlikkust. Tehisintellekti mudeleid kasutatakse ka tootmisprotsesside optimeerimiseks ja juhtimiseks, vähendades energiatarbimist ja suurendades tootmiskiirust.
- BMW: Ühes oma tehastes kasutatakse esmakordselt humanoidrobotit, et toetada töötajaid raskete füüsiliste ülesannete täitmisel. BMW testib ka kognitiivsete robotite kasutamist, mis kasutavad tehisintellekti oma keskkonna tajumiseks ja keerukamate ülesannete täitmiseks.
- Sereact: Ettevõte, mis on pühendunud niinimetatud "kehastunud tehisintellektile". Siin on ühendatud visuaalne null-shot-arutluskäik ja hääljuhised, mis võimaldavad robotitel täita ülesandeid, milleks neid pole otseselt koolitatud. See paindlikkus võib pakkuda tohutuid eeliseid, eriti tehasehallides ja ladudes, kus protsessid sageli muutuvad.
5. Robotite tüübid automatiseerimises
Robootika on viimastel aastatel kiiresti arenenud. On olemas erinevat tüüpi roboteid, millest igaüks on loodud spetsiifiliste vajaduste jaoks ja millel on oma tugevused:
- Koostöörobotid (kobotid): Kobotid on loodud töötama otse inimeste kõrval. Need on varustatud andurisüsteemidega õnnetuste vältimiseks ja neid on suhteliselt lihtne programmeerida. Tüüpilised rakendused hõlmavad montaažitööd, täppistööd ja kvaliteedi tagamist.
- Autonoomsed mobiilrobotid (AMR-id): AMR-id navigeerivad oma keskkonnas ilma kindlate juhisteta ja saavad iseseisvalt marsruute planeerida. See teeb nad logistikas väga populaarseks, näiteks materjalide transportimiseks ühest kohast teise või tellimuste iseseisvaks komplekteerimiseks ladudes.
- Humanoidrobotid: need robotid jäljendavad inimese kuju ja liigutusi. Nende rakendused ulatuvad hooldusest ja toetamisest kuni demonstratsioonideni messidel. Need on üldiselt kallimad ja keerukamad kui kobotid või AMR-id, kuid võivad tulevikus muutuda eriti huvitavaks, eriti valdkondades, mis nõuavad inimestevahelist suhtlemist ja peenmotoorikat.
6. Jätkusuutlikkus ja energiatõhusus
Üks aspekt, mis on viimastel aastatel üha olulisemaks muutunud, on jätkusuutlikkuse küsimus. Tehisintellekt ja robootika saavad mitmel moel muuta tootmise keskkonnasõbralikumaks ja ressursitõhusamaks. Tootmisprotsesside automaatne optimeerimine aitab vähendada materjalijäätmeid, optimeerida hooldusintervalle ja energiat tõhusamalt kasutada.
Näiteks saab roboteid programmeerida töötama ainult vajaduse korral või lülituma energiasäästurežiimile väiksema nõudluse perioodidel. Tarneahelate intelligentne marsruudiplaneerimine aitab vähendada CO₂ heitkoguseid. Lisaks hõlbustavad andurid ja tehisintellekti analüütika tootmisprotsessi nõrkuste tuvastamist, võimaldades ressursside sihipärasemat jaotamist.
Ettevõtted, kes aktiivselt energiatõhusat automatiseerimist rakendavad, ei saa sellest tavaliselt kasu mitte ainult rahaliselt. Kuna ranged keskkonnastandardid ja CO₂ heitkoguste vähendamise eesmärgid muutuvad üha enam konkurentsiteguriteks, parandavad säästvad tootmismeetodid ka ettevõtte mainet ja tagavad pikaajalised turueelised.
7. Tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise kulud ja investeeringutasuvus
Kulutegurid
Tehisintellekti ja robootikasüsteemide juurutamise kogukulud võivad koosneda paljudest komponentidest:
- Füüsilise varustuse (robotkäed, andurid, riistvara) hankimine
- Tarkvaraarendus ja juurutamine
- Tehisintellekti tööriistade ja andmetöötlusplatvormide litsentsitasud
- Hooldus- ja teeninduslepingud
- Töötajate koolitus ja täiendõpe
Investeeringutasuvuse arvutamine
Ettevõtted hindavad tehisintellekti projekte sageli investeeringutasuvuse põhjal. See tähendab arvutamist, millal investeering kulude kokkuhoiu või lisatulu kaudu tagasi teenitakse ja millist kasumit võib keskpikas perspektiivis oodata. Oluline on arvestada, et tehisintellekti, robootika ja automatiseerimislahendused mitte ainult ei säästa otseselt aega ja raha, vaid parandavad sageli ka toote kvaliteeti, töötajate rahulolu ja klientide lojaalsust.
Praktiline kogemus näitab, et investeeringud automatiseeritud protsessidesse võivad end sageli mõne kuuga ära tasuda, kui need on hästi planeeritud ja ellu viidud. Klassikaline näide on robotiseeritud protsesside automatiseerimine (RPA) administreerimises või klienditeeninduses, kus korduvaid ülesandeid automatiseeritakse ja seega palju kulutõhusamalt täidetakse.
8. Mõju töömaailmale ja kvalifikatsiooninõuetele
Muutus töömaailmas
Tehisintellekti ja robootika kasutamine võib ühelt poolt asendada rutiinseid ülesandeid ja seega ohustada töökohti, kuid teiselt poolt loob see ka uusi kutsevaldkondi, näiteks tehisintellekti arendamises, andmeanalüüsis või keerukate automatiseeritud süsteemide hoolduses. Uued võimalused avanevad ka traditsioonilistes elukutsetes, kui tehisintellektiga toetatud tööriistad lihtsustavad igapäevatööd ja võimaldavad keskenduda keerukamatele, loomingulisematele ülesannetele.
See toob kaasa oskuste profiilide nihkumise: kui varem piisasid puhtalt käsitsi tehtud oskustest, on nüüd vaja andmetöötluse, automatiseerimise ja tehisintellekti rakenduste põhiteadmisi. Samal ajal nõuab inimese ja masina koostöö teatud tasemel tehnilist arusaamist ja valmisolekut kohaneda uute töövoogudega.
Uued kvalifikatsiooninõuded
Paljud uuringud ennustavad, et märkimisväärne osa tööjõust vajab lähiaastatel täiend- või ümberõpet, et muutustega sammu pidada. Eriti oluline roll on tehisintellekti rakenduste kasutamise ja mõistmise oskusel. Tulevikus on suur nõudlus nende järele, kes oskavad keerukaid automatiseeritud protsesse kujundada, hooldada või edasi arendada.
Suured keelemudelid (LLM-id) – tehisintellektil põhinevad keelemudelid, mis suudavad peaaegu ideaalselt jäljendada inimeste suhtlust – on praegu pälvinud märkimisväärset tähelepanu. Neid mudeleid saab kasutada väga erinevate ülesannete jaoks, näiteks automaatseks teksti genereerimiseks, klientide päringutele vastamiseks või ettevõtte teadmusbaasi haldamiseks. Hinnanguliselt võivad LLM-id tulevikus üle võtta märkimisväärse osa kontoritööst, suurendades seeläbi tootlikkust paljudes valdkondades. Siiski on ülioluline, et töötajad õpiksid neid süsteeme pädevalt kasutama ja neid kriitiliselt hindama.
„Automatiseerimise kolmnurk”
Töö tuleviku üle peetavates aruteludes viidatakse sageli "automatiseerimise kolmnurga" kontseptsioonile. See esindab tasakaalu järgmiste vahel:
- Riistvara automatiseerimine (robootika, masinad)
- Tarkvara automatiseerimine (nt RPA, AI algoritmid)
- Inimtööjõud (loovuse, sotsiaalse suhtluse ja paindlikkusega)
„Edu võti peitub masinate võimete ja inimannete optimaalses kombineerimises.“ Selle filosoofia kohaselt peaksid inimesed ja masinad teineteist täiendama: masinad võtavad üle korduvad, pingelised ja ohtlikud tööd; inimesed keskenduvad ülesannetele, mis nõuavad otsustusvõimet, empaatiat või loomingulist probleemide lahendamist.
9. Uued ärimudelid: robot teenusena (RaaS)
Huvitav areng robootika kasutuselevõtul ettevõtetes on teenusmudelite teke. Sarnaselt tarkvarateenusega (SaaS) saavad ettevõtted roboteid ja nendega seotud teenuseid, näiteks hooldust ja tuge, piiratud ajaks rentida, selle asemel, et neid osta. Seda lähenemisviisi tuntakse kui robotteenusena (RaaS).
Robootika teenusena (RaaS) lihtsustab väikestel ja keskmise suurusega ettevõtetel (VKEdel) automatiseerimistehnoloogiate kasutuselevõttu, kuna see välistab suured alginvesteeringud. Teenusepakkuja võtab tavaliselt vastutuse robotite sujuva töö ja regulaarsete uuenduste eest. See vähendab kulukate valeinvesteeringute riski ja kiirendab rakendamist. Samal ajal on RaaS ärimudel, mis soodustab pidevat innovatsiooni, kuna tootjad töötavad pidevalt täiustuste kallal, et turul konkurentsivõimeliseks jääda.
10. Õiguslikud ja eetilised küsimused
Juriidilised väljakutsed
Tervishoius, aga ka teistes tundlikes valdkondades, arutatakse intensiivselt tehisintellekti süsteemide vastutuse ja heakskiitmise küsimust. Põhiküsimus on: kuidas saab sertifitseerida pidevalt õppivaid süsteeme, mille käitumine töötamise ajal pidevalt muutub? Traditsioonilised heakskiitmisprotseduurid on enamasti staatilised ja kajastavad vaid osaliselt iseõppivate algoritmide olemust. Seetõttu peavad tulevased õigusraamistikud kehtestama reeglid tarkvarauuenduste ja äsja omandatud oskuste õigusliku hindamise kohta.
Eetilised aspektid
Lisaks juriidilistele aspektidele on pakilised ka eetilised küsimused. Sõjalistel eesmärkidel kasutatava tehisintellekti arendamine tekitab eetilisi dilemmasid. Ettevõtted seisavad silmitsi väljakutsega tagada, et nende tehnoloogiaid ei kasutataks ebaeetilistel eesmärkidel. Lisaks on oluline vältida andmetes nn "eelarvamusi", et algoritmid saaksid teha õiglaseid otsuseid.
Privaatsus ja andmekaitse mängivad samuti olulist rolli. Kodus olevad nutiseadmed, näiteks robottolmuimejad või digitaalsed häälassistendid, koguvad pidevalt teavet oma keskkonna kohta. Kasutajad peavad saama olla kindlad, et need andmed on turvalised ja neid ei kuritarvitata.
11. Tulevased trendid tehisintellektil põhinevas robootikas
Tehisintellekti ja robootika edasine areng muutub lähiaastatel üha nähtavamaks üha rohkemates elu- ja töövaldkondades. Tekkimas on mitu trendi:
Adaptiivne õppimine ja paindlik automatiseerimine
Tehisintellekti süsteemid suudavad üha enam analüüsida oma keskkonda ja oma käitumist spontaanselt kohandada. See muudab robootikalahendused mitmekülgsemaks ja võimaldab tõhusamat kasutamist muutuvates tootmiskeskkondades.
Servade arvutamine
Latentsuse vähendamiseks ja andmete turvalisemaks töötlemiseks viivad paljud ettevõtted tehisintellekti funktsioonid kohalikesse seadmetesse (servaseadmetesse). See võimaldab robotsüsteemidel reageerida reaalajas ilma välisele pilvele toetumata.
Kerge konstruktsioon ja moodulsüsteemid
Robotid muutuvad üha kergemaks, mooduliliseks ja hõlpsamini programmeeritavaks. See alandab sisenemisbarjääre ettevõtetele, kes soovivad automatiseerida.
Parandatud inimese-masina interaktsioon
Inimeste ja robotite vahelised liidesed muutuvad intuitiivsemaks. Looduskeele töötlemine ja žestide tuvastamine võivad viia veelgi sujuvama suhtluseni. Lisaks võimaldavad uued arendustööriistad ja programmeerimiskeskkonnad kiiret kohanemist individuaalsete rakendusstsenaariumidega.
Tehisintellekti integreerimine igapäevaellu
Lisaks tööstuslikele rakendustele ilmub tehisintellektil põhinev robootika üha enam ka eramajapidamistesse ja avalikesse ruumidesse. Näiteks on kullerrobotid, koristusrobotid ja eakate digitaalsed kaaslased mõeldavad rakendusvaldkonnad, mille tähtsus tulevikus aina kasvab.
Sobib selleks;
12. Soovitused ettevõtetele
Tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise potentsiaali parimaks ärakasutamiseks ning olemasolevate probleemide edukaks lahendamiseks pakutakse välja järgmised soovitused:
Eesmärkide selge määratlus
Ettevõtted peaksid selgelt määratlema, mida nad tehisintellekti ja robootika abil saavutada tahavad. Ainult need, kellel on selged eesmärgid ja tulemuslikkuse näitajad (KPI-d), saavad hinnata, kas projekt on väärtuslik ja millised sammud on vajalikud.
Järk -järgult rakendamine
Esialgse kogemuse saamiseks võib olla kasulik alustada väiksemate pilootprojektidega. See aitab tuvastada, millised tehnoloogiad sobivad teie konkreetsesse keskkonda eriti hästi. Edukaid pilootprojekte saab seejärel laiendada ja laiendada ka teistele valdkondadele.
Investeeringud edasiõppesse
Inimfaktor on automatiseeritud protsesside keskmes. Uute tehnoloogiate laialdane omaksvõtt ja tõhus kasutamine on saavutatav ainult siis, kui töötajad saavad õigeaegset ja põhjalikku koolitust. See loob usaldust ja parandab tulemusi.
Koostöö ekspertidega
Tehisintellekti või robootikaprojekti arendamine nõuab sageli interdistsiplinaarset meeskonda. Ettevõtted saavad kasu partnerite otsimisest – olgu selleks siis koostöö idufirmade, uurimisinstituutide või spetsialiseeritud teenusepakkujatega.
Eetiliste ja juriidiliste aspektide arvestamine
Uute tehnoloogiate kasutuselevõtul ei tohi unarusse jätta andmekaitset, andmeturvet ja eetilisi põhimõtteid. Varajane õiguslik läbivaatamine ja asjaomaste ekspertide kaasamine ennetab probleeme ja tugevdab avalikkuse usaldust.
Jätkusuutlikkus fookuses
Täiustatud tehisintellekti ja automatiseerimise lahendusi tuleks alati kaaluda jätkusuutlikkuse perspektiivist. Ressursitõhusaid lähenemisviise rakendavad ettevõtted tugevdavad oma konkurentsivõimet ja panustavad kliimakaitsesse.
Tee intelligentse tootmise poole: strateegiad ettevõtetele tehisintellekti ajastul
Tehisintellekt, robootika ja automatiseerimine pole enam pelgalt futuristlikud kontseptsioonid; neid kasutatakse juba edukalt ettevõtetes üle maailma. Neil on tohutu potentsiaal tootlikkuse suurendamiseks, kulude vähendamiseks ning töötingimuste ohutumaks ja atraktiivsemaks muutmiseks. Samal ajal on need aga täis väljakutseid: alates turvaprobleemidest ja regulatiivsetest nõuetest kuni oskuste puuduse ning eetiliste ja juriidiliste küsimusteni.
Sellest hoolimata näitavad arvukad praktilised näited strateegiliselt planeeritud juurutamise väärtust. Ettevõtted nagu Walmart, Brother International ja Siemens näitavad, kuidas tehisintellekti ja robootikaprojektid saavad optimeerida tarneahelaid, kiirendada värbamisprotsesse ja muuta tootmisprotsessid tõhusamaks. Autotööstuses juurutavad tootjad nagu BMW esimesi humanoid- ehk kognitiivseid roboteid, et vabastada töötajad füüsiliselt rasketest ülesannetest.
Tööstus- ja teaduseksperdid kinnitavad, et inimese ja masina koostöö edendamine on otstarbekas, selle asemel et keskenduda ainult täisautomaatsele tulevikule. Pikaajalise edu saavutamiseks on oluline tasakaalustatud lähenemisviis, mis ühendab riistvara võimekuse, tarkvara automatiseerimise võimalused ning inimeste asendamatu loovuse, paindlikkuse ja kogemuse.
Viimaseks, aga mitte vähem tähtsaks, mängivad sellised küsimused nagu andmehaldus, eetika, andmekaitse ja jätkusuutlikkus üha olulisemat rolli tänapäevaste tehisintellekti ja robootikasüsteemide arendamisel. Pikas perspektiivis on edukad vaid need, kes võtavad vastutuse nende tehnoloogiate vastutustundliku ja ohutu kasutamise eest – nii majanduslikult kui ka sotsiaalselt.
Üldiselt kogevad tehisintellekt, robootika ja automatiseerimine tugevat kasvu ning avavad uusi võimalusi peaaegu iga tööstusharu ettevõtetele. Siiski on oluline mitte lasta end juhtida ainult tehnoloogia entusiasmist, vaid arvestada ka organisatsiooniliste, juriidiliste ja inimlike aspektidega. Alles siis saab intelligentne tootmine reaalsuseks ja luua pikaajalist lisaväärtust kõigile sidusrühmadele.
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.