AI, robootika ja automatiseerimine: viimane takistus on intelligentse tootmise teel

AI ja robootika praktikas: kõige olulisemad takistused ja kuidas neist üle saada

Tehisintellekt (AI), robootika ja automatiseerimine on moodsa tööstuse ümberkujundamise tagant. Need tehnoloogiad lubavad suurendada tootlikkust, tõhusust ja paindlikkust. Kuid kuigi nende potentsiaali on laialt tunnustatud, seisavad ettevõtted silmitsi paljude väljakutsetega, enne kui nad saavad neid uuendusi kasutada. Selles aruandes valgustatakse olulisi takistusi, võimalusi ja soovitusi AI edukaks rakendamiseks, robootika ja automatiseerimiseks.

Sobib selleks:

• Tõhus planeerimine ja rakendamine: AI, robootika ja automatiseerimine kaasaegsetes salvestusstruktuurides

Takistused AI, robootika ja automatiseerimise rakendamisel

Julgeolekuprobleemid ja regulatiivsed nõuded

AI -süsteemide ja robotite ohutus on ettevõtete üks keskseid probleeme. Eriti tihedat koostöös töötavaid roboteid (Cobots), mis teevad tihedat koostööd inimestega, nõuavad õnnetuste vältimiseks rangeid ohutuse ettevaatusabinõusid. Lisaks sellele kehtivad nende tehnoloogiate suhtes regulatiivsed nõuded, mis erinevad riigiti. See keerukus muudab integreerimise olemasolevatesse protsessidesse.

Ettevõtted peavad välja töötama põhjalikud turvakontseptsioonid, mis hõlmavad nii tehnilisi kui ka organisatsioonilisi meetmeid. Lisaks füüsilistele kaitsemehhanismidele on algoritmid võimalike ohtude äratundmiseks ja vältimiseks üliolulised. See kehtib eriti sellistes tööstusharudes nagu autotööstus või keemiatööstus, kus sageli on vaja koostööd inimese ja masina vahel.

Suured kulud ja piiratud rahastamisvõimalused

AI ja robootikatehnoloogiate rakendamine nõuab märkimisväärseid rahalisi investeeringuid. Nende hulka kuuluvad nii uute algoritmide arenduskulud kui ka riistvara omandamiskulud, näiteks andurid, töötlejad ja ajamid. Lisaks tekivad hooldus- ja koolituskulud, mis on väljakutse, eriti väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete (VKEde) jaoks.

Selle tõkke lahendus on “Robot-as-A-teenuse” mudelite (RAAS) kasutamine. See kontseptsioon võimaldab ettevõtetel rentida roboteid kuutasu eest, selle asemel et kanda kõrgeid omandamiskulusid. Samal ajal võivad pilvepõhised AI-teenused vähendada sõltuvust kallist riistvarast ja pakkuda ettevõtetele paindlikumat juurdepääsu AI-tehnoloogiatele.

Kvalifitseeritud töötajate puudus ja oskusteabe puudumine

AI -tehnoloogia kiire areng on viinud kõrge kvalifikatsiooniga spetsialistide järele. Masinaõppe, andmeteaduste ja robootika eksperdid on väga nõudlikud, kuid kvalifitseeritud töötajate valik ei saa sageli nõudlust katta. Seetõttu peavad ettevõtted investeerima koolitustesse ja täiendõppe, et valmistada olemasolevaid töötajaid tulevikunõueteks ette.

Sellised algatused nagu avaliku ja erasektori partnerlus ja spetsialiseeritud koolitusprogrammid võivad aidata seda lünka sulgeda. Lisaks pakuvad sellised veebipõhised õppeplatvormid nagu Coursera või Udemy ettevõtted võimaluse pakkuda oma töötajatele juurdepääsu kvaliteetsele täiendõppele.

IT infrastruktuur ja andmete kättesaadavus

Võimas IT -infrastruktuur on AI -süsteemide eduka kasutamise alus. Ettevõtted, kellel pole vajalikku riist- ja tarkvara, seisavad silmitsi märkimisväärsete väljakutsetega. Lisaks on AI algoritmide koolitamiseks ja käitamiseks ülioluline kvaliteetsete andmete kättesaadavus. Andmekaitseeeskirjad ja ebapiisavad andmevormingud annavad juurdepääsu asjakohasele teabele.

Standardiseeritud andmeprotokollide väljatöötamine ja turvaliste andmeplatvormide loomine võivad parandada andmete kättesaadavust. Samal ajal peavad ettevõtted tagama, et nende IT -infrastruktuur on skaleeritav ja piisavalt paindlik, et täita tulevaste AI -rakenduste nõudeid.

Eetilised ja juriidilised väljakutsed

AI -tehnoloogiate kasutamine tekitab eetilisi ja juriidilisi küsimusi. Andmekaitse, diskrimineerimine ja vastutus valede otsuste eest on vaid mõned aspektid, mida ettevõtted peavad arvestama. Sellistes valdkondades nagu meditsiiniagnostika või autonoomne liikuvus võivad ebaõigetel otsustel olla tõsised tagajärjed.

Ettevõtted peaksid välja töötama eetilised juhised AI kasutamiseks ja kontrollima oma süsteeme regulaarselt läbipaistvuse ja õigluse osas. Lisaks on olemasolevate seaduste tagamiseks vajalik koostöö reguleerivate asutustega.

Rakendamise edutegurid

Inimese-masina koostöö

Töö tulevik seisneb inimese ja masina vahelises koostöös. AI-süsteemid võivad inimesi leevendada monotoonsetest või ohtlikest ülesannetest, täiendades samal ajal nende loovust ja probleemide lahendamise oskusi. Näiteks kasutavad sellised ettevõtted nagu BMW humanoidroboteid, et toetada töötajaid füüsiliselt kurnavates ülesannetes.

Sobib selleks:

• Tulevik on interaktiivne: konkurentsi asemel koostöö - IoT, AI ja robootika põnev areng

Pilootprojektid ja järkjärguline integratsioon

Suuremahuliste AI-rakenduste tegemise asemel tuginevad paljud ettevõtted pilootprojektidele. Need võimaldavad testida uute tehnoloogiate eeliseid kontrollitud keskkonnas ja saada teadmisi järkjärguliseks skaleerimiseks.

Jätkusuutlikkus ja energiatõhusus

Teine edutegur on jätkusuutlikkuse eesmärkide arvestamine. AI-põhised süsteemid võivad aidata energiatarbimist vähendada ja ressursse tõhusamalt kasutada. Ettevõtted, kes seavad jätkusuutlikkuse oma automatiseerimisstrateegiate keskmesse, saavad nii kulusid vähendada kui ka konkurentsivõimet suurendada.

Edukate rakenduste näited

Walmart: tarneahela optimeerimine

Walmart kasutab oma tarneahela optimeerimiseks AI -d. Ettevõte suutis tarneaega lühendada ja muuta ladude tõhusamaks masinõppe mudelite kaudu. AI-põhised robotid aitavad automatiseeritud varude haldamisel ja aitavad seega kaasa kulude ja vigade vähendamisel.

Siemens: ennustav hooldus

Ennustav hooldus on veel üks näide AI edukast kasutamisest. Siemens kasutab masinaandmeid võimalike tõrkete tuvastamiseks varajases staadiumis ja ennetavalt hooldusmeetmeid. See ei ole mitte ainult minimeerinud madaade, vaid ka suurenenud tootlikkust.

Rahutus: kehastatud AI

Ettevõtte Rereact on spetsialiseerunud kehastatud AI arendamisele - tehnoloogiale, mis võimaldab robotitel täita ülesandeid, mille jaoks neid ei olnud selgesõnaliselt koolitatud. See paindlikkus võimaldab ettevõtetel tõhusalt kasutada roboteid dünaamilises keskkonnas.

Soovitused tegutsemiseks ettevõtetele

Selge eesmärk

Ettevõtted peaksid enne AI -sse ja robootikasse investeerimist määratlema selged eesmärgid. Need eesmärgid peaksid olema mõõdetavad ja põhinevad vastava tööstuse erinõuetel.

Töötajate täiendav koolitus

Töötajate koolitus on ülioluline uute tehnoloogiate aktsepteerimise edendamiseks ja nende potentsiaali täielikuks ärakasutamiseks. Ettevõtted peaksid investeerima sihitud viisil edasistesse koolitusprogrammidesse ja pakkuma platvorme, mis muudavad teadmiste edastamise lihtsamaks.

Koostöö tehnoloogiapartneritega

Koostöö kogenud tehnoloogiapartneritega aitab kiirendada AI ja robootikasüsteemide rakendamist. Need partnerid saavad pakkuda väärtuslikku teavet parimate tavade ja toetavate ettevõtete kohta kohandatud lahenduste väljatöötamisel.

Eetiliste aspektide arvestamine

Eetilised küsimused tuleks integreerida arendusprotsessi algusest peale. Ettevõtted peaksid tagama, et nende AI -süsteemid töötavad läbipaistvalt, õiglaselt ja vastutustundlikult.

Intelligentne tootmine: rohkem tõhusust inimese-masina koostöö kaudu

AI, robootika ja automatiseerimine pakuvad tohutuid võimalusi tööstuslikuks tootmiseks. Ettevõtted, kes on nõus neisse tehnoloogiatesse investeerima ja nendega seotud väljakutseid valdama, saavad saavutada olulisi konkurentsieeliseid. Strateegiline lähenemisviis, mis võtab arvesse turvalisuse aspekte, kulusid, eetilisi küsimusi ja töötajate aktsepteerimist. Aruka tootmise tulevik seisneb mõistlikus koostöös inimese ja masina vahel - ning tehnoloogia mõistmisel kui innovatsiooni ja jätkusuutlikkuse võimaldajat.

Baaridest globaalseteni: VKEd vallutavad maailmaturu nutika strateegiaga - pilt: xpert.digital

Ajal, mil ettevõtte digitaalne kohalolek otsustab oma edu üle, saab selle kohalolu kujundada autentselt, individuaalselt ja laialdaselt. Xpert.digital pakub uuenduslikku lahendust, mis positsioneerib end ristmikuna tööstusliku sõlmpunkti, ajaveebi ja brändi suursaadiku vahel. See ühendab kommunikatsiooni- ja müügikanalite eelised ühe platvormiga ning võimaldab avaldamist 18 erinevas keeles. Koostöö partnerportaalidega ja võimalus avaldada Google Newsile kaastööd ja umbes 8000 ajakirjaniku ja lugejaga pressi levitajat maksimeerivad sisu ulatust ja nähtavust. See kujutab endast olulist tegurit välise müügi ja turunduse (sümbolid).

Lisateavet selle kohta siin:

• Autentne. Individuaalselt. Globaalne: xpert.digitaalne strateegia teie ettevõtte jaoks

Miks on automatiseerimine konkurentsivõime võti

Tehisintellekti (AI), robootika ja automatiseerimise kiire arendamine on tööstuslikku paradigmat põhjalikult muutnud. Neid tehnoloogiaid ei peeta enam futuristlike nägemusteks, vaid need on muutunud käegakatsutavateks tööriistadeks, millel on potentsiaal tootmismaastikul revolutsiooniks. Ettevõtte otsused tunnistavad üha enam nende tehnoloogiate pakutavaid tohutuid võimalusi ja näevad neid kui tulevase konkurentsivõime ja innovatsiooni võti. Kuid intelligentse tootmiskeskkonna ümberkujundamine pole ilma väljakutseteta. Vaatamata suurele huvile ja kõrgetele ootustele on endiselt tõkkeid, millest tuleb üle saada, et tagada ettevõtetes AI, robootika ja automatiseerimise põhjalik ja edukas rakendamine.

See taustianalüüs valgustab intelligentse tootmise teel olulisi takistusi. Selles uuritakse neid väljakutseid uuringute, ekspertide arvamuste ja praktiliste näidete põhjal. Lisaks on näidatud strateegiad ja lahendused nende takistuste edukaks ületamiseks ja tehnoloogiate täieliku potentsiaali ärakasutamiseks.

Peamised takistused AI, robootika ja automatiseerimise rakendamisel

Uute tehnoloogiate kasutuselevõtt on alati seotud väljakutsetega. AI, robootika ja automatiseerimise kontekstis avalduvad nad erinevates valdkondades, mis lukustuvad ja nõuavad terviklikku vaadet.

1. Ohutusprobleemid ja regulatiivsed nõuded

Üks suurimaid takistusi, eriti turvateadlikes tööstusharudes nagu autotööstus või kosmose, esindavad turvaprobleeme. Universaalsete robotite uuring näitab, et need probleemid aeglustuvad Saksamaa uutes tehnoloogiates. Töötajate turvalisuse pärast koos robotitega, ettenägematute AI -otsuste võimalikud riskid ja keerukate regulatiivsete nõuete järgimine loovad ettevaatusega.

Koostöörobotite (Cobots) integreerimine inimestega nõuab keerukaid turvakontseptsioone. Need peavad tagama töötajate füüsilise turvalisuse ja tagama, et robotite AI -süsteemid töötavad usaldusväärselt ja ettearvatavalt. Veel üks väljakutse on vastavus rangetele turvastandarditele, mis erinevad riigiti ja tööstusele tööstusele. Ettevõtted ei pea mitte ainult järgima kohalikke sätteid, vaid võtma arvesse ka rahvusvahelisi juhiseid ja soovitusi, et tegutseda õigustatud.

Selle takistuse ületamiseks on oluline investeerida tugevatesse ja mitmekordsesse turvakontseptsiooni. See hõlmab hädaabisüsteemide rakendamist, andurite kasutamist takistuste äratundmiseks ja töötajate koolitamist robotite ohutuks käitlemiseks. Lisaks peavad ettevõtted tagama, et nende AI -süsteeme jälgitakse pidevalt ja kontrollitakse nende ohutuse asjakohasust.

2. suured kulud ja puuduvad rahalised vahendid

AI-põhiste süsteemide esialgsed investeerimiskulud on sageli märkimisväärsed. Need esindavad märkimisväärset koormust, eriti väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete (VKEde) jaoks. AI -lahenduste väljatöötamine ja rakendamine ei nõua mitte ainult kalli riist- ja tarkvara ostmist, vaid ka investeeringut teadus- ja arendusse, mis on vajalik algoritmide kohandamiseks ja optimeerimiseks. Kõrgmodernistlikud andurid, keerulised robotrelvad ja vajalik infrastruktuur AI mudelite koolitamiseks maksavad kiiresti suured summad.

AI -projektide investeeringutasuvuse (ROI) täpselt kvantifitseerimise raskus muudab finantseerimise veelgi keerukamaks. Vastupidiselt klassikalistele investeeringutele, kus kulusid ja eeliseid on sageli lihtsam ennustada, on AI rakenduste mõju keerukamad ja keerukamad. Fakt, et paljud AI -projektid arendavad oma täielikku mõju alles mõne aja pärast, võib teha otsuse investeerida.

Selle kulutõkke ületamiseks peaksid ettevõtted kaaluma alternatiivseid finantseerimismudeleid, näiteks riiklikke tugiprogramme, liisinguvõimalusi või pilvepõhiseid AI-teenuseid. AI -lahenduste järkjärguline rakendamine, alustades valitud piirkondades pilootprojektidest, võib aidata ka esialgseid investeeringuid vähendada ja riske minimeerida.

3. teadmiste puudumine ja kvalifitseeritud töötajate puudus

Oskuslike töötajate puudus ACI piirkonnas on globaalne probleem, mis takistab märkimisväärselt uute tehnoloogiate kasutuselevõttu ettevõtetes. AI -süsteemide väljatöötamine ja käitamine nõuab kõrgelt kvalifitseeritud spetsialiste, kes suudavad välja töötada keerukaid algoritme, analüüsida andmeid ja koolitada AI mudeleid. Nendel spetsialistidel on suur nõudlus ja tööturul on seda raske leida.

Ettevõtted peavad vajalike oskuste loomiseks investeerima oma töötajate edasisesse koolituse ja uute värbamisviisidesse. See hõlmab mitte ainult kvalifitseeritud töötajate koolitamist AI ja robootika valdkonnas, vaid ka teiste valdkondade töötajate edasist koolitust, et täita töömaailma muutuvaid nõudeid. Võimalus suhelda AI-põhiste süsteemidega ja tõlgendada nende tulemusi, on tulevikus paljudele kutsealadele hädavajalik.

4. IT -infrastruktuur ja andmete kättesaadavus

Võimas IT -infrastruktuur on AI -süsteemide eduka kasutamise alus. Kuid paljudel ettevõtetel pole AI -rakenduste käitamiseks vajalikku riist- ja tarkvara. Vajalik arvutusvõimsus keerukate AI -mudelite koolitamiseks nõuab võimsaid serveriid ja salvestussüsteeme. Lisaks on erinevate asukohtade ja süsteemide vahetamiseks oluline kiire ja usaldusväärne võrguühendus.

Kõrgekvaliteediliste andmete kättesaadavus on veel üks kriitiline edutegur. AI mudelid vajavad õppimiseks ja parendamiseks suures koguses andmeid. Andmed peavad olema mitte ainult kättesaadavad, vaid ka puhtad, täielikult ja vastavate rakenduste jaoks asjakohased. Sobiva andmeinfrastruktuuri loomine, mis integreerib erinevatest allikatest pärit andmed ja mis on ette valmistatud AI -analüüsi jaoks, on keeruline ülesanne, mida paljud ettevõtted pakuvad märkimisväärseid väljakutseid.

5. eetilised ja juriidilised probleemid

AI kasutamine tõstatab mitmeid eetilisi küsimusi, mida tuleb hoolikalt kontrollida. See hõlmab vastutuse küsimust AI süsteemide valede otsuste, kasutajate privaatsuse kaitse ja algoritmiliste moonutuste diskrimineerimise vältimise korral. AI kasutamise õigusraamistik on paljudes valdkondades endiselt ebaselge. Ettevõtted peavad olema teadlikud, et nad vastutavad oma AI -süsteemide mõju eest ning et olemasolevad seadused ja määrused ei pruugi olla piisavad AI kasutamise kõigi aspektide katmiseks.

Autonoomsete otsuste tegemise AI -süsteemide arendamine nõuab hoolikat eetilist kaalumist. Ettevõtted peavad tagama, et nende AI -süsteemid töötaksid õiglaselt, läbipaistvalt ja vastutustundlikult. Lisaks peate eetiliste ja juriidiliste standardite järgimise tagamiseks välja töötama selged juhised ja protsessid. AI kiire areng nõuab olemasolevate seaduste ja määruste kohandamist.

6. töötajate aktsepteerimine ja usaldus

AI -süsteemide kasutuselevõtt võib põhjustada töötajate ebakindlust ja hirme. Hirm, et töökohad kaovad automatiseerimise tõttu, on laialt levinud ja võib mõjutada uute tehnoloogiate aktsepteerimist. Lisaks saab töötajate tööle jälgimine, umbusaldus ja vastu seista AI süsteemide tööle jälgida, usaldada ja vastu seista.

Nende väljakutsetega toimetulemiseks on oluline kaasata töötajad muutmisprotsessi varases staadiumis ja edastada AI eeliseid läbipaistvalt. Ettevõtted peavad koolitama töötajaid, kuidas nad saaksid töötada AI -süsteemidega ja kuidas need süsteemid saavad neid igapäevases töös toetada. Töötajatel peab olema tunne, et AI -süsteemid ei aita neid asendada, vaid toetada ja leevendada nende töös.

7. Jätkusuutlikkus ja energiatõhusus

Jätkusuutlikkus ja energiatõhusus pole mitte ainult sotsiaalsed kohustused, vaid ka kesksed tegurid ettevõtete konkurentsivõimele. Robootika mängib jätkusuutlikkuse eesmärkide saavutamisel üliolulist rolli, kuna need võivad vähendada materiaalset tarbimist, parandada energiatõhusust ja vähendada jäätmeid. Seetõttu on väga oluline säästlike robotlahenduste väljatöötamine ja rakendamine, mis minimeerivad ökoloogilist jalajälge.

Ettevõtted peavad konkurentsivõimeliseks püsimiseks täitma ÜRO jätkusuutlikkuse eesmärgid ja sellega seotud eeskirjad. Robotite integreerimine tootmisprotsessidesse ei võimalda mitte ainult ressursside tõhusamat kasutamist, vaid ka heitkoguste vähendamist ja paremat jäätmekäitlust.

Uued ärimudelid ja tehnoloogiad

Uute ärimudelite väljatöötamine, näiteks “Robot-as-A-teenust” (RAAS), võimaldab ettevõtetel rentida roboteid ning pääseda juurde nende hooldusele ja tuge. See mudel alandab esialgseid investeeringuid ja muudab robootikatehnoloogiad väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele kättesaadavamaks. RAAS -iga saavad ettevõtted reageerida tootmisvajaduste muutuvatele paindlikumalt ja saada kasu automatiseerimise eelistest ilma, et nad peaksid tegema kõrgeid esialgseid investeeringuid.

Ekspertide arvamused väljakutsete kohta

Tööstuse ja teadusuuringute eksperdid rõhutavad AI, robootika ja automatiseerimise rakendamisel inimkeskse töö kujundamise olulisust. Inimeste ja masinate kombinatsioonis näevad nad suurimat võimalust töö tulevikuks. AI -süsteemid peaksid inimesi toetama ja vabastama neid monotoonikast või ohtlikest ülesannetest, kuid ei asenda.

Rahvusvahelise robootikaföderatsiooni (IFR) peasekretär dr Susanne Bieller rõhutas, et lähitulevikus ei toimu kunstlikku robotite luureandmeid, mis on kõigis valdkondades inimluurega parem. Robotid, isegi AI -ga, ei suuda inimese kohanemisvõimet täielikult asendada, paindlikkust ja probleemide lahendamist. Ta peab keskkonna valdkonnas robootika AI kõige mõistlikumaid juhtumeid ja roboti jõudluse optimeerimist.

Saksamaa tehisintellekti teadusuuringute keskuse (DFKI) teadusuuringute juht dr Jan Peters näeb tööstusliku robootika osas suurt potentsiaali, kui ümbrust ei pea enam robotiga kohandama. Ta on veendunud, et robotid leiavad tee miljonitesse leibkondadesse, kui need on taskukohased.

Delta Electronics Michael Mayer-Rosa rõhutas vajadust toime tulla selliste väljakutsetega nagu turvalisuse ja usaldusväärsuse garantii, andmetöötluse keerukus, olemasolevatesse süsteemidesse integreerimine ning eetiliste ja juriidiliste standardite järgimine.

Robootika tegevjuht Jens Kotlarski rõhutab AI olulisust roboti kasutamise paindlikkuses, eriti keerukate ülesannete või dünaamiliste muutustega protsesside puhul.

Edu näited AI, robootika ja automatiseerimise rakendamiseks

Paljud ettevõtted on juba edukalt integreerinud AI, robootika ja automatiseerimise oma äriprotsessidesse ja saavutanud muljetavaldavad tulemused.

Walmart

Jaemüügiettevõte kasutab AI -d oma tarneahela optimeerimiseks. Masinõpet kasutades saab Walmart tarneaega lühendada ja varusid optimeerida. AI-põhiseid roboteid kasutatakse varude haldamiseks ja automatiseeritud ladustamiseks.

Vend rahvusvaheline

Ettevõte on AI edukalt integreerinud oma värbamisprotsessi. AI toetatud süsteem aitab tuvastada sobivaid kandidaate, kavandada tööintervjuusid ja vastata KKK-dele. Selle tulemusel suutis vend märkimisväärselt suurendada rakenduste arvu ja vähendada avatud alade okupeerimise aega.

Siemens

Tehnoloogiaettevõte kasutab AI -d oma tootmisprotsessides ennustava hoolduse rakendamiseks. Masinaandmeid analüüsides saab võimalikke tõrkeid varases staadiumis ära tunda ja hooldusmeetmeid saab ennetavalt planeerida. See minimeerib seisakuid ja suurendab tootlikkust. Lisaks kasutab Siemens oma tootmissüsteemides tootmisprotsesside optimeerimiseks ja juhtimiseks ka AI mudeleid.

BMW

Autotootja testib humanoidrobotite kasutamist tootmises, et toetada töötajaid füüsiliselt kurnavates ülesannetes. BMW kontrollib ka AI -ga varustatud kognitiivsete robotite kasutamist ja suudab ümbrust paremini jäädvustada.

Teereageerima

Stuttgartipõhine ettevõte on spetsialiseerunud robotite kehastatud AI arendamisele. Ettevõte ühendab visuaalse null-võtete lugemise vestlusõpetajatega loomulikus keeles. Tänu neile funktsioonidele saavad robotid täita ülesandeid, mille jaoks neid pole selgesõnaliselt koolitatud.

Robotite roll automatiseerimisel

Automatiseerimisel kasutatakse erinevat tüüpi roboteid ja igal tüüpil on oma eelised ja rakendusalad:

Koostöörobot (Cobots)

Cobots on konstrueeritud nii, et nad saaksid inimestega ohutult töötada. Neid kasutatakse sageli ülesannete jaoks, mis nõuavad täpsust ja oskusi, näiteks: B. montaažitööd või kvaliteedikontrollid.

Autonoomne mobiilrobot (AMRS)

AMR -id saavad oma ümbruses iseseisvalt liikuda ning neid kasutatakse sageli logistikas ja ladustamisel materjalide transportimiseks või korjamiseks.

Humanoidrobot

Humanoidrobotid sarnanevad inimestega oma kujul ja neid kasutatakse ülesannete jaoks, mis nõuavad inimoskusi, näiteks: B. Kõigil klientidega suhtlemine või keerukate käsitsi tegevuste tugi.

Sobib selleks:

• 180 miljardit dollarit: 2024 oli AI-2025 aasta, mis võiks olla Coboti ja robootika aasta

Juriidilised ja eetilised mõõtmed

AI ja robootikaga seotud eetilised ja juriidilised küsimused on keerukad ning nõuavad põhjalikku arutelu ja selgeid juhiseid.

Juriidilised väljakutsed

Juriidilised küsimused puudutavad peamiselt vastutust ja heakskiitu, eriti tervishoiusüsteemis. Kuna AI -süsteemid on loodud õppesüsteemidena, on probleeme riskihindamisega ja vastutuse selge määramisega.

Eetilised aspektid

Eetilised väljakutsed põhjustavad AI -süsteemide andmekaitset, diskrimineerimist ja autonoomiat. On oluline, et AI -süsteemid töötaksid õiglaselt ja läbipaistvalt ning austaks kasutajate privaatsust. Spetsiaalne dilemma on ettevõtetele, kes arendavad AI -tehnoloogiaid, mida saab kasutada ka sõjaliste rakenduste jaoks.

AI kulud ja investeeringutasuvus, robootika ja automatiseerimine

Investeering AI -sse ja robootikasse on seotud kuludega, kuid on oluline ka uurida võimalikku investeeringutasuvust.

Kulutegurid

Kulud hõlmavad omandamiskulusid, rakenduskulusid, litsentsitasusid, hoolduskulusid ja koolituskulusid. Täpne kõrgus sõltub süsteemi keerukusest ja vastavast rakendusest.

ROI arvutamine

ROI arvutamine on keeruline ja peab arvestama mitmesuguste teguritega, näiteks: B. Säästud, tootlikkuse suurenemine, müügi ja kulude kokkuhoid. Uuringud näitavad, et RPA -ga ettevõtted saavutavad kõrge investeeringutasuvuse ja saavad oma investeeringuid lühikese aja jooksul amortiseerida.

Mõju töömaailmale ja kvalifikatsiooninõuetele

AI, robootika ja automatiseerimine muudavad põhimõtteliselt töömaailma.

Muutus töömaailmas

Paljud rutiinsed ülesanded on automatiseeritud, mis võib põhjustada töökohtade kaotusi. Samal ajal luuakse uued töökohad sellistes valdkondades nagu AI arendamine, robootika ja andmete analüüs.

Uued kvalifikatsiooninõuded

AI kasvav levik nõuab töötajatelt uusi kvalifikatsioone. Uuringud ennustavad, et suur osa töötajatest vajab töömaailma muutustega sammu pidamiseks ümberõppimist või edasist koolitust. Eriti suurtel keelemudelitel (LLM -idel) on potentsiaal võtta oluline osa tööülesannetest.

Automaatika kolmnurk

Automaatika kolmnurga mõiste rõhutab tasakaalustatud lähenemisviisi olulisust automatiseerimisel. Selles kolmnurgas väidetakse, et riistvara automatiseerimise võimalused, tarkvara automatiseerimise võimalused ja inimtöötajad on tasakaalus nende kohanemisvõime, loovuse ja vastupidavusega.

Inimese-masina koostöö

Töö tulevik seisneb inimese ja masina vahelises koostöös. AI -süsteemid peaksid inimesi toetama ja leevendama neid monotoonsetest või ohtlikest ülesannetest. Inimese loovus ja paindlikkus jäävad nõudlusesse.

Inimene ja masin: koostöö võtmeroll digitaalajastul

AI, robootika ja automatiseerimine pakuvad ettevõtetele tohutut potentsiaali tõhususe suurendamiseks, kulude vähendamiseks ja konkurentsivõime suurendamiseks. Nende tehnoloogiate rakendamine on aga seotud väljakutsetega. Arvesse tuleb võtta ohutusprobleeme, suuri kulusid, kvalifitseeritud töötajate nautimist, eetilisi ja juriidilisi probleeme ning töötajate aktsepteerimist.

Edukad ettevõtted näitavad, kuidas AI, robootikat ja automatiseerimist saab kasumlikult kasutada. Walmart optimeerib oma tarneahela, vend automatiseeris värbamisprotsessi rahvusvaheliselt ja Siemens kasutab KI ennustavaks hoolduseks ja protsesside kontrollimiseks.

Töö tulevik seisneb inim-masina koostöös. AI -süsteemid peaksid inimesi toetama ja leevendama neid monotoonsetest või ohtlikest ülesannetest. Inimese loovus ja paindlikkus jäävad nõudlusesse.

AI, robootika ja automatiseerimise potentsiaali täielikuks ärakasutamiseks peavad ettevõtted aktiivselt lahendama väljakutseid ja looma vajaliku raamistiku. Investeeringud edasise koolituse, võimsa IT -infrastruktuuri loomine ning eetiliste ja juriidiliste aspektide arvessevõtmine on edu saavutamiseks üliolulised.

AI-põhise robootika tulevased suundumused suurendavad veelgi intelligentsemate ja paindlikumate robotite arengut, mis suudab paremini kohaneda dünaamilise keskkonnaga ja võtta keerukamaid ülesandeid. AI integreerimine robootika kiirendab automatiseerimist erinevates tööstusharudes ja viib uute rakendusteni sellistes valdkondades nagu logistika, tervishoiu ja põllumajandus.

Soovitused ettevõtetele

Ettevõtted, kes soovivad edukalt rakendada AI, robootika ja automatiseerimist, peaksid arvesse võtma järgmisi soovitusi:

• Selge sihtmärgi määratlus: määratlege AI ja robootika kasutamise selged eesmärgid õigete lahenduste valimiseks ja investeeringutasuvuse maksimeerimiseks.
• Rakendamine: alustage pilootprojektidega, et testida tehnoloogiate lisaväärtust ja laiendada edukaid lähenemisviise järk -järgult.
• Investeerimine edasisesse koolitustesse: soovige oma töötajaid AI -süsteemide ja robotitega tegeleda, et edendada aktsepteerimist ja täielikult ära kasutada tehnoloogiate potentsiaali.
• Koostöö ekspertidega: teha koostööd tehnoloogiapartnerite ja AI ekspertidega, et töötada välja kohandatud lahendused ja omandada rakendamise väljakutseid.
• Eetilised ja juriidilised aspektid: võtke arvesse AI ja robootika eetilisi ja juriidilisi tagajärgi ning veenduge, et teie süsteemid töötaksid õiglaselt, läbipaistvalt ja vastutustundlikult.

Neid soovitusi arvesse võttes saavad ettevõtted kasutada AI, robootika ja automatiseerimise eeliseid ning omandada edukalt aruka tootmise teel toimuvaid väljakutseid. Arukaks lavastuseks muutmine on pidev protsess, mis nõuab paindlikkust, uuenduste valmisolekut ja suutlikkust pidevalt muutuvate tehnoloogiatega sammu pidada. See on ainus viis nende konkurentsivõime tagamiseks ja nende tehnoloogiate pakutavate võimaluste ärakasutamiseks.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus