Tehisintellekt, robootika ja automatiseerimine: viimased takistused teel intelligentse tootmise poole

Tehisintellekt ja robootika praktikas: peamised takistused ja kuidas neist üle saada

Tehisintellekt (AI), robootika ja automatiseerimine on tänapäevase tööstuse ümberkujundamise liikumapanevad jõud. Need tehnoloogiad lubavad suurendada tootlikkust, tõhusust ja paindlikkust. Vaatamata nende laialdaselt tunnustatud potentsiaalile seisavad ettevõtted enne nende uuenduste laiaulatuslikku rakendamist silmitsi arvukate väljakutsetega. See aruanne toob esile peamised takistused, võimalused ja soovitused tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise edukaks rakendamiseks.

Sobib selleks:

• Tõhus planeerimine ja rakendamine: tehisintellekt, robootika ja automatiseerimine tänapäevastes laohoonetes

Tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise rakendamise takistused

Turvaprobleemid ja regulatiivsed nõuded

Tehisintellekti süsteemide ja robotite ohutus on ettevõtete jaoks peamine mure. Eelkõige vajavad inimestega tihedalt koostööd tegevad koostöörobotid (kobotid) õnnetuste vältimiseks rangeid ohutusmeetmeid. Lisaks kehtivad nendele tehnoloogiatele riigiti erinevad regulatiivsed nõuded. See keerukus muudab integreerimise olemasolevatesse protsessidesse keeruliseks.

Ettevõtted peavad välja töötama terviklikud turvakontseptsioonid, mis hõlmavad nii tehnilisi kui ka organisatsioonilisi meetmeid. Lisaks füüsilistele kaitsemeetmetele on üliolulised ka potentsiaalsete ohtude tuvastamise ja ennetamise algoritmid. See kehtib eriti selliste tööstusharude kohta nagu autotööstus või keemiatööstus, kus inimese ja masina koostöö on sageli vajalik.

Kõrged kulud ja piiratud rahastamisvõimalused

Tehisintellekti ja robootikatehnoloogiate rakendamine nõuab märkimisväärseid rahalisi investeeringuid. See hõlmab nii uute algoritmide arenduskulusid kui ka riistvara, näiteks andurite, protsessorite ja ajamite soetamiskulusid. Samuti tekivad hooldus- ja koolituskulud, mis on väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele (VKEdele) eriti keeruline.

Üks lahendus sellele takistusele on „Robot teenusena” (RaaS) mudelite kasutamine. See kontseptsioon võimaldab ettevõtetel rentida roboteid igakuise tasu eest, selle asemel et kanda suuri esialgseid kulusid. Samal ajal saavad pilvepõhised tehisintellekti teenused vähendada sõltuvust kallist riistvarast ja pakkuda ettevõtetele paindlikumat juurdepääsu tehisintellekti tehnoloogiatele.

Oskuste puudus ja oskusteabe puudumine

Tehisintellekti tehnoloogia kiire areng on toonud kaasa suure nõudluse kõrgelt kvalifitseeritud spetsialistide järele. Masinõppe, andmeteaduse ja robootika ekspertide järele on suur nõudlus, kuid kvalifitseeritud töötajate pakkumine ei suuda seda nõudlust sageli rahuldada. Seetõttu peavad ettevõtted investeerima koolitusse ja täiendõppesse, et valmistada oma olemasolevaid töötajaid ette tuleviku väljakutseteks.

Sellised algatused nagu avaliku ja erasektori partnerlus ning spetsialiseeritud koolitusprogrammid aitavad seda lõhet vähendada. Lisaks pakuvad veebipõhised õppeplatvormid nagu Coursera või Udemy ettevõtetele võimalust pakkuda oma töötajatele juurdepääsu kvaliteetsele professionaalsele arengule.

IT-taristu ja andmete kättesaadavus

Tehisintellekti süsteemide eduka juurutamise aluseks on suure jõudlusega IT-taristu. Ettevõtted, kellel puudub vajalik riist- ja tarkvara, seisavad silmitsi oluliste väljakutsetega. Lisaks on kvaliteetsete andmete kättesaadavus tehisintellekti algoritmide koolitamiseks ja käitamiseks ülioluline. Andmekaitse-eeskirjad ja ebapiisavad andmevormingud takistavad aga juurdepääsu asjakohasele teabele.

Standardiseeritud andmeprotokollide väljatöötamine ja turvaliste andmeplatvormide loomine saab parandada andmete kättesaadavust. Samal ajal peavad ettevõtted tagama, et nende IT-infrastruktuur on piisavalt skaleeritav ja paindlik, et vastata tulevaste tehisintellekti rakenduste nõudmistele.

Eetilised ja juriidilised väljakutsed

Tehisintellekti tehnoloogiate kasutamine tekitab eetilisi ja juriidilisi küsimusi. Andmekaitse, diskrimineerimine ja vastutus valede otsuste eest on vaid mõned aspektid, mida ettevõtted peavad arvestama. Eriti sellistes valdkondades nagu meditsiiniline diagnostika või autonoomne liikuvus võivad valedel otsustel olla tõsised tagajärjed.

Ettevõtted peaksid välja töötama tehisintellekti kasutamise eetilised juhised ja oma süsteemide läbipaistvust ja õiglust regulaarselt üle vaatama. Lisaks on kehtivate seaduste järgimise tagamiseks vajalik koostöö reguleerivate asutustega.

Rakendamise edutegurid

Inimese ja masina koostöö

Töö tulevik peitub inimeste ja masinate koostöös. Tehisintellekti süsteemid saavad inimesi vabastada monotoonsetest või ohtlikest ülesannetest, täiendades samal ajal nende loovust ja probleemide lahendamise oskusi. Näiteks ettevõtted nagu BMW kasutavad humanoidroboteid, et toetada töötajaid füüsiliselt nõudlikes ülesannetes.

Sobib selleks:

• Tulevik on interaktiivne: koostöö konkurentsi asemel – asjade interneti, tehisintellekti ja robootika põnev areng

Pilootprojektid ja järkjärguline integratsioon

Selle asemel, et kohe ette võtta ulatuslikke tehisintellekti rakendusi, keskenduvad paljud ettevõtted pilootprojektidele. Need võimaldavad neil testida uute tehnoloogiate eeliseid kontrollitud keskkonnas ja saada teadmisi järkjärguliseks laiendamiseks.

Jätkusuutlikkus ja energiatõhusus

Teine edu võti on jätkusuutlikkuse eesmärkide arvestamine. Tehisintellektil põhinevad süsteemid aitavad vähendada energiatarbimist ja ressursse tõhusamalt kasutada. Ettevõtted, kes seavad oma automatiseerimisstrateegiates esikohale jätkusuutlikkuse, saavad nii vähendada oma kulusid kui ka suurendada oma konkurentsivõimet.

Edukate taotluste näited

Walmart: tarneahela optimeerimine

Walmart kasutab tehisintellekti oma tarneahela optimeerimiseks. Masinõppe mudelite abil on ettevõte suutnud lühendada tarneaegu ja muuta laopidamise tõhusamaks. Tehisintellektil põhinevad robotid aitavad automatiseerida varude haldamist, aidates seeläbi kaasa kulude ja vigade vähendamisele.

Siemens: Ennustav hooldus

Ennustav hooldus on veel üks näide tehisintellekti edukast kasutamisest. Siemens kasutab masinaandmeid võimalike rikete varajaseks avastamiseks ja hooldusmeetmete ennetavaks planeerimiseks. See on mitte ainult minimeerinud seisakuid, vaid suurendanud ka tootlikkust.

Sereact: Kehastunud tehisintellekt

Ettevõte Sereact on spetsialiseerunud kehastunud tehisintellekti arendamisele – tehnoloogiale, mis võimaldab robotitel täita ülesandeid, milleks neid pole otseselt koolitatud. See paindlikkus võimaldab ettevõtetel roboteid tõhusalt rakendada isegi dünaamilistes keskkondades.

Soovitused ettevõtetele

Selge eesmärk

Enne tehisintellekti ja robootikasse investeerimist peaksid ettevõtted määratlema selged eesmärgid. Need eesmärgid peaksid olema mõõdetavad ja kooskõlas vastava valdkonna konkreetsete nõuetega.

Töötajate koolitus

Töötajate koolitamine on uute tehnoloogiate omaksvõtmise edendamiseks ja nende potentsiaali täielikuks realiseerimiseks ülioluline. Ettevõtted peaksid strateegiliselt investeerima täiendkoolitusprogrammidesse ja pakkuma platvorme, mis hõlbustavad teadmiste edasiandmist.

Koostöö tehnoloogiapartneritega

Koostöö kogenud tehnoloogiapartneritega aitab kiirendada tehisintellekti ja robootikasüsteemide rakendamist. Need partnerid saavad pakkuda väärtuslikku teavet parimate tavade kohta ja toetada ettevõtteid kohandatud lahenduste väljatöötamisel.

Eetiliste aspektide arvestamine

Eetilised kaalutlused tuleks arendusprotsessi algusest peale integreerida. Ettevõtted peaksid tagama, et nende tehisintellekti süsteemid toimivad läbipaistvalt, õiglaselt ja vastutustundlikult.

Intelligentne tootmine: suurem efektiivsus inimese ja masina koostöö kaudu

Tehisintellekt, robootika ja automatiseerimine pakuvad tööstuslikuks tootmiseks tohutuid võimalusi. Ettevõtted, kes on valmis nendesse tehnoloogiatesse investeerima ja nendega seotud väljakutsetest üle saama, võivad saavutada märkimisväärseid konkurentsieeliseid. Edu saavutamiseks on ülioluline strateegiline lähenemisviis, mis arvestab võrdselt ohutuse, kulude, eetiliste küsimuste ja töötajate aktsepteerimisega. Nutika tootmise tulevik peitub inimeste ja masinate sisukas koostöös ning tehnoloogia mõistmises innovatsiooni ja jätkusuutlikkuse võimaldajana.

Kohalikust globaalseks: VKEd vallutavad nutika strateegiaga maailmaturu - Pilt: Xpert.Digital

Ajastul, mil ettevõtte digitaalne kohalolek määrab selle edu, seisneb väljakutse autentse, isikupärastatud ja laiaulatusliku kohaloleku loomises. Xpert.Digital pakub uuenduslikku lahendust, mis positsioneerib end tööstuskeskuse, ajaveebi ja brändisaadiku ristumiskohana. See ühendab suhtlus- ja müügikanalite eelised ühel platvormil ning võimaldab avaldamist 18 erinevas keeles. Koostöö partnerportaalidega ning võimalus avaldada artikleid Google Newsis ja umbes 8000 ajakirjaniku ja lugejaga pressiteadete levitamisnimekirjas maksimeerivad sisu ulatust ja nähtavust. See on välise müügi ja turunduse (SMarketing) oluline tegur.

Lisateavet selle kohta siin:

• Autentne. Individuaalne. Globaalne: teie ettevõtte Xpert.Digital strateegia

Miks on automatiseerimine konkurentsivõime võti?

Tehisintellekti (AI), robootika ja automatiseerimise kiire areng on tööstusparadigmat põhjalikult muutnud. Neid tehnoloogiaid ei peeta enam futuristlikeks visioonideks, vaid neist on saanud käegakatsutavad tööriistad, millel on potentsiaal tootmismaastikku revolutsiooniliselt muuta. Ettevõtete juhid tunnistavad üha enam nende tehnoloogiate pakutavaid tohutuid võimalusi ja näevad neid tulevase konkurentsivõime ja innovatsiooni võtmeks. Üleminek intelligentsetele tootmiskeskkondadele ei ole aga ilma väljakutseteta. Vaatamata laialdasele huvile ja kõrgetele ootustele on endiselt takistusi, mis tuleb ületada, et tagada tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise edukas ja laialdane rakendamine ettevõtetes.

See taustaanalüüs toob esile peamised takistused teel nutika tootmise poole. See uurib neid väljakutseid uuringute, ekspertarvamuste ja praktiliste näidete abil. Lisaks pakub see strateegiaid ja lahendusi nende takistuste edukaks ületamiseks ja nende tehnoloogiate potentsiaali täielikuks realiseerimiseks.

Tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise rakendamise peamised takistused

Uute tehnoloogiate kasutuselevõtuga kaasnevad alati väljakutsed. Tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise kontekstis avalduvad need erinevates omavahel seotud valdkondades, mis nõuavad terviklikku lähenemist.

1. Ohutusprobleemid ja regulatiivsed nõuded

Üks suurimaid takistusi, eriti ohutusteadlikes tööstusharudes, nagu autotööstus või lennundus, on ohutusprobleemid. Universal Roboti uuring näitab, et need mured takistavad eriti investeeringuid uutesse tehnoloogiatesse Saksamaal. Mure töötajate ohutuse pärast robotitega töötamisel, ettenägematute tehisintellekti otsuste võimalikud riskid ja keerukate regulatiivsete nõuete järgimine loovad ettevaatliku õhkkonna.

Koostöörobotite (kobotite) integreerimine inimestega töötamiseks nõuab keerukaid ohutuskontseptsioone. Need peavad tagama nii töötajate füüsilise ohutuse kui ka tagama, et robotites olevad tehisintellekti süsteemid toimivad usaldusväärselt ja prognoositavalt. Täiendavaks väljakutseks on rangete ohutusstandardite järgimine, mis on riigiti ja tööstusharude lõikes erinevad. Ettevõtted peavad seaduslikuks tegutsemiseks järgima mitte ainult kohalikke eeskirju, vaid arvestama ka rahvusvaheliste suuniste ja soovitustega.

Selle takistuse ületamiseks on oluline investeerida tugevatesse ja mitmekihilistesse ohutuskontseptsioonidesse. Nende hulka kuuluvad avariipeatussüsteemide rakendamine, andurite kasutamine takistuste tuvastamiseks ja töötajate koolitamine robotite ohutuks käsitsemiseks. Lisaks peavad ettevõtted tagama, et nende tehisintellekti süsteeme jälgitakse ja vaadatakse pidevalt läbi nende ohutusalaste mõjude osas.

2. Kõrged kulud ja rahastamise puudumine

Tehisintellektil põhinevate süsteemide esialgsed investeerimiskulud on sageli märkimisväärsed. Need kujutavad endast märkimisväärset koormust, eriti väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele (VKEdele). Tehisintellekti lahenduste väljatöötamine ja rakendamine nõuab lisaks kalli riist- ja tarkvara ostmisele ka investeeringuid teadus- ja arendustegevusse, mis on vajalikud algoritmide kohandamiseks ja optimeerimiseks. Tipptasemel andurid, keerulised robotkäed ja tehisintellekti mudelite treenimiseks vajalik taristu moodustavad kiiresti märkimisväärseid summasid.

Tehisintellekti projektide investeeringutasuvuse (ROI) täpne kvantifitseerimine muudab rahastamise tagamise protsessi veelgi keerulisemaks. Erinevalt traditsioonilistest investeeringutest, kus kulusid ja tulusid on sageli lihtsam ennustada, on tehisintellekti rakendamise mõju keerulisem ja mitmetahulisem. Asjaolu, et paljud tehisintellekti projektid saavutavad oma täieliku potentsiaali alles mõne aja pärast, võib investeerimisotsuse tegemist veelgi keerulisemaks muuta.

Selle kulutõkke ületamiseks peaksid ettevõtted kaaluma alternatiivseid rahastamismudeleid, näiteks valitsuse rahastamisprogramme, liisinguvõimalusi või pilvepõhiseid tehisintellekti teenuseid. Tehisintellekti lahenduste etapiviisiline rakendamine, alustades pilootprojektidest valitud valdkondades, aitab samuti vähendada esialgseid investeeringuid ja minimeerida riske.

3. Oskusteabe puudumine ja oskustööliste puudus

Oskuslike tehisintellekti spetsialistide puudus on ülemaailmne probleem, mis takistab oluliselt uute tehnoloogiate kasutuselevõttu ettevõtetes. Tehisintellekti süsteemide arendamine ja käitamine nõuab kõrgelt kvalifitseeritud spetsialiste, kes on võimelised välja töötama keerulisi algoritme, analüüsima andmeid ja treenima tehisintellekti mudeleid. Need spetsialistid on tööturul väga nõutud ja neid on raske leida.

Ettevõtted peavad investeerima oma töötajate täiendkoolitusse ja uurima uusi värbamismeetodeid vajalike oskuste arendamiseks. See hõlmab mitte ainult tehisintellekti ja robootika spetsialistide koolitamist, vaid ka töötajate täiendkoolitust teistes valdkondades, et vastata töökoha muutuvatele nõudmistele. Oskus suhelda tehisintellektil põhinevate süsteemidega ja tõlgendada nende tulemusi on tulevikus paljude elukutsete jaoks hädavajalik.

4. IT-taristu ja andmete kättesaadavus

Tehisintellekti süsteemide eduka juurutamise aluseks on suure jõudlusega IT-taristu. Paljudel ettevõtetel aga puudub tehisintellekti rakenduste käitamiseks vajalik riist- ja tarkvara. Keeruliste tehisintellekti mudelite treenimiseks vajalik arvutusvõimsus nõuab võimsaid servereid ja salvestussüsteeme. Lisaks on kiire ja usaldusväärne võrguühendus oluline andmete vahetamiseks erinevate asukohtade ja süsteemide vahel.

Kvaliteetsete andmete kättesaadavus on veel üks kriitiline edutegur. Tehisintellekti mudelid vajavad õppimiseks ja täiustamiseks suuri andmemahtusid. Need andmed peavad olema mitte ainult kättesaadavad, vaid ka puhtad, täielikud ja konkreetsete rakenduste jaoks asjakohased. Sobiva andmeinfrastruktuuri loomine, mis integreerib andmeid erinevatest allikatest ja valmistab need ette tehisintellekti analüüsiks, on keeruline ülesanne, mis tekitab paljudele ettevõtetele olulisi väljakutseid.

5. Eetilised ja juriidilised küsimused

Tehisintellekti kasutamine tõstatab hulga eetilisi küsimusi, mida tuleb hoolikalt uurida. Nende hulka kuuluvad vastutus tehisintellekti süsteemide tehtud valede otsuste eest, kasutajate privaatsuse kaitse ja algoritmiliste eelarvamuste kaudu diskrimineerimise ennetamine. Tehisintellekti kasutamise õigusraamistik on paljudes valdkondades endiselt ebaselge. Ettevõtted peavad olema teadlikud, et nad vastutavad oma tehisintellekti süsteemide mõju eest ning et olemasolevad seadused ja määrused ei pruugi olla piisavad, et hõlmata kõiki tehisintellekti juurutamise aspekte.

Autonoomsete otsuste langetamise võimeliste tehisintellekti süsteemide arendamine nõuab hoolikat eetilist kaalumist. Ettevõtted peavad tagama, et nende tehisintellekti süsteemid toimivad õiglaselt, läbipaistvalt ja vastutustundlikult. Lisaks peavad nad välja töötama selged juhised ja protsessid, et tagada eetiliste ja juriidiliste standardite järgimine. Tehisintellekti kiire areng nõuab kehtivate seaduste ja määruste kohandamist.

6. Töötajate aktsepteerimine ja usaldus

Tehisintellekti süsteemide kasutuselevõtt võib töötajate seas tekitada ebakindlust ja ärevust. Automatiseerimise tõttu on laialt levinud hirm töökoha kaotuse ees, mis võib takistada uute tehnoloogiate omaksvõtmist. Lisaks võib idee, et tehisintellekti süsteemid jälgivad töötajate tööd, tekitada umbusaldust ja vastuseisu.

Nende väljakutsete ületamiseks on oluline kaasata töötajad varakult ümberkujundamisprotsessi ja edastada neile tehisintellekti eeliseid läbipaistvalt. Ettevõtted peavad töötajaid koolitama, kuidas tehisintellekti süsteemidega koostööd teha ja kuidas need süsteemid saavad neid igapäevatöös toetada. Töötajad peavad tundma, et tehisintellekti süsteemid ei ole mõeldud neid asendama, vaid pigem toetama ja leevendama nende tööd.

7. Jätkusuutlikkus ja energiatõhusus

Jätkusuutlikkus ja energiatõhusus ei ole mitte ainult ühiskondlikud kohustused, vaid ka ettevõtete konkurentsivõime võtmetegurid. Robootika mängib jätkusuutlikkuse eesmärkide saavutamisel olulist rolli, kuna see aitab vähendada materjalide tarbimist, parandada energiatõhusust ja minimeerida jäätmeid. Seetõttu on ökoloogilist jalajälge minimeerivate säästvate robootikalahenduste väljatöötamine ja rakendamine väga oluline.

Ettevõtted peavad konkurentsivõime säilitamiseks täitma ÜRO jätkusuutlikkuse eesmärke ja nendega seotud eeskirju. Robotite integreerimine tootmisprotsessidesse mitte ainult ei võimalda ressursside tõhusamat kasutamist, vaid vähendab ka heitkoguseid ja parandab jäätmekäitlust.

Uued ärimudelid ja tehnoloogiad

Uute ärimudelite, näiteks „Robot teenusena” (RaaS), arendamine võimaldab ettevõtetel roboteid rentida ning nende hooldusele ja toele ligi pääseda. See mudel vähendab alginvesteeringuid ja muudab robootikatehnoloogiad väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele (VKEdele) kättesaadavamaks. RaaS võimaldab ettevõtetel paindlikumalt reageerida muutuvatele tootmisvajadustele ja saada automatiseerimisest kasu ilma suuri alginvesteeringuid tegemata.

Ekspertarvamused väljakutsete kohta

Tööstuse ja teaduse eksperdid rõhutavad inimkeskse töökoha kujundamise olulisust tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise rakendamisel. Nad näevad inimeste ja masinate kombinatsioonis suurimat võimalust töö tulevikuks. Tehisintellekti süsteemid peaksid inimesi toetama ja vabastama nad monotoonsetest või ohtlikest ülesannetest, mitte neid asendama.

Rahvusvahelise Robootika Föderatsiooni (IFR) peasekretär dr Susanne Bieller rõhutas, et tehisintellekt ei ole lähitulevikus saadaval ega ületa inimese intelligentsust kõigis valdkondades. Robotid, isegi tehisintellektiga varustatud, ei suuda täielikult asendada inimese kohanemisvõimet, paindlikkust ja probleemide lahendamise võimet. Ta näeb tehisintellekti kõige lootustandvamaid rakendusi robootikas keskkonna tajumises ja robotite jõudluse optimeerimises.

Saksa tehisintellekti uurimiskeskuse (DFKI) teadusjuht professor dr Jan Peters näeb tööstusrobotites suurt potentsiaali, kui keskkonda ei pea enam robotile vastavalt kohandama. Ta on veendunud, et robotid leiavad tee miljonitesse leibkondadesse, kui need taskukohaseks muutuvad.

Michael Mayer-Rosa Delta Electronicsist rõhutas vajadust tegeleda selliste väljakutsetega nagu ohutuse ja töökindluse tagamine, andmetöötluse keerukus, integreerimine olemasolevatesse süsteemidesse ning eetiliste ja juriidiliste standardite järgimine.

Voraus Robotiku tegevjuht Jens Kotlarski rõhutab tehisintellekti olulisust robotite kasutamise paindlikumaks muutmisel, eriti keerukate ülesannete või dünaamiliselt muutuvate protsesside puhul.

Edulood tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise rakendamisel

Paljud ettevõtted on juba edukalt integreerinud tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise oma äriprotsessidesse ning saavutanud muljetavaldavaid tulemusi.

Walmart

Jaemüügiettevõte kasutab tehisintellekti oma tarneahela optimeerimiseks. Masinõppe abil saab Walmart lühendada tarneaegu ja optimeerida laoseisu. Tehisintellektiga roboteid kasutatakse laohalduseks ja automatiseeritud ladustamiseks.

Brother International

Ettevõte on edukalt integreerinud tehisintellekti oma värbamisprotsessi. Tehisintellektil põhinev süsteem aitab tuvastada sobivaid kandidaate, ajastada intervjuusid ja vastata korduma kippuvatele küsimustele. Selle tulemusena on Brother suutnud oluliselt suurendada avalduste arvu ja lühendada vabade ametikohtade täitmiseks kuluvat aega.

Siemens

Tehnoloogiaettevõte kasutab tehisintellekti ennustava hoolduse rakendamiseks oma tootmisprotsessides. Masinate andmete analüüsimise abil saab potentsiaalseid rikkeid varakult tuvastada ja hooldusmeetmeid ennetavalt planeerida. See minimeerib seisakuid ja suurendab tootlikkust. Lisaks kasutab Siemens tehisintellekti mudeleid ka oma tootmisüksustes tootmisprotsesside optimeerimiseks ja juhtimiseks.

BMW

Autotootja testib tootmises humanoidrobotite kasutamist, et toetada töötajaid füüsiliselt raskete ülesannete täitmisel. BMW uurib ka tehisintellektiga varustatud kognitiivsete robotite kasutamist, mis suudavad oma ümbrust paremini tajuda.

Sereact

Stuttgartis asuv ettevõte on spetsialiseerunud robotite jaoks mõeldud kehastunud tehisintellekti arendamisele. See ühendab visuaalse null-löögi arutluskäigu loomulikus keeles vestlusjuhistega. Need funktsioonid võimaldavad robotitel täita ülesandeid, milleks neid pole otseselt koolitatud.

Robotite roll automatiseerimises

Automatiseerimises kasutatakse erinevat tüüpi roboteid ja igal tüübil on oma eelised ja rakendusvaldkonnad:

Koostöörobotid (kobotid)

Kobotid on loodud inimeste kõrval ohutuks töötamiseks. Neid kasutatakse sageli ülesannete jaoks, mis nõuavad täpsust ja osavust, näiteks montaažitööd või kvaliteedikontroll.

Autonoomsed mobiilrobotid (AMR-id)

AMR-id suudavad oma keskkonnas iseseisvalt liikuda ning neid kasutatakse sageli logistikas ja laonduses materjalide transportimiseks või kaupade komplekteerimiseks.

Humanoidsed robotid

Humanoidrobotid meenutavad kuju poolest inimesi ja neid kasutatakse ülesannete jaoks, mis nõuavad inimlikke oskusi, näiteks klientidega suhtlemine või keerukate käsitsi tehtavate ülesannete abistamine.

Sobib selleks:

• 180 miljardi dollari suurune turg: 2024 oli tehisintellekti aasta – 2025 võib olla kobotite ja robootika aasta

Õiguslikud ja eetilised aspektid

Tehisintellekti ja robootikaga seotud eetilised ja juriidilised küsimused on keerulised ning vajavad põhjalikku arutelu ja selgeid suuniseid.

Õiguslikud vaidlused

Õiguslikud küsimused puudutavad peamiselt vastutust ja heakskiitu, eriti tervishoiusektoris. Kuna tehisintellekti süsteemid on loodud õppivate süsteemidena, tekivad probleemid riskihindamise ja vastutuse selge jaotamise osas.

Eetilised aspektid

Eetilised väljakutsed tekivad seoses andmekaitse, diskrimineerimise ja tehisintellekti süsteemide autonoomiaga. On ülioluline, et tehisintellekti süsteemid toimiksid õiglaselt ja läbipaistvalt ning austaksid kasutajate privaatsust. Eriline dilemma tekib ettevõtetel, kes arendavad tehisintellekti tehnoloogiaid, mida saab kasutada ka sõjalistes rakendustes.

Tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise kulud ja investeeringutasuvus

Tehisintellekti ja robootikasse investeerimine on kulukas, kuid oluline on arvestada ka investeeringu potentsiaalse tasuvusega.

Kulutegurid

Kulud hõlmavad soetuskulusid, juurutuskulusid, litsentsitasusid, hoolduskulusid ja koolituskulusid. Täpne summa sõltub süsteemi keerukusest ja konkreetsest kasutusjuhtumist.

ROI arvutamine

Investeeringutasuvuse (ROI) arvutamine on keeruline ja peab arvestama mitmesuguste teguritega, nagu aja kokkuhoid, tootlikkuse kasv, tulude kasv ja kulude kokkuhoid. Uuringud näitavad, et RPA-d kasutavad ettevõtted saavutavad kõrge investeeringutasuvuse ja suudavad oma investeeringud lühikese aja jooksul tagasi teenida.

Mõju töömaailmale ja kvalifikatsiooninõuetele

Tehisintellekt, robootika ja automatiseerimine muudavad töömaailma põhjalikult.

Muutuv töömaailm

Paljud rutiinsed ülesanded automatiseeritakse, mis võib kaasa tuua töökohtade kaotuse. Samal ajal luuakse uusi töökohti sellistes valdkondades nagu tehisintellekti arendamine, robootika ja andmeanalüüs.

Uued kvalifikatsiooninõuded

Tehisintellekti üha suurem levik nõuab töötajatelt uusi oskusi. Uuringud ennustavad, et suur osa tööjõust vajab ümberõpet või täiendõpet, et töömaailma muutustega sammu pidada. Eelkõige on suurtel keelemudelitel (LLM) potentsiaal võtta üle märkimisväärne osa tööülesannetest.

Automatiseerimise kolmnurk

„Automatiseerimiskolmnurga“ kontseptsioon rõhutab tasakaalustatud lähenemise olulisust automatiseerimisele. Selle kolmnurga eesmärk on tasakaalustada riistvara automatiseerimise võimalusi, tarkvara automatiseerimise võimalusi ja inimtööjõudu selle kohanemisvõime, loovuse ja vastupidavusega.

Inimese ja masina koostöö

Töö tulevik peitub inimeste ja masinate koostöös. Tehisintellekti süsteemid on mõeldud inimeste toetamiseks ja nende vabastamiseks monotoonsetest või ohtlikest ülesannetest. Inimese loovus ja paindlikkus jäävad oluliseks.

Inimesed ja masinad: koostöö võtmeroll digiajastul

Tehisintellekt, robootika ja automatiseerimine pakuvad ettevõtetele tohutut potentsiaali efektiivsuse suurendamiseks, kulude vähendamiseks ja konkurentsivõime parandamiseks. Nende tehnoloogiate rakendamine on aga täis väljakutseid. Arvesse tuleb võtta turvaprobleeme, kõrgeid kulusid, oskuste puudust, eetilisi ja juriidilisi küsimusi ning töötajate aktsepteerimist.

Edukad ettevõtted näitavad, kuidas tehisintellekti, robootikat ja automatiseerimist saab kasumlikult kasutada. Walmart optimeerib oma tarneahelat, Brother International automatiseerib oma värbamisprotsessi ja Siemens kasutab tehisintellekti ennustava hoolduse ja protsesside juhtimise jaoks.

Töö tulevik peitub inimese ja masina koostöös. Tehisintellekti süsteemid on mõeldud inimeste toetamiseks ja nende vabastamiseks monotoonsetest või ohtlikest ülesannetest. Inimese loovus ja paindlikkus jäävad oluliseks.

Tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise potentsiaali täielikuks ärakasutamiseks peavad ettevõtted aktiivselt tegelema väljakutsetega ja looma vajaliku raamistiku. Edu saavutamiseks on üliolulised investeeringud täiendkoolitusse, suure jõudlusega IT-taristu arendamisse ning eetiliste ja juriidiliste aspektide arvestamisse.

Tehisintellektil põhineva robootika tulevased trendid soodustavad veelgi intelligentsemate ja paindlikumate robotite arendamist, mis suudavad paremini kohaneda dünaamiliste keskkondadega ja täita keerukamaid ülesandeid. Tehisintellekti integreerimine robootikasse kiirendab automatiseerimist erinevates tööstusharudes ja viib uute rakendusteni sellistes valdkondades nagu logistika, tervishoid ja põllumajandus.

Soovitused ettevõtetele

Ettevõtted, kes soovivad tehisintellekti, robootikat ja automatiseerimist edukalt rakendada, peaksid kaaluma järgmisi soovitusi:

• Selge eesmärgi määratlus: Määrake tehisintellekti ja robootika kasutamiseks selged eesmärgid, et valida õiged lahendused ja maksimeerida investeeringutasuvust.
• Samm-sammult rakendamine: alustage pilootprojektidega, et testida tehnoloogiate lisaväärtust, ja laiendage edukaid lähenemisviise järk-järgult.
• Investeerige täiendkoolitusse: koolitage oma töötajaid tehisintellekti süsteemide ja robotite kasutamises, et edendada tehnoloogiate aktsepteerimist ja nende potentsiaali täielikku ärakasutamist.
• Koostöö ekspertidega: Tehke koostööd tehnoloogiapartnerite ja tehisintellekti ekspertidega, et töötada välja kohandatud lahendusi ja ületada rakendamisega seotud väljakutsed.
• Eetilised ja juriidilised aspektid: arvestage tehisintellekti ja robootika eetiliste ja juriidiliste tagajärgedega ning veenduge, et teie süsteemid toimivad õiglaselt, läbipaistvalt ja vastutustundlikult.

Neid soovitusi arvesse võttes saavad ettevõtted ära kasutada tehisintellekti, robootika ja automatiseerimise eeliseid ning edukalt ületada nutika tootmise teel esinevad väljakutsed. Üleminek nutikale tootmisele on pidev protsess, mis nõuab paindlikkust, innovatsioonivalmidust ja võimet pidevalt arenevate tehnoloogiatega sammu pidada. Ainult sel viisil saavad ettevõtted kindlustada oma konkurentsivõime ja ära kasutada nende tehnoloogiate pakutavaid võimalusi.

☑️ 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