Publié le: 27 janvier 2025 / mise à jour du: 27 janvier 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Des tueurs d'emplois ou des sites d'emploi ? La vérité sur l’automatisation, l’IA et la robotique – De la chaîne d’assemblage à la « chaîne de réflexion » ? – Image : Xpert.Digital
Smart Factory : Défis et solutions sur la voie d’une production intelligente
De la chaîne d’assemblage à la « chaîne de réflexion » : les robots IA changent les règles de l’industrie
La production industrielle traverse une phase de profonde mutation. Les nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle (IA), la robotique et l’automatisation promettent des changements profonds dans presque tous les secteurs, de l’industrie manufacturière et de la logistique à la santé et à la vente au détail. De nombreux décideurs sont conscients de l’immense potentiel de ces technologies et considèrent l’IA, la robotique et l’automatisation comme les clés de l’avenir. Dans le même temps, la pratique montre qu’il reste encore d’importants obstacles à surmonter avant que des chaînes de production et de processus intelligentes puissent être mises en place à tous les niveaux.
Ce qui suit examine les obstacles qui se dressent sur la voie d'une production intelligente, la manière dont les entreprises peuvent relever ces défis avec succès et les tendances et évolutions qui façonnent l'avenir de l'IA, de la robotique et de l'automatisation. L'accent est mis sur une présentation fondée et compréhensible : il s'agit de mettre en évidence les aspects les plus importants, d'expliquer les termes techniques requis et d'en déduire des recommandations d'action dans la pratique.
Convient à:
- Smart Factory : réseaux de données ultra-rapides pour les futurs scénarios intralogistiques – Technologie et réseau 5G – Réseau de campus 5G SA
- Smart Factory : avec une intralogistique efficace pour l'Industrie 4.0
1. Potentiel et importance de l’IA, de la robotique et de l’automatisation
Des technologies révolutionnaires pour la compétitivité et la croissance
Les entreprises se tournent de plus en plus vers les systèmes d’IA, la robotique et l’automatisation car elles s’attendent à des augmentations significatives de productivité, une baisse des coûts et une plus grande compétitivité. Des résultats concrets peuvent déjà être observés dans de nombreux domaines : les systèmes basés sur l'IA, par exemple, effectuent des analyses complexes, identifient les sources d'erreurs dans les processus de production ou permettent une maintenance prédictive des machines. Les robots peuvent effectuer des tâches monotones, physiquement exigeantes et potentiellement dangereuses, tandis que les processus automatisés optimisent l'efficacité de chaînes d'approvisionnement entières.
Exemples tirés de la pratique
- Logistique : les robots mobiles autonomes (AMR) sont utilisés dans les entrepôts pour prélever ou transporter des marchandises. Cela augmente l’efficacité et soulage les employés.
- Fabrication : les robots collaboratifs (cobots) travaillent aux côtés des personnes et permettent un ajustement flexible des étapes de production.
- Secteur des services : les systèmes d'IA peuvent traiter les demandes des clients, utiliser des chatbots automatisés pour répondre aux questions et ainsi améliorer le service client.
- Santé : les robots sont utilisés en chirurgie ou en réadaptation, tandis que les applications d'IA peuvent aider les médecins à établir des diagnostics.
Ces exemples illustrent le large éventail d’applications. Cependant, malgré ces perspectives positives, il existe toute une série de défis qui rendent plus difficile la percée vers une utilisation généralisée.
Convient à:
2. Principaux obstacles et défis
Préoccupations de sécurité et exigences réglementaires
Les entreprises et le public abordent souvent les nouvelles technologies avec prudence. Les questions de sécurité jouent un rôle central : lorsque les robots travaillent directement avec des personnes, les accidents doivent être évités. Cela est particulièrement vrai pour les robots collaboratifs (cobots) qui partagent des espaces de travail avec les collaborateurs. Même les plus petits mouvements incorrects peuvent avoir des conséquences potentiellement graves. C'est pourquoi les systèmes sont souvent équipés de capteurs supplémentaires, de mécanismes d'arrêt automatique ou de dispositifs de protection.
« Les entreprises doivent investir dans des concepts de sécurité robustes afin que les systèmes d’IA et les robots soient conformes aux normes de sécurité applicables », telle est une demande souvent formulée par l’industrie et la recherche. En outre, de nombreuses industries sont soumises à des exigences réglementaires strictes, allant de la protection des données à la responsabilité du fait des produits. En particulier dans le cas des applications d’IA, il est difficile de savoir comment répondre à la question de la responsabilité si un système d’apprentissage prend une décision incorrecte. La législation doit rapidement réajuster cette situation et créer des conditions-cadres claires.
Coûts élevés et manque de financement
Les coûts restent un obstacle majeur. Le développement et la mise en œuvre de solutions d’IA ainsi que de solutions de robotique et d’automatisation nécessitent des investissements initiaux élevés. Cela commence par le matériel, par exemple les capteurs et les actionneurs, se poursuit avec les plates-formes robotiques et comprend également des composants hautement spécialisés tels que des lidars ou des processeurs puissants. Le développement de logiciels représente un coût supplémentaire : les algorithmes d’IA doivent parfois être développés et entraînés sur mesure pour des cas d’utilisation particuliers, ce qui nécessite des spécialistes qualifiés et une capacité de calcul coûteuse.
La charge financière constitue souvent un obstacle majeur, en particulier pour les petites et moyennes entreprises, d'autant plus que le retour sur investissement (ROI) spécifique des projets d'IA ne peut pas toujours être déterminé avec précision à l'avance. Il existe cependant des moyens de contourner ces problèmes :
- Services cloud : les services d'IA basés sur le cloud permettent aux entreprises de louer de manière flexible de la puissance de calcul et de l'espace de stockage et ainsi d'éviter des coûts matériels élevés.
- Projets pilotes : les entreprises peuvent commencer par des projets plus petits et mesurer leur succès avant de réaliser des investissements plus importants.
- Collaborations et projets de recherche : La collaboration avec des universités, des instituts de recherche ou des partenaires technologiques permet de partager les coûts et d'échanger des connaissances.
Une pénurie de travailleurs qualifiés et un manque de savoir-faire
Le manque de personnel qualifié constitue l’un des plus grands défis lors de la mise en œuvre de projets d’IA et de robotique. Les entreprises ont besoin d’experts possédant à la fois des connaissances en programmation et une bonne compréhension de l’apprentissage automatique, des commandes robotiques et de l’analyse des données. Dans le même temps, les compétences en interface sont recherchées car l’intégration de solutions d’IA ou de robots dans les processus existants nécessite également une compréhension des processus métier et de la planification stratégique.
Si ces travailleurs qualifiés ne sont pas trouvés à temps, le développement progressera lentement. Pour contrer cela, de nombreuses entreprises misent sur la formation continue de leur main-d'œuvre existante. De nouveaux formats d'apprentissage, des programmes de certification et des cours en ligne permettent de transmettre aux collaborateurs des connaissances pertinentes en matière d'IA et d'automatisation sans qu'ils aient à abandonner leur emploi. Une autre option consiste à intensifier la coopération avec des établissements d’enseignement ou des start-ups qui ont déjà acquis des compétences dans ces domaines.
Infrastructure informatique et disponibilité des données
Les systèmes modernes d’IA et de robotique s’appuient sur une infrastructure informatique fiable et puissante. De grandes quantités de données doivent être enregistrées, transférées, stockées et évaluées. Le traitement en temps réel est également important dans les environnements de production : les retards peuvent endommager les machines ou les produits. Si le réseau de l’entreprise est instable ou trop lent, les applications d’IA ne peuvent être utilisées que dans une mesure limitée.
Outre l’infrastructure, la qualité et la disponibilité des données constituent également un facteur crucial. Les modèles d’IA doivent être entraînés avec des données détaillées afin de pouvoir reconnaître les connexions et en tirer des leçons. Cependant, il manque souvent des formats standardisés ou des ensembles de données suffisamment étiquetés. En outre, des préoccupations existent concernant la protection des données, les secrets commerciaux et la conformité dans de nombreux domaines, notamment dans l'environnement B2B. Les entreprises sont donc tenues de développer des concepts pour une gestion efficace des données, par exemple en introduisant des lignes directrices en matière de gouvernance des données et en garantissant que les données sont traitées de manière sécurisée et transparente.
Aspects éthiques et juridiques
Les systèmes d’IA et les robots soulèvent un certain nombre de questions éthiques et juridiques. L'accent principal est mis sur la responsabilité : qui est responsable si une application basée sur l'IA fait des prédictions incorrectes ou si un robot réagit incorrectement dans un scénario critique ? Des questions se posent également sur la protection des données et la vie privée. Les applications d’IA qui évaluent les données personnelles doivent se conformer à des directives strictes en matière de protection des données. De nombreux secteurs craignent également que les systèmes d’IA n’accroissent les préjugés et la discrimination si les données utilisées ne sont pas suffisamment diversifiées.
Des discussions sont également en cours sur les applications militaires de l’IA et de la robotique. Les entreprises qui développent des technologies à double usage sont accusées que leurs produits pourraient également être utilisés à des fins militaires. Ici, l’éthique doit être ancrée dans la stratégie de l’entreprise afin de prévenir les abus. Dans la vie quotidienne, comme dans le cas des robots de service ou des systèmes d'assistance basés sur l'IA pour votre propre maison, la protection des données et la vie privée sont des aspects centraux qui doivent être pris en compte lors du développement de produits.
Acceptation et confiance des employés
Malgré tout l’engouement pour les nouvelles technologies, il ne faut pas oublier que l’introduction de l’IA et de la robotique dans les entreprises entraîne des changements majeurs pour les salariés. On craint souvent que des emplois ne soient perdus ou que les employés ne subissent des pressions en raison d'une surveillance constante. Il est donc essentiel de communiquer rapidement et de manière transparente sur la manière dont la technologie sera utilisée et sur les avantages qu’elle apportera à toutes les personnes impliquées.
« L’avenir réside dans la collaboration entre les humains et les machines – et non dans le déplacement », est une devise fréquemment citée. Les employés doivent être impliqués dans les processus de prise de décision afin de pouvoir s'identifier aux innovations. Les programmes de formation continue et la formation contribuent à réduire les craintes et à accroître la confiance face à l’IA, à la robotique et à l’automatisation.
3. Voix de l’industrie et de la recherche
Il existe un large consensus dans l'industrie selon lequel l'IA et la robotique servent principalement à accroître les capacités des individus et à rendre leur travail plus sûr et plus efficace. Du point de vue de nombreux experts, un remplacement complet des travailleurs humains par des machines intelligentes n’est ni réaliste ni souhaitable.
Dr. Susanne Bieller, secrétaire générale de la Fédération internationale de robotique (IFR), est souvent citée comme disant : « Dans un avenir proche, il n’y aura pas d’intelligence robotique artificielle supérieure à l’intelligence humaine dans tous les domaines. » Elle souligne que les robots le sont. Actuellement, la combinaison avec l’IA ne peut pas remplacer complètement les humains dans leur capacité d’adaptation, leur flexibilité et leurs capacités créatives de résolution de problèmes. Au lieu de cela, elle voit les « cas d’utilisation les plus utiles de l’IA en robotique dans la reconnaissance environnementale et l’optimisation des performances des robots ».
Également le Prof. Dr. Jan Peters, directeur de recherche dans un centre de recherche renommé en IA, voit un grand potentiel dans la robotique industrielle, notamment en partant du principe qu'à l'avenir, l'environnement n'aura plus à s'adapter au robot, mais que le robot aura la capacité de s'adapter à différentes tâches de manière indépendante Mise en place d'environnements de production. « Je suis convaincu que les robots trouveront leur place dans des millions de foyers dès qu’ils seront abordables », telle est une vision qu’il a exprimée à plusieurs reprises lors d’entretiens.
Michael Mayer-Rosa, représentant d'une entreprise technologique, met en avant des aspects tels que la sécurité et la fiabilité, la complexité du traitement des données et les préoccupations éthiques et juridiques comme les plus grands défis. De même, Jens Kotlarski, directeur général d'une entreprise de robotique, souligne l'importance de l'IA pour une conception flexible de l'utilisation des robots, notamment dans des tâches complexes ou dans des scénarios avec des changements dynamiques.
Convient à:
4. Exemples de réussite tirés de la pratique
Un examen des mises en œuvre réussies montre le potentiel de l’IA, de la robotique et de l’automatisation si les entreprises parviennent à surmonter les obstacles techniques, organisationnels et culturels.
- Walmart : L'entreprise utilise l'IA pour optimiser sa chaîne d'approvisionnement, réduire les délais de livraison et améliorer les niveaux de stocks. De plus, Walmart utilise des robots basés sur l'IA pour gérer les stocks. Les améliorations de l'efficacité ont un impact positif sur l'ensemble de la chaîne de valeur.
- Brother International : Brother International s'appuie sur l'IA pour le recrutement. Un système automatisé identifie les candidats appropriés, planifie des entretiens et répond aux questions standardisées lors du processus de candidature. Cela a considérablement réduit le temps requis pour pourvoir un poste.
- Siemens : Le groupe utilise l'IA pour la maintenance prédictive en production. En analysant les données de la machine, les pannes potentielles peuvent être identifiées à temps et corrigées de manière planifiée. Cela réduit les temps d’arrêt et augmente la productivité. De plus, les modèles d’IA sont utilisés pour optimiser et contrôler les processus de production, ce qui réduit la consommation d’énergie et augmente les vitesses de production.
- BMW : Pour la première fois, un robot humanoïde est utilisé dans une usine pour soutenir les employés lors de travaux physiques pénibles. BMW étudie également l’utilisation de robots cognitifs capables d’utiliser l’IA pour détecter leur environnement et effectuer des tâches plus complexes.
- Sereact : Une entreprise dédiée à ce qu'on appelle « l'IA incarnée ». Ici, le raisonnement visuel sans tir et les instructions vocales sont combinés afin que les robots puissent également effectuer des tâches pour lesquelles ils n'ont pas été explicitement formés. Cette flexibilité peut apporter d'énormes avantages, notamment pour une utilisation dans les ateliers et les zones de stockage, par exemple lorsque les processus changent fréquemment.
5. Types de robots en automatisation
La robotique s'est développée rapidement ces dernières années. Il existe différents types de robots développés pour des besoins spécifiques et chacun possède ses propres atouts :
- Robots collaboratifs (Cobots) : Les cobots sont conçus pour travailler directement avec les gens. Ils disposent de systèmes de capteurs destinés à prévenir les accidents et sont relativement faciles à programmer. Les domaines d'application typiques incluent les travaux d'assemblage, les travaux de précision ou l'assurance qualité.
- Robots mobiles autonomes (AMR) : les AMR naviguent dans leur environnement sans directives fixes et peuvent planifier des itinéraires de manière indépendante. Cela les rend très populaires dans la logistique, par exemple pour transporter des matériaux d'un endroit à un autre ou pour effectuer de manière autonome la préparation de commandes dans les entrepôts.
- Robots humanoïdes : Ces robots imitent la forme et les mouvements humains. Votre domaine d'application s'étend de l'entretien et du soutien aux activités de démonstration sur les salons. Ils sont généralement plus chers et plus complexes que les cobots ou les AMR, mais ils pourraient à l’avenir s’avérer particulièrement intéressants dans les domaines où l’interaction humaine et la motricité fine sont requises.
6. Durabilité et efficacité énergétique
Un aspect qui a pris de plus en plus d’importance ces dernières années est la question de la durabilité. L’IA et la robotique peuvent rendre la production plus écologique et plus économe en ressources de plusieurs manières. L'optimisation automatique des processus de production contribue à réduire les déchets de matériaux, à optimiser les intervalles de maintenance et à mieux utiliser l'énergie.
Par exemple, les robots peuvent être programmés pour fonctionner uniquement en cas de besoin réel, ou pour passer en mode d'économie d'énergie pendant les heures creuses. Dans les chaînes d'approvisionnement, les émissions de CO₂ peuvent être réduites grâce à une planification intelligente des itinéraires. De plus, les capteurs et les analyses d’IA permettent de détecter plus facilement les points faibles du processus de production afin de mieux utiliser les ressources.
Les entreprises qui œuvrent activement en faveur d’une automatisation économe en énergie bénéficient généralement de bien plus que de simples aspects financiers. Étant donné que les normes environnementales strictes et les objectifs de réduction des émissions de CO₂ deviennent de plus en plus un facteur de compétitivité, une production durable favorise également la réputation et garantit des avantages à long terme sur le marché.
7. Coûts et retour sur investissement de l'IA, de la robotique et de l'automatisation
Facteurs de coût
Le coût total de l’introduction des systèmes d’IA et de robotique peut comprendre de nombreux éléments :
- Achat d'appareils physiques (bras robotiques, capteurs, matériel)
- Développement et mise en œuvre de logiciels
- Frais de licence pour les outils d’IA et les plateformes de traitement de données
- Contrats de maintenance et de service
- Formation et perfectionnement des collaborateurs
Calculer le retour sur investissement
Les entreprises évaluent souvent les projets d’IA en fonction du retour sur investissement. Cela signifie qu'il est calculé à quel moment l'investissement sera compensé sous forme d'économies de coûts ou de ventes supplémentaires et quels bénéfices peuvent être escomptés à moyen terme. Il convient de noter que les solutions d’IA, de robotique et d’automatisation entraînent non seulement des économies directes de temps et d’argent, mais augmentent souvent également la qualité des produits, la satisfaction des employés et la fidélité des clients.
L'expérience pratique montre que les investissements dans les processus automatisés peuvent souvent être rentabilisés en quelques mois s'ils sont bien planifiés et mis en œuvre. Un exemple classique est l’automatisation robotisée des processus (RPA) dans l’administration ou le service client, où les tâches répétitives sont automatisées et donc réalisées de manière beaucoup plus rentable.
8. Impact sur le monde du travail et exigences en matière de compétences
Changement dans le monde du travail
D’une part, l’utilisation de l’IA et de la robotique peut remplacer les activités routinières et ainsi mettre en danger l’emploi ; d’autre part, de nouveaux domaines professionnels émergent, par exemple dans le développement de l’IA, l’analyse de données ou la maintenance de systèmes automatisés complexes. De nouvelles opportunités s'ouvrent également dans les professions traditionnelles lorsque les outils basés sur l'IA facilitent le travail quotidien et permettent de se concentrer sur des tâches plus complexes et créatives.
Cela entraîne une évolution des profils de compétences : là où des compétences purement manuelles suffisaient auparavant, des connaissances de base en traitement de données, en automatisation et en applications d'IA sont désormais requises. Dans le même temps, les collaborations homme-machine nécessitent une certaine compréhension technique et la volonté de s'impliquer dans de nouveaux processus de travail.
Nouvelles exigences de qualification
De nombreuses études supposent qu'au cours des prochaines années, une proportion importante d'employés aura besoin d'une formation continue ou d'un recyclage pour suivre le rythme des changements. La capacité à utiliser et à comprendre les applications d’IA joue un rôle particulièrement central. Ceux qui peuvent concevoir, prendre en charge ou développer des processus automatisés complexes seront très demandés à l’avenir.
Le sujet des grands modèles de langage (LLM), c'est-à-dire des modèles de langage d'IA capables d'imiter de manière presque authentique la communication humaine, fait actuellement l'objet de beaucoup d'attention. Ces modèles peuvent être utilisés pour diverses tâches, telles que la génération automatique de textes, la réponse aux demandes des clients ou la gestion des connaissances d'une entreprise. On estime que les LLM pourraient à l’avenir assumer une part importante du travail de bureau, augmentant ainsi la productivité dans de nombreux domaines. Il est cependant important que les collaborateurs apprennent à utiliser ces systèmes de manière compétente et à les remettre en question de manière critique.
Le « Triangle de l’automatisation »
Le concept du « triangle de l’automatisation » est souvent évoqué dans les discussions sur l’avenir du travail. Il représente un équilibre entre :
- Automatisation matérielle (robotique, machines)
- Automatisation logicielle (par exemple RPA, algorithmes d'IA)
- Main-d'œuvre humaine (avec créativité, interaction sociale et flexibilité)
« La clé du succès réside dans la combinaison optimale des capacités des machines et des talents humains. » Dans cette philosophie, les humains et les machines doivent se compléter : les machines assument le travail répétitif, pénible et dangereux ; Les gens se concentrent sur des tâches qui nécessitent du jugement, de l'empathie ou une résolution créative de problèmes.
9. Nouveaux modèles économiques : Robot-as-a-Service (RaaS)
Une évolution intéressante dans l’adoption de la robotique dans les entreprises est l’émergence de modèles de services. À l’instar du Software-as-a-Service (SaaS), les entreprises peuvent louer des robots et des services associés tels que la maintenance et l’assistance pour une durée limitée au lieu de les acheter. Cette approche est appelée Robot-as-a-Service (RaaS).
Le RaaS permet notamment aux petites et moyennes entreprises d'introduire plus facilement des technologies d'automatisation, car elles ne nécessitent pas d'investissements initiaux élevés. Le prestataire de services assume généralement la responsabilité du bon fonctionnement des robots et des mises à jour régulières. Cela réduit le risque d’un mauvais investissement coûteux et accélère la mise en œuvre. Dans le même temps, le RaaS est un modèle commercial qui favorise une innovation constante, car les fabricants travaillent continuellement à des améliorations pour survivre sur un marché concurrentiel.
10. Préoccupations juridiques et éthiques
Défis juridiques
Dans les soins de santé, mais aussi dans d'autres domaines sensibles, le sujet de la responsabilité et de l'approbation des systèmes d'IA est discuté de manière intensive. Une question centrale est: comment les systèmes d'apprentissage peuvent-ils être certifiés en permanence, dont le comportement est en constante évolution dans l'utilisation? Les procédures d'admission traditionnelles sont généralement statiques et coïncidaient uniquement avec la nature des algorithmes d'auto-apprentissage. Le cadre juridique futur doit donc créer des règles sur la façon dont les mises à jour logicielles et les compétences nouvellement formées sont légalement évaluées.
Aspects éthiques
En plus des aspects juridiques, les questions éthiques sont également urgentes. Le développement de l'IA, qui peut être utilisé militairement, soulève des conflits de conscience. Les entreprises sont confrontées au défi de s'assurer que leurs technologies ne sont pas utilisées à des fins contraires à l'éthique. De plus, il est important d'éviter un «biais» si appelé dans les données afin que les algorithmes prennent des décisions équitables.
La confidentialité et la protection des données jouent également un rôle majeur. Les appareils intelligents dans le ménage, tels que les robots d'aspirateurs ou les assistants vocaux numériques, collectent en permanence des informations sur leur environnement. Les utilisateurs doivent être en mesure de compter sur le fait que ces données sont sûres et ne sont pas maltraitées.
11. Tendances futures de la robotique basée sur l'IA
Le développement ultérieur de l'IA et de la robotique deviendra visible dans de plus en plus de domaines de la vie et du travail dans les années à venir. Certaines tendances émergent:
Apprentissage adaptatif et automatisation flexible
Les systèmes d'IA seront de plus en plus en mesure d'analyser leur environnement et d'adapter spontanément leur comportement. Cela rend les solutions robotiques plus polyvalentes et permet une utilisation plus efficace des environnements de production changeants.
Informatique de pointe
Afin de réduire les temps de latence et de traiter les données plus en toute sécurité, de nombreuses entreprises déplacent les fonctions d'IA vers les appareils locaux (périphériques Edge). Ainsi, les systèmes de robot peuvent réagir en temps réel sans compter sur un nuage externe.
Construction légère et systèmes modulaires
Les robots deviennent de plus en plus plus faciles, plus modulaires et plus faciles à programmer. Cela réduit les barrières d'entrée aux entreprises qui souhaitent automatiser.
Interaction homme-machine améliorée
Les interfaces entre les humains et les robots deviennent plus intuitives. Le traitement du langage naturel et la reconnaissance des gestes peuvent conduire à une interaction encore plus fluide. De plus, les nouveaux outils de développement et les environnements de programmation permettent une adaptation rapide aux scénarios d'utilisation individuelle.
Intégration de l'IA dans la vie quotidienne
En plus des applications industrielles, la robotique basée sur l'IA apparaîtra de plus en plus dans les ménages privés ou dans l'espace public. Par exemple, les robots de livraison, les robots de nettoyage ou les compagnons numériques pour les personnes âgées sont des domaines d'application concevables qui continueront de gagner en importance à l'avenir.
À juste titre ;
12. Recommandations pour l'action pour les entreprises
Afin d'exploiter le potentiel de l'IA, la robotique et l'automatisation possible et de maîtriser avec succès les défis existants, les recommandations suivantes sont disponibles:
Définition de cible claire
Les entreprises devraient définir exactement ce qu'elles veulent réaliser avec l'IA et la robotique. Seuls ceux qui ont des objectifs clairs et des chiffres clés peuvent évaluer si un projet en vaut la peine et quelles étapes sont nécessaires.
Mise en œuvre étape par étape
Il peut être judicieux de commencer avec des projets pilotes plus petits pour acquérir une expérience initiale. Sur cette base, on peut voir quelles technologies conviennent particulièrement dans votre propre environnement. Les projets pilotes réussis peuvent ensuite être mis à l'échelle et étendus à d'autres domaines.
Investissement dans une formation supplémentaire
Le facteur humain reste central dans les processus automatisés. Un niveau élevé d'acceptation et une utilisation efficace de nouvelles technologies ne peuvent être atteints que si les employés sont formés en bon temps et en profondeur. Cela crée la confiance et améliore les résultats.
Coopération avec des experts
La création d'un KI ou d'un projet de robotique nécessite souvent une équipe interdisciplinaire. Les entreprises bénéficient de la recherche de partenaires en la forme de coopérations avec des start-ups, des instituts de recherche ou des prestataires de services spécialisés.
Considération des aspects éthiques et juridiques
Lors de l'introduction de nouvelles technologies, la protection des données, la sécurité des données et les principes éthiques ne doivent pas être négligés. Un examen juridique précoce et la participation des experts correspondants empêchent les problèmes et renforcent la confiance du public.
Durabilité dans le foyer
Les solutions avancées de l'IA et de l'automatisation doivent toujours être prises en compte d'un point de vue de la durabilité. Les entreprises qui recherchent des approches d'économie de ressources renforcent leur compétitivité et contribuent à la protection du climat.
La voie à la production intelligente: stratégies pour les entreprises à l'ère de l'IA
L'IA, la robotique et l'automatisation ne sont plus de la musique future, mais sont déjà utilisées avec succès dans les entreprises du monde entier. Ils posent un énorme potentiel pour augmenter la productivité, réduire les coûts et rendre les conditions de travail plus sûres et plus attrayantes. Dans le même temps, cependant, ils sont soumis à des défis: des problèmes de sécurité et des exigences réglementaires à une pénurie de travailleurs qualifiés aux questions éthiques et juridiques.
Néanmoins, de nombreux exemples pratiques montrent qu'un engagement stratégiquement planifié en vaut la peine. Des entreprises telles que Walmart, Brother International ou Siemens démontrent comment la chaîne d'approvisionnement optimise la chaîne d'approvisionnement par des projets d'IA et de robotique, les processus de recrutement peuvent être accélérés et les processus de production peuvent être rendus plus efficaces. Dans l'industrie automobile, des fabricants tels que BMW utilisent les premiers humanoïdes ou les robots cognitifs pour soulager les employés d'activités physiquement stressantes.
Les experts de l'industrie et de la recherche confirment qu'il vaut la peine de promouvoir la collaboration de la machine humaine au lieu de se concentrer exclusivement sur un avenir entièrement automatique. Pour un succès à long terme, un équilibre équilibré entre les compétences du matériel, les possibilités de l'automatisation des logiciels et la créativité irremplaçable, la flexibilité et l'expérience des humains sont cruciales.
Enfin et surtout, des sujets tels que la gestion des données, l'éthique, la protection des données et la durabilité dans le développement des systèmes d'IA et de robotique modernes jouent un rôle de plus en plus important. Seuls ceux qui assument la responsabilité d'une utilisation responsable et sûre des technologies réussiront à long terme - économiquement et socialement.
Dans l'ensemble, l'IA, la robotique et l'automatisation sont situées sur une forte voie de croissance et ouvrent de nouvelles opportunités dans presque toutes les industries. Il est cependant crucial que vous puissiez non seulement être guidé par le droit technologique, mais aussi observer les aspects organisationnels, juridiques et humains. C'est le seul moyen de devenir réalité de production intelligente et de créer une valeur ajoutée pour toutes les personnes impliquées à long terme.
Convient à:
Nous sommes là pour vous - conseil - planification - mise en œuvre - gestion de projet
☑️ Notre langue commerciale est l'anglais ou l'allemand
☑️ NOUVEAU : Correspondance dans votre langue nationale !
Konrad Wolfenstein
Je serais heureux de vous servir, vous et mon équipe, en tant que conseiller personnel.
Vous pouvez me contacter en remplissant le formulaire de contact ou simplement m'appeler au +49 89 89 674 804 (Munich) . Mon adresse e-mail est : wolfenstein ∂ xpert.digital
J'attends avec impatience notre projet commun.