סמל אתר Xpert.digital

רוצח עבודה או ג'וקר? האמת על אוטומציה, AI ורובוטיקה - מפס הייצור ל"רצועת הזיכרון "?

רוצח עבודה או ג'וקר? האמת על אוטומציה, AI ורובוטיקה - מפס הייצור ל"רצועת הזיכרון "?

רוצח עבודה או ג'וקר? האמת על אוטומציה, AI ורובוטיקה - מפס הייצור ל"רצועת הזיכרון "? - תמונה: xpert.digital

מפעל חכם: אתגרים ופתרונות בדרך לייצור אינטליגנטי

מפס הייצור ל"להקת הזיכרון ": רובוטים AI משנים את כללי משחק התעשייה

הייצור התעשייתי נמצא בשלב של שינוי עמוק. טכנולוגיות חדשות כמו בינה מלאכותית (AI), רובוטיקה ואוטומציה מבטיחות שינויים מרחיקי לכת כמעט בכל הענפים, מתעשיית הייצור והלוגיסטיקה ועד שירותי בריאות וקמעונאות. יצרני החלטות רבים מודעים לפוטנציאל העצום של טכנולוגיות אלה ורואים AI, רובוטיקה ואוטומציה כמפתחות לעתיד. יחד עם זאת, התרגול מראה כי עדיין יש מכשולים ניכרים להתגבר עליהם לפני שרשתות ייצור ותהליכים אינטליגנטיות יכולות לבסס את עצמן בכל רחבי הלוח.

להלן נבדק אילו מכשולים יש בדרך לייצור אינטליגנטי, כיצד חברות יכולות לעמוד בהצלחה באתגרים אלה ואילו מגמות והתפתחויות מעצבות את עתיד AI, רובוטיקה ואוטומציה. המוקד הוא במצגת מבוססת ומובנת היטב: מדובר בהדגשת ההיבטים החשובים ביותר, הסבר על התנאים הטכניים הנדרשים ולהפיק המלצות לפעולה בפועל.

מתאים לכך:

1. פוטנציאל ומשמעות של AI, רובוטיקה ואוטומציה

טכנולוגיות מהפכניות לתחרותיות וצמיחה

חברות מתמודדות יותר ויותר עם מערכות AI, רובוטיקה ואוטומציה מכיוון שהן מבטיחות פרודוקטיביות משמעותית עולה, עלויות נמוכות יותר ותחרותיות גבוהה יותר. באזורים רבים, כבר ניתן לראות תוצאות ספציפיות: מערכות מבוססות AI מקבלות ניתוחים מורכבים, מזהים מקורות שגיאה בתהליכי ייצור או מאפשרים תחזוקה צופה פני עתיד של מכונות. רובוטים יכולים לקחת על עצמם משימות מונוטוניות, מתישות פיזית ועלולות להיות מסוכנות, ואילו תהליכים אוטומטיים מייעלים את היעילות של שרשראות האספקה ​​שלמות.

דוגמאות מתרגול

  • לוגיסטיקה: רובוטים ניידים אוטונומיים (AMRS) משמשים במחנות לבחירה או להובלת סחורות. זה מגביר את היעילות ומקל על העובדים.
  • ייצור: רובוטים שיתופיים (קובוטים) עובדים זה לצד זה עם אנשים ומאפשרים התאמה גמישה של שלבי הייצור.
  • מגזר השירות: מערכות AI יכולות לערוך פניות לקוחות, להשתמש ב- ChatBots אוטומטיות כדי לענות על שאלות ובכך לשפר את שירות הלקוחות.
  • שירותי בריאות: רובוטים משמשים לפעולות או לשיקום, ואילו יישומי AI יכולים לתמוך ברופאים באבחון.

דוגמאות אלה ממחישות את מגוון היישומים הרחב. עם זאת, למרות השקפות חיוביות אלה, ישנם אתגרים מגוונים המקשים על הפרוץ לשימוש בפריסה ארצית.

מתאים לכך:

2. מכשולים ואתגרים מרכזיים

חששות אבטחה ודרישות רגולטוריות

חברות והציבור נתקלות לעתים קרובות בטכנולוגיות חדשות בזהירות. שאלות אבטחה ממלאות תפקיד מרכזי: אם הרובוטים עובדים ישירות עם אנשים, יש למנוע תאונות. זה תקף במיוחד לרובוטים שיתופיים (קובוטים) החולקים חדרי עבודה עם עובדים. אפילו להתנהגויות שגויות קטנות ביותר יכולות להיות השלכות חמורות שעלולות להיות חמורות, וזו הסיבה שלעתים קרובות המערכות מצוידות בחיישנים נוספים, מנגנוני עצירה אוטומטיים או מכשירי מגן.

"חברות צריכות להשקיע במושגי אבטחה איתנים כך שמערכות AI ורובוטים יתאימו לתקני האבטחה החלים", היא דרישה שלעתים קרובות ניתן לשמוע מהתעשייה והמחקר. בנוסף, דרישות רגולטוריות קפדניות מתקיימות בענפים רבים הנעים בין הגנת נתונים ועד אחריות למוצר. במקרה של יישומי AI בפרט, לא ברור כיצד יש לענות על שאלת האחריות אם מערכת למידה מקבלת החלטה שגויה. כאן על החקיקה להתאים מחדש מייד וליצור תנאי מסגרת ברורים.

עלויות גבוהות וחוסר מימון

העלויות הן עדיין מכשול חיוני. פיתוח ויישום של פתרונות AI כמו גם פתרונות רובוטיקה ואוטומציה קשורים להשקעות ראשוניות גבוהות. זה מתחיל בחומרה, למשל בחיישנים ומפעילים, ממשיך בפלטפורמות רובוטיקה וכולל גם רכיבים מיוחדים מאוד כמו LIDAR או מעבדים יעילים. נקודת עלות נוספת היא פיתוח תוכנה: לפעמים יש לפתח אלגוריתמים של AI ולהוכשר ליישומים מיוחדים, הדורש מומחים מוסמכים ויכולות מחשוב יקרות.

במיוחד עבור חברות קטנות ובינוניות, הנטל הכספי הוא לרוב מכשול גדול, במיוחד מכיוון שלא תמיד ניתן לקבוע את התשואה הספציפית על ההשקעה (ROI) לפרויקטים של AI בדיוק מראש. עם זאת, ישנן דרכים להימנע מבעיות אלה:

  • שירותי ענן: שירותי AI מבוססי ענן יכולים לשכור באופן גמיש כוח מחשוב ושטח אחסון ולהימנע מעלויות חומרה גבוהות.
  • פרויקטים של פיילוט: חברות יכולות להתחיל בפרויקטים קטנים יותר ולמדוד את ההצלחה שלהן לפני ביצוע השקעות גדולות יותר.
  • פרויקטים של שיתוף פעולה ומחקר: שיתוף פעולה עם אוניברסיטאות, מוסדות מחקר או שותפי טכנולוגיה מאפשרים לעלויות לשתף ולהחליף ידע.

מחסור בעובדים מיומנים וחוסר ידע

היעדר הצוות המוסמך הוא אחד האתגרים הגדולים ביותר ביישום פרויקטים של AI ורובוטיקה. חברות זקוקות למומחים שיש להם גם ידע בתכנות והבנה מבוססת היטב של למידת מכונות, בקרות רובוטיקה וניתוח נתונים. יחד עם זאת, נדרשים מיומנויות ממשק, מכיוון ששילוב פתרונות AI או רובוט בתהליכים קיימים דורש גם הבנה של תהליכים עסקיים ותכנון אסטרטגי.

אם מומחים אלה לא נמצאים בזמן, ההתפתחות מתקדמת רק לאט. על מנת לנטרל זאת, חברות רבות מסתמכות על הכשרה נוספת של כוח העבודה הקיים שלהן. פורמטי למידה חדשים, תכניות הסמכה וקורסים מקוונים מאפשרים להעביר AI רלוונטי וידע אוטומטי רלוונטי מבלי שיצטרכו לוותר על עבודתם. אפשרות נוספת היא העצמת שיתוף הפעולה עם מוסדות חינוך או סטארט-אפים שכבר הקימו מיומנויות בתחומים אלה.

תשתיות וזמינות נתונים

מערכות AI ורובוטיקה מודרניות מסתמכות על תשתית IT אמינה ועוצמתית. יש לרשום, להעביר, לשמר ולהעריך כמויות גדולות של נתונים. עיבוד זמן אמיתי תלוי גם בסביבות ייצור - עיכובים עלולים לגרום נזק למכונות או למוצרים. אם רשת החברה אינה יציבה או איטית מדי, ניתן להשתמש ביישומי AI רק במידה מוגבלת.

בנוסף לתשתית, איכות הנתונים והזמינות הם גם גורם מכריע. יש להכשיר דגמי AI עם נתונים נרחבים כך שיוכלו לזהות קשרים וללמוד מהם. עם זאת, לעיתים קרובות יש חוסר בפורמטים סטנדרטיים או מערכי נתונים מסומנים מספיק. בנוסף, ישנם חששות לגבי הגנת נתונים, סודות עסקיים ותאימות בתחומים רבים, במיוחד בסביבת B2B. לפיכך, חברות נדרשות לפתח מושגים לניהול נתונים אפקטיבי, למשל על ידי הצגת הנחיות ממשל נתונים והבטחת שימוש בטוח ושקוף בנתונים.

היבטים אתיים ומשפטיים

מערכות AI ורובוטים מעלים מספר שאלות אתיות ומשפטיות. המוקד העיקרי הוא באחריות: מי אחראי כאשר יישום הנתמך על ידי AI מייצר תחזיות כוזבות או רובוט מגיב בצורה שגויה בתרחיש קריטי? ישנן גם שאלות לגבי הגנת נתונים ופרטיות. יישומי AI המעריכים נתונים אישיים חייבים לעמוד בהנחיות הגנת נתונים קפדניות. בענפים רבים, יש גם בקול רם שמערכות AI יכולות להגביר את העיוותים ואת האפליה אם הנתונים המשמשים אינם מספיק מגוונים.

ישנם גם דיונים על יישומים צבאיים של AI ורובוטיקה. חברות המפתחות טכנולוגיות לשימוש כפול מתמודדות עם ההאשמה כי ניתן להשתמש במוצריהן גם למטרות צבאיות. כאן, יש לעגן את האתיקה באסטרטגיה התאגידית כדי למנוע התעללות. בתחום היומיומי, למשל ברובוטים שירותים או במערכות סיוע מבוססות AI עבור הבית שלך, הגנת נתונים ופרטיות הם היבטים מרכזיים שכבר יש לקחת בחשבון בפיתוח מוצרים.

קבלה ואמון של העובדים

למרות כל ההתלהבות מהטכנולוגיות החדשות, אין לשכוח כי הצגת AI ורובוטיקה בחברה מביאה שינויים גדולים לעובדים. לעיתים קרובות יש דאגה שניתן להשמיט מקומות עבודה או שהעובדים יגיעו ללחץ על ידי ניטור קבוע. לכן חיוני לתקשר מוקדם ושקוף כיצד יש להשתמש בטכנולוגיה ומה היתרונות היא מביאה לכולם.

"העתיד טמון בשיתוף פעולה בין אדם למכונה - לא בתזוזה", הוא עיקרון מנחה שצוין לעיתים קרובות. יש לשלב את העובדים בתהליכי ההחלטה -כדי שיוכלו להזדהות עם החידושים. תכניות אימונים והדרכה נוספות עוזרות להפחתת הפחדים ולחיזוק הביטחון העצמי בהתמודדות עם AI, רובוטיקה ואוטומציה.

3. קולות מתעשייה ומחקר

בענף יש הסכמה רחבה כי AI ורובוטיקה משמשים בעיקר להרחבת כישורי האנשים ולהפוך את עבודתם לבטוחה ויעילה יותר. מנקודת המבט של מומחים רבים, תזוזה מוחלטת של עובדים אנושיים על ידי מכונות חכמות אינה מציאותית ולא רצויה.

ד"ר סוזן ביילר, מזכ"ל הכללי של הפדרציה הבינלאומית לרובוטיקה (IFR), מצוטט לעתים קרובות עם ההערכה: "לא תהיה שום אינטליגנציה של רובוט מלאכותית בעתיד הנראה לעין העולה על האינטליגנציה האנושית בכל התחומים." היא מדגישה כי הרובוטים, במיוחד בשילוב עם AI, אינם יכולים להחליף אנשים לחלוטין ביכולת ההסתגלות שלהם, בגמישות ובבעיה היצירתית שלהם -יכולת פתרונות. במקום זאת, היא רואה את "מקרי השימוש הגיוניים ביותר עבור AI ברובוטיקה בתחום הסביבה ובמיטוב ביצועי הרובוט".

כמו כן, פרופ 'ד"ר ג'אן פיטרס, מנהל אזור המחקר במרכז לחקר AI ידוע, רואה פוטנציאל רב ברובוטיקה תעשייתית, במיוחד בהנחת היסוד שבעתיד הסביבה כבר לא צריכה להסתגל לרובוט, אלא יש לו יכולת להסתגל לסביבות ייצור שונות באופן עצמאי. "אני משוכנע שרובוטים ימצאו את דרכם למיליוני משקי בית ברגע שהם נוחים", הוא חזון שהוא הביע שוב ושוב בראיונות.

מייקל מאייר-רוסה, נציג חברת טכנולוגיה, מדגיש היבטים כמו אבטחה ואמינות, המורכבות של עיבוד נתונים כמו גם חששות אתיים ומשפטיים כאתגרים הגדולים ביותר. באופן דומה, ג'נס קוטלרסקי, מנכ"ל חברת רובוטיקה, מדגיש את חשיבות ה- AI לעיצוב גמיש של השימוש ברובוט, במיוחד במשימות מורכבות או בתרחישים עם שינויים דינמיים.

מתאים לכך:

4. דוגמאות להצלחה מהתרגול

מבט על יישומים מוצלחים מראה את הפוטנציאל ב- AI, רובוטיקה ואוטומציה כאשר חברות מצליחות להתגבר על מכשולים טכניים, ארגוניים ותרבותיים.

  • Walmart: החברה מייטמת את שרשרת האספקה ​​שלה עם AI, מקצרת את זמני המסירה ומשפרת את המלאי. בנוסף, וולמארט משתמש ברובוט מבוסס AI כדי להפוך לניהול מלאי. עליות היעילות יש השפעה חיובית על שרשרת הערך כולה.
  • Brother International: Brother International מסתמך על AI. מערכת אוטומטית מזהה מועמדים מתאימים, מתכננת ראיונות ועונה על שאלות סטנדרטיות בתהליך הבקשה. כתוצאה מכך ניתן היה להפחית משמעותית את הזמן הנדרש עד לתפוס עמדה.
  • סימנס: הקבוצה משתמשת ב- AI כדי לשמור על תחזוקה חזויה) בייצור. על ידי ניתוח נתוני מכונות, ניתן לזהות ולתכנן כשלים פוטנציאליים בשלב מוקדם. זה מוריד את השבתה ומגדיל את הפרודוקטיביות. בנוסף, דגמי AI משמשים למיטוב ובקרה של תהליכי ייצור, מה שמפחית את צריכת האנרגיה ומגדיל את מהירויות הייצור.
  • ב.מ.וו: לראשונה משתמשים ברובוט הומנואידי בעבודה אחת לתמיכה בעובדים בעבודה פיזית קשה. ב.מ.וו בודקת גם את השימוש ברובוטים קוגניטיביים שיכולים להקליט את סביבתם באמצעות AI ולבצע משימות מורכבות יותר.
  • SEREACT: חברה המחויבת ל"- AI המגולם "שנקרא כל כך. כאן משולבים מדריכי קריאה ושפה של אפס-ים חזותי, כך שרובוטים יכולים גם לבצע משימות שעבורן הם לא הוכשרו במפורש. גמישות זו יכולה להביא יתרונות אדירים במיוחד לשימוש בסדנאות ובאזורי אחסון, למשל אם לעתים קרובות משתנים תהליכים.

5. סוגי הרובוטים באוטומציה

הרובוטיקה התפתחה במהירות בשנים האחרונות. ישנם סוגים שונים של רובוטים שפותחו לדרישות מיוחדות ולכל אחד מהם חוזקות משלהם:

  • רובוטים שיתופיים (קובוטים): קובוטים נועדו לעבוד ישירות עם אנשים. יש להם מערכות חיישנים שאמורות להימנע מתאונות וקלות יחסית לתכנת. שדות יישום אופייניים הם עבודות הרכבה, עבודה נאה או אבטחת איכות.
  • רובוטים ניידים אוטונומיים (AMRS): AMRs מנווטים בסביבתם ללא הנחיות קבועות ויכולות לתכנן נתיבים באופן עצמאי. זה הופך אותם לפופולאריים מאוד בלוגיסטיקה, למשל להביא חומר ממקום למקום או לבצע בחירה עצמאית בחנויות סחורות.
  • רובוטים הומנואידים: רובוטים אלה מחקים צורה ותנועות אנושיות. תחום היישום שלך נע בין טיפול ותמיכה להפגנת פעילויות בירידי סחר. ככלל, הם יקרים ומורכבים יותר מקובוטים או AMRs, אך בעתיד הם יכולים להיות מעניינים במיוחד באזורים שבהם נדרשים אינטראקציה אנושית ומיומנויות מוטוריות עדינות.

6. קיימות ויעילות אנרגיה

היבט אחד שהפך יותר ויותר בקדמת הבמה בשנים האחרונות הוא שאלת הקיימות. AI ורובוטיקה יכולים להפוך את הייצור לאקולוגי יותר ויעילות במשאבים במובנים רבים. האופטימיזציה האוטומטית של תהליכי הייצור מסייעת להפחתת פסולת החומרים, לייעל את מרווחי התחזוקה ולהשתמש טוב יותר באנרגיה.

לדוגמה, ניתן לתכנת רובוטים בצורה כזו שהם עובדים רק אם יש למעשה צורך או שהם עוברים למצב חיסכון באנרגיה בזמנים של פחות לחץ. ברשתות האספקה ​​ניתן להפחית את פליטות CO₂ על ידי תכנון מסלול אינטליגנטי. בנוסף, חיישנים וניתוחי AI מקלים על איתור חולשות בתהליך הייצור כך שניתן להשתמש במשאבים באופן ספציפי יותר.

חברות השואפות באופן פעיל לאוטומציה יעילה לאנרגיה בדרך כלל לא רק מרוויחות במונחים פיננסיים. מכיוון שסטנדרטים סביבתיים קפדניים ויעדי הפחתת CO₂ הופכים לגורם תחרותי יותר ויותר, שיטת ייצור בר-קיימא מקדמת גם את המוניטין ומבטיחה יתרונות שוק לטווח הארוך.

7. עלויות והחזר על ההשקעה של AI, רובוטיקה ואוטומציה

גורמי עלות

העלויות הכוללות להכנסת מערכות AI ורובוטיקה יכולות להיות מורכבות מרכיבים רבים:

  • רכישת מכשירים פיזיים (נשק רובוט, חיישנים, חומרה)
  • פיתוח ויישום תוכנה
  • דמי רישיון עבור כלי AI ופלטפורמות עיבוד נתונים
  • חוזי תחזוקה ושירות
  • הכשרה והדרכה נוספת לעובדים

חישוב ההחזר על ההשקעה

חברות מעריכות לרוב פרויקטים של AI על בסיס החזר ההשקעה. המשמעות היא שהיא מחושבת כאשר מפוצה את ההשקעה בצורה של חיסכון בעלויות או מכירות נוספות ואילו רווחים ניתן לצפות בטווח הבינוני. יש לקחת בחשבון כי פתרונות KIS, רובוטיקה ואוטומציה לא רק פועלים בחיסכון ישירים ועלויות, אלא לעתים קרובות גם מגדילים את איכות המוצר, שביעות רצון העובדים ונאמנות הלקוחות.

הניסיון בפועל מראה כי השקעות בתהליכים אוטומטיים יכולות לרוב להפחית תוך מספר חודשים אם הן מתוכננות ומיושמות היטב. דוגמה קלאסית היא אוטומציה של התהליך הרובוטי (RPA) בניהול או בשירות לקוחות, שם משימות חוזרות ונשנות הן אוטומטיות ולכן חסכוניות יותר.

8. השפעות על עולם העבודה וההסמכה

שינוי בעולם העבודה

מצד אחד, השימוש ב- AI ורובוטיקה יכול להחליף פעילויות שגרתיות ובכך לסכן משרות, לעומת זאת, נוצרים שדות מקצועיים חדשים, למשל בפיתוח AI, הערכת נתונים או בשמירה על מערכות אוטומטיות מורכבות. הזדמנויות חדשות נפתחות גם במקצועות מסורתיים כאשר כלים הנתמכים על ידי AI מקלים על העבודה היומיומית ומאפשרים למתמקדים משימות יצירתיות יותר.

זה מביא לשינוי בפרופילי יכולת: בכל מקום בו היו מספיקים כישורים ידניים גרידא, נדרשים כעת ידע בסיסי בעיבוד נתונים, אוטומציה ויישומי AI. יחד עם זאת, שיתופי פעולה של אנוש-מכונה דורשים הבנה טכנית מסוימת ונכונות לעסוק בתהליכי עבודה חדשים.

דרישות הסמכה חדשות

מחקרים רבים מניחים כי חלק ניכר מהעובדים יזדקקו להכשרה או הסבה נוספת בשנים הקרובות על מנת שיוכלו לעמוד בקצב השינויים. בפרט, היכולת ליישם ולהבין יישומי AI ממלאת תפקיד מרכזי. כל מי שיכול לעצב, לדאוג או לפתח תהליכים אוטומטיים מורכבים יהיה פופולרי מאוד בעתיד.

הנושא של דגמי שפה גדולים (LLMS), כלומר מודלים של שפת AI שיכולים לחקות כמעט באופן אותנטי תקשורת אנושית, מקבלים כיום תשומת לב רבה. ניתן להשתמש במודלים אלה למגוון משימות, למשל בייצור הטקסט האוטומטי, לענות על פניות לקוחות או בניהול ידע של חברה. ההערכה היא כי LLMs עלולים להשתלט על חלק משמעותי בפעילות המשרד בעתיד ובכך להגביר את הפרודוקטיביות בתחומים רבים. עם זאת, חשוב שהעובדים ילמדו להשתמש במערכות אלה במיומנות ולחקור אותם באופן ביקורתי.

"משולש האוטומציה"

בדיונים על עתיד העבודה, לרוב מצוטט את מושג "משולש האוטומציה". זה מהווה איזון בין:

  1. אוטומציה לחומרה (רובוטיקה, מכונות)
  2. אוטומציה של תוכנה (למשל RPA, אלגוריתמי AI)
  3. עובדים אנושיים (עם יצירתיות, אינטראקציה חברתית וגמישות)

"המפתח להצלחה הוא לשלב בצורה אופטימלית את כישורי המכונות והכישרונות האנושיים." בפילוסופיה זו, האדם והמכונה צריכים להשלים זה את זה: מכונות משתלטות על העבודה החוזרת, המתישה והמסוכנת; אנשים מתמקדים במשימות הדורשות שיפוט, אמפתיה או פתרון בעיות יצירתיות.

9. מודלים עסקיים חדשים: רובוט כשירות (RAAS)

פיתוח מעניין בהצגת רובוטיקה בחברות הוא הופעתם של דגמי השירות. בדומה לתוכנה כשירות (SAAS), חברות יכולות לשכור רובוטים ושירותים נלווים כמו תחזוקה ותמיכה במקום לקנות אותם. גישה זו מכונה רובוט כשירות (RAAS).

RAAS בפרט מקלה על חברות קטנות ובינוניות להציג טכנולוגיות אוטומציה מכיוון שהשקעות ראשוניות גבוהות מבוטלות. ספק השירות בדרך כלל לוקח אחריות על התפקוד החלק של הרובוטים ועדכונים רגילים. זה מקטין את הסיכון לאי הבנה יקרה ומאיץ את היישום. יחד עם זאת, RAAS הוא מודל עסקי המקדם חדשנות מתמדת מכיוון שהיצרנים עובדים ברציפות על שיפורים כדי לשרוד בשוק התחרותי.

10. חששות משפטיים ואתיים

אתגרים משפטיים

בתחום הבריאות, אך גם בתחומים רגישים אחרים, נושא האחריות והאישור של מערכות AI נדון באינטנסיביות. שאלה מרכזית היא: כיצד ניתן לאשר ברציפות מערכות למידה, ההתנהגות שלה מתפתחת כל הזמן בשימוש? נהלי כניסה מסורתיים הם בדרך כלל סטטיים ורק חופפים זה לזה מוגבלים עם אופי האלגוריתמים הלמיאים העצמיים. לפיכך, על מסגרת משפטית עתידית ליצור כללים כיצד מעריכים עדכוני תוכנה ומיומנויות שהוכשרו לאחרונה.

היבטים אתיים

בנוסף להיבטים המשפטיים, גם שאלות אתיות דחופות. התפתחות AI, שניתן להשתמש בה צבאית, מעלה קונפליקטים של מצפון. חברות מתמודדות עם האתגר להבטיח שהטכנולוגיות שלהן אינן משמשות למטרות לא אתיות. בנוסף, חשוב להימנע מ"הטיה "שנקראה כל כך בנתונים כך שהאלגוריתמים מקבלים החלטות הוגנות.

גם פרטיות והגנה על נתונים ממלאים תפקיד מרכזי. מכשירים חכמים במשק הבית, כמו רובוטים שואבי אבק או עוזרי קול דיגיטליים, אוספים ברציפות מידע על סביבתם. המשתמשים חייבים להיות מסוגלים להסתמך על העובדה שנתונים אלה בטוחים ואינם מנוצלים לרעה.

11. מגמות עתידיות ברובוטיקה מבוססת AI

התפתחות נוספת של AI ורובוטיקה תתגלגל יותר ויותר בתחומי חיים ועבודה בשנים הקרובות. מגמות מסוימות צצות:

למידה אדפטיבית ואוטומציה גמישה

מערכות AI יוכלו יותר ויותר לנתח את סביבתן ולהתאים באופן ספונטני את התנהגותן. זה הופך את הפתרונות הרובוטיים למגוונים יותר ומאפשר שימוש יעיל יותר בסביבות ייצור משתנות.

מחשוב קצה

על מנת להפחית את זמני החביון ולעיבוד נתונים בצורה מאובטחת יותר, חברות רבות מעבירות פונקציות AI למכשירים מקומיים (מכשירי Edge). אז מערכות רובוט יכולות להגיב בזמן אמת מבלי להסתמך על ענן חיצוני.

בנייה קלה ומערכות מודולריות

הרובוטים הופכים קלים יותר ויותר, מודולריים וקלים יותר לתכנת. זה מקטין את מחסומי הכניסה לחברות שרוצות לבצע אוטומציה.

שיפור באינטראקציה בין אנוש-מכונה

הממשקים בין בני אדם לרובוטים הופכים אינטואיטיביים יותר. עיבוד שפה טבעית וזיהוי מחוות יכולים להוביל לאינטראקציה חלקה עוד יותר. בנוסף, כלי פיתוח חדשים וסביבות תכנות מאפשרים התאמה מהירה לתרחישים לשימוש פרטני.

שילוב AI בחיי היומיום

בנוסף ליישומים תעשייתיים, רובוטיקה מבוססת AI תופיע יותר ויותר במשקי בית פרטיים או במרחב הציבורי. לדוגמה, רובוטים משלוחים, רובוטים ניקוי או בני לוויה דיגיטליים לאנשים מבוגרים ניתן להעלות על הדעת שדות יישום שימשיכו להשיג בחשיבות בעתיד.

מתאים לכך;

12. המלצות לפעולה לחברות

על מנת לנצל את הפוטנציאל של AI, רובוטיקה ואוטומציה ככל האפשר ולשלוט בהצלחה באתגרים הקיימים, ההמלצות הבאות זמינות:

הגדרת יעד ברורה

חברות צריכות להגדיר בדיוק מה הן רוצים להשיג עם AI ורובוטיקה. רק מי שיש לו יעדים ברורים ודמויות מפתח יכול להעריך אם פרויקט כדאי ואילו צעדים נחוצים.

יישום בהדרגה

זה יכול להיות הגיוני להתחיל עם פרויקטים של טייס קטנים יותר כדי לקבל ניסיון ראשוני. על בסיס זה ניתן לראות אילו טכנולוגיות מתאימות במיוחד בסביבה שלך. לאחר מכן ניתן להגדיל ולהרחיב את הפרויקטים של פיילוט מוצלחים לאזורים אחרים.

השקעה בהכשרה נוספת

הגורם האנושי נשאר מרכזי בתהליכים אוטומטיים. ניתן להשיג רמה גבוהה של קבלה ושימוש יעיל בטכנולוגיות חדשות רק אם העובדים מאומנים בזמן טוב וביסודיות. זה יוצר אמון ומשפר את התוצאות.

שיתוף פעולה עם מומחים

הקמת פרויקט KI או רובוטיקה דורשת לעתים קרובות צוות בינתחומי. חברות נהנות מחיפוש אחר שותפים-להיות בצורת שיתופי פעולה עם סטארט-אפים, מכוני מחקר או ספקי שירותים מיוחדים.

התחשבות בהיבטים אתיים ומשפטיים

בעת הצגת טכנולוגיות חדשות, אסור להזניח את הגנת המידע, אבטחת מידע ועקרונות אתיים. בדיקה משפטית מוקדמת ומעורבותם של מומחים תואמים מונעים בעיות ומחזקים את אמון הציבור.

קיימות במוקד

תמיד יש לקחת בחשבון פתרונות AI ואוטומציה מתקדמים מנקודת מבט של קיימות. חברות העוסקות במשאבים -גישות מצילות משאבים מחזקות את התחרותיות שלהן ותורמות תרומה להגנת האקלים.

הדרך לייצור אינטליגנטי: אסטרטגיות לחברות בעידן ה- AI

AI, רובוטיקה ואוטומציה הם כבר לא מוזיקה עתידית, אך כבר משמשים בהצלחה בחברות ברחבי העולם. הם מהווים פוטנציאל עצום להגברת הפרודוקטיביות, להפחית עלויות ולהפוך את תנאי העבודה לבטוחים יותר ואטרקטיביים יותר. עם זאת, יחד עם זאת, הם כפופים לאתגרים: מדאגות ביטחוניות ודרישות רגולטוריות ועד מחסור בעובדים מיומנים לנושאים אתיים ומשפטיים.

עם זאת, דוגמאות מעשיות רבות מראות כי מחויבות מתוכננת אסטרטגית כדאי. חברות כמו וולמארט, Brother International או Siemens מדגימות כיצד שרשרת האספקה ​​מייעשת את שרשרת האספקה ​​באמצעות פרויקטים של AI ורובוטיקה, ניתן להאיץ תהליכי גיוס וניתן לייעל תהליכי ייצור. בענף הרכב, יצרנים כמו ב.מ.וו משתמשים בהומנואידים הראשונים או ברובוטים קוגניטיביים כדי להקל על עובדים בפעילויות מלחיצות פיזית.

המומחים מהתעשייה והמחקר מאשרים כי כדאי לקדם שיתוף פעולה של אנוש-מכונה במקום להתמקד אך ורק בעתיד אוטומטי לחלוטין. להצלחה לטווח הארוך, איזון מאוזן בין כישורי החומרה, האפשרויות של אוטומציה של תוכנה ויצירתיות בלתי ניתנת להחלפה, גמישות וניסיון של בני אדם הם מכריעים.

אחרון חביב, נושאים כמו ניהול נתונים, אתיקה, הגנה על נתונים וקיימות בפיתוח מערכות AI ומערכות רובוטיקה מודרניות ממלאים תפקיד חשוב יותר ויותר. רק מי שלוקח אחריות על שימוש אחראי ובטוח בטכנולוגיות יצליח בטווח הרחוק - כלכלית וחברתית.

בסך הכל, AI, רובוטיקה ואוטומציה ממוקמים בדרך צמיחה חזקה ופותחים הזדמנויות חדשות כמעט בכל הענפים. עם זאת, חיוני כי אינך יכול להיות מונחה רק על ידי הזכאות הטכנולוגית, אלא גם להתבונן בהיבטים הארגוניים, החוקיים והאנושיים. זו הדרך היחידה להפוך למציאות ייצור אינטליגנטית וליצור ערך מוסף לכל מי המעורב בטווח הארוך.

מתאים לכך:

 

אנחנו שם בשבילך - ייעוץ - תכנון - יישום - ניהול פרויקטים

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

 

קונרד וולפנשטיין

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

 

 

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד

השאירו את הגרסה הניידת