AI, רובוטיקה ואוטומציה: המכשולים האחרונים בדרך לייצור אינטליגנטי - תמונה: xpert.digital
לשחרר את הפוטנציאל: חידושים באמצעות אוטומציה ובינה מלאכותית
AI ורובוטיקה בפועל: המכשולים החשובים ביותר וכיצד להתגבר עליהם
בינה מלאכותית (AI), רובוטיקה ואוטומציה מוליכים כוחות מאחורי טרנספורמציה של התעשייה המודרנית. טכנולוגיות אלה מבטיחות להגדיל את הפרודוקטיביות, היעילות והגמישות. אך למרות שהפוטנציאל שלהם מוכר באופן נרחב, חברות מתמודדות עם אתגרים רבים לפני שהם יכולים להשתמש בחידושים אלה בכל רחבי הלוח. בדוח זה, המכשולים, ההזדמנויות וההמלצות החיוניות לפעולה ליישום מוצלח של AI, רובוטיקה ואוטומציה מוארים.
מתאים לכך:
מכשולים בעת יישום AI, רובוטיקה ואוטומציה
חששות אבטחה ודרישות רגולטוריות
הבטיחות של מערכות AI ורובוטים היא אחת הדאגות המרכזיות של חברות. במיוחד רובוטים שיתופיים (קובוטים), העובדים בשיתוף פעולה הדוק עם אנשים, דורשים אמצעי בטיחות קפדניים כדי להימנע מתאונות. בנוסף, טכנולוגיות אלה כפופות לדרישות רגולטוריות המשתנות ממדינה למדינה. מורכבות זו הופכת את האינטגרציה בתהליכים קיימים.
חברות צריכות לפתח מושגי אבטחה מקיפים הכוללים אמצעים טכניים וארגוניים כאחד. בנוסף למנגנוני הגנה פיזיים, אלגוריתמים הם מכריעים להכרה ולהימנע מסכנות פוטנציאליות. זה תקף במיוחד לתעשיות כמו ייצור רכב או תעשייה כימית, כאשר לרוב נדרש שיתוף פעולה בין אדם למכונה.
עלויות גבוהות ואפשרויות מימון מוגבלות
יישום טכנולוגיות AI ו- Robotics דורש השקעות פיננסיות ניכרות. אלה כוללים הן את עלויות הפיתוח של אלגוריתמים חדשים והן את עלויות הרכישה של חומרה כמו חיישנים, מעבדים ומפעילים. בנוסף, נגרמות עלויות תחזוקה והדרכה, המהוות אתגר, במיוחד עבור חברות קטנות ובינוניות (SME).
פיתרון למכשול זה הוא השימוש בדגמי "רובוט כשירות" (RAAS). מושג זה מאפשר לחברות לשכור רובוטים תמורת תשלום חודשי במקום לשאת עלויות רכישה גבוהות. במקביל, שירותי AI מבוססי ענן יכולים להפחית את התלות בחומרה יקרה ולהציע לחברות גישה גמישה יותר לטכנולוגיות AI.
מחסור בעובדים מיומנים וחוסר ידע
ההתפתחות המהירה של טכנולוגיית AI הובילה לצורך גבוה במומחים מוסמכים מאוד. מומחים למידת מכונות, מדעי נתונים ורובוטיקה הם מבוקשים מאוד, אך מגוון העובדים המוסמכים לרוב לא יכול לכסות את הביקוש. לפיכך על חברות להשקיע בהכשרה ובהשכלה נוספת על מנת להכין את הצוות הקיים לדרישות העתיד.
יוזמות כמו שותפויות ציבוריות-פרטיות ותוכניות הכשרה מיוחדות יכולות לעזור בסגירת פער זה. בנוסף, פלטפורמות למידה מקוונות כמו Coursera או חברות Udemy מציעות אפשרות לספק לעובדיהם גישה להכשרה נוספת באיכות גבוהה.
תשתיות וזמינות נתונים
תשתית IT חזקה היא הבסיס לשימוש מוצלח במערכות AI. חברות שאין להן את החומרה והתוכנה הנדרשת מתמודדות עם אתגרים ניכרים. בנוסף, הזמינות של נתונים באיכות גבוהה היא קריטית להכשרה והפעלה של אלגוריתמי AI. תקנות הגנת נתונים ופורמטים של נתונים לא מספקים הופכים גישה למידע רלוונטי.
פיתוח פרוטוקולי נתונים סטנדרטיים והקמת פלטפורמות נתונים מאובטחים יכולים לשפר את זמינות הנתונים. במקביל, על חברות להבטיח שתשתית ה- IT שלהן ניתנת להרחבה וגמישה מספיק כדי לעמוד בדרישות של יישומי AI עתידיים.
אתגרים אתיים ומשפטיים
השימוש בטכנולוגיות AI מעלה שאלות אתיות ומשפטיות. הגנת נתונים, אפליה ואחריות להחלטות שגויות הם רק כמה מההיבטים שחברות צריכות לקחת בחשבון. באזורים כמו אבחון רפואי או ניידות אוטונומית, החלטות שגויות יכולות להיות בעלות השלכות חמורות.
על חברות לפתח הנחיות אתיות לשימוש ב- AI ולבדוק באופן קבוע את המערכות שלהן בשקיפות והגינות. בנוסף, יש צורך בשיתוף פעולה עם רשויות הרגולציה כדי להבטיח שנצפים חוקים קיימים.
גורמי הצלחה ליישום
שיתוף פעולה אנושי-מכונה
עתיד העבודה טמון בשיתוף פעולה בין אדם למכונה. מערכות AI יכולות להקל על אנשים ממשימות מונוטוניות או מסוכנות תוך השלמת מיומנויות היצירתיות שלהם ופתרון הבעיות בו זמנית. לדוגמה, חברות כמו BMW משתמשות ברובוטים הומנואידים כדי לתמוך בעובדים במשימות מתישות פיזית.
מתאים לכך:
פרויקטים של טייס ושילוב הדרגתי
במקום לבצע מיידי יישומי AI בקנה מידה גדול, חברות רבות מסתמכות על פרויקטים של פיילוט. אלה מאפשרים לבדוק את היתרונות של טכנולוגיות חדשות בסביבה מבוקרת ולקבל ידע על קנה מידה הדרגתי.
קיימות ויעילות אנרגיה
גורם הצלחה נוסף הוא התחשבות ביעדי הקיימות. מערכות מבוססות AI יכולות לעזור להוריד את צריכת האנרגיה ולהשתמש במשאבים בצורה יעילה יותר. חברות שמציבות קיימות במרכז אסטרטגיות האוטומציה שלהן יכולות להפחית את העלויות שלהן ולהגדיל את התחרותיות שלהן.
דוגמאות ליישומים מצליחים
וולמארט: אופטימיזציה של שרשרת האספקה
וולמארט משתמש ב- AI כדי לייעל את שרשרת האספקה שלה. החברה הצליחה לקצר את זמני המסירה ולהפוך את האחסון ליעיל יותר באמצעות מודלים של למידת מכונות. רובוטים מבוססי AI מסייעים בניהול מלאי אוטומטי ובכך תורמים להפחתת עלויות ושגיאות.
סימנס: תחזוקה חזויה
תחזוקה חזויה היא דוגמא נוספת לשימוש מוצלח ב- AI. סימנס משתמש בנתוני מכונה כדי לזהות כשלים פוטנציאליים בשלב מוקדם ולתכנן באופן יזום אמצעי תחזוקה. זה לא רק צמצם את הזמנים, אלא גם הגדיל את הפרודוקטיביות.
Sereact: AI מגולם
חברת Sereact התמחה בפיתוח AI מגולם, טכנולוגיה המאפשרת לרובוטים לבצע משימות שעבורן הם לא הוכשרו במפורש. גמישות זו מאפשרת לחברות להשתמש ביעילות ברובוטים בסביבות דינמיות.
המלצות לפעולה לחברות
מטרה ברורה
חברות צריכות להגדיר יעדים ברורים לפני שהם משקיעים ב- AI ורובוטיקה. יעדים אלה צריכים להיות ניתנים למדידה ומבוססים על הדרישות הספציפיות של התעשייה המתאימה.
הכשרה נוספת של עובדים
הכשרת עובדים חיונית לקידום קבלת טכנולוגיות חדשות ולנצל באופן מלא את הפוטנציאל שלהם. על חברות להשקיע בצורה ממוקדת בתוכניות הכשרה נוספות ולספק פלטפורמות המקלות על העברת הידע.
שיתוף פעולה עם שותפי טכנולוגיה
שיתוף פעולה עם שותפים טכנולוגיים מנוסים יכול לעזור להאיץ את יישום מערכות AI ורובוטיקה. שותפים אלה יכולים להציע תובנות יקרות ערך לגבי שיטות עבודה מומלצות ותמיכה בחברות בפיתוח פתרונות מותאמים.
התחשבות בהיבטים אתיים
יש לשלב שאלות אתיות בתהליך הפיתוח מההתחלה. על חברות להבטיח שמערכות ה- AI שלהן יעבדו בשקיפות, בהגינות ואחריות.
ייצור אינטליגנטי: יעילות רבה יותר באמצעות שיתוף פעולה אנושי-מכונה
AI, רובוטיקה ואוטומציה מציעים הזדמנויות אדירות לייצור תעשייתי. חברות שמוכנות להשקיע בטכנולוגיות אלה ולשתלט על האתגרים הנלווים לכך יכולות להשיג יתרונות תחרותיים משמעותיים. גישה אסטרטגית שלוקחת בחשבון היבטי אבטחה, עלויות, שאלות אתיות וקבלת עובדים כאחד. העתיד של הייצור האינטליגנטי טמון בשיתוף פעולה הגיוני בין אדם למכונה - ובהבנת הטכנולוגיה כמאפשר חדשנות וקיימות.
ההמלצה שלנו: 🌍 טווח ללא גבולות 🔗 ברשת 🌐 רב לשוני 💪 חזק במכירות: 💡 אותנטי עם אסטרטגיה 🚀 חדשנות נפגשת 🧠 אינטואיציה
מהסורגים לגלובלי: SMEs כובשים את השוק העולמי עם אסטרטגיה חכמה - תמונה: xpert.digital
בתקופה בה נוכחותה הדיגיטלית של חברה מחליטה על הצלחתה, האתגר של האופן בו ניתן לתכנן נוכחות זו באופן אותנטי, אינדיבידואלי וברחבה. Xpert.Digital מציע פיתרון חדשני שממצב את עצמו כצומת בין רכזת תעשייתית, בלוג ושגריר מותג. זה משלב את היתרונות של ערוצי תקשורת ומכירות בפלטפורמה יחידה ומאפשר פרסום ב -18 שפות שונות. שיתוף הפעולה עם פורטלי שותפים וההזדמנות לפרסם תרומות ל- Google News ומפיץ עיתונאים עם כ -8,000 עיתונאים וקוראים ממקסמים את טווח ההגעה והנראות של התוכן. זה מייצג גורם חיוני במכירות ושיווק חיצוניות (סמלים).
עוד על זה כאן:
כיצד טכנולוגיות חכמות משנה את ענף הייצור - ניתוח רקע
מדוע אוטומציה היא המפתח לתחרותיות
ההתפתחות המהירה של בינה מלאכותית (AI), רובוטיקה ואוטומציה שינתה באופן מהותי את הפרדיגמה התעשייתית. טכנולוגיות אלה אינן נחשבות עוד כחזונות עתידניים, אלא הפכו לכלים מוחשיים שיש להם פוטנציאל לחולל מהפכה בנוף הייצור. ההחלטות -יצרני חברות מכירים יותר ויותר את ההזדמנויות העצומות שהטכנולוגיות הללו מציעות ורואות בהן כמפתח לתחרותיות ולחדשנות עתידית. עם זאת, טרנספורמציה לעבר סביבות ייצור אינטליגנטיות אינה ללא אתגרים. למרות העניין הגדול והציפיות הגבוהות, עדיין יש מכשולים שיש להתגבר עליהם על מנת להבטיח יישום מקיף ומוצלח של AI, רובוטיקה ואוטומציה בחברות.
ניתוח רקע זה מאיר את המכשולים החיוניים בדרך לייצור אינטליגנטי. הוא בוחן אתגרים אלה המבוססים על מחקרים, חוות דעת מומחים ודוגמאות מעשיות. בנוסף, אסטרטגיות ופתרונות מוצגות על מנת להתגבר בהצלחה על מכשולים אלה ולנצל את מלוא הפוטנציאל של הטכנולוגיות.
מכשולים עיקריים ביישום AI, רובוטיקה ואוטומציה
הצגת טכנולוגיות חדשות קשורה תמיד לאתגרים. בהקשר של AI, רובוטיקה ואוטומציה, הם מתבטאים באזורים שונים המשתלבים ודורשים השקפה הוליסטית.
1. חששות בטיחות ודרישות רגולציה
אחד המכשולים הגדולים ביותר, במיוחד בענפים המודעים לאבטחה כמו ייצור רכב או תעופה וחלל, מייצגים חששות אבטחה. מחקר שנערך על ידי רובוטים אוניברסליים ממחיש כי חששות אלה מאטים בטכנולוגיות חדשות בגרמניה. הדאגה לאבטחת העובדים בשילוב עם רובוטים, הסיכונים הפוטנציאליים להחלטות AI בלתי צפויות ועמידה בדרישות הרגולציה המורכבות יוצרים אקלים של זהירות.
שילוב של רובוטים שיתופיים (קובוטים), הצד עם אנשים, דורש מושגי אבטחה מתוחכמים. אלה חייבים להבטיח את האבטחה הפיזית של העובדים ולהבטיח שמערכות ה- AI ברובוטים יעבדו באופן אמין וחיובי. עמידה בתקני אבטחה קפדניים השונים ממדינה למדינה ומתעשייה לתעשייה היא אתגר נוסף. חברות לא רק צריכות לעמוד בהוראות המקומיות, אלא גם לקחת בחשבון הנחיות והמלצות בינלאומיות על מנת לפעול לגיטימיות.
על מנת להתגבר על מכשול זה, חיוני להשקיע במושגי אבטחה חזקים ורב -שכבתיים. זה כולל יישום מערכות חירום, שימוש בחיישנים להכרת מכשולים והכשרה של עובדים בטיפול בטוח ברובוטים. בנוסף, על חברות להבטיח שמערכות ה- AI שלהן מנוטרות ברציפות ובודקות אחר רלוונטיות הבטיחות שלהן.
2. עלויות גבוהות וכספים חסרים
עלויות ההשקעה הראשוניות עבור מערכות מבוססות AI הן לרוב משמעותיות. הם מייצגים נטל משמעותי, במיוחד עבור חברות קטנות ובינוניות (SME). פיתוח ויישום של פתרונות AI לא רק מחייב רכישה של חומרה ותוכנה יקרים, אלא גם את ההשקעה במחקר ופיתוח הנחוצים להתאמה ואופטימיזציה של אלגוריתמים. חיישנים עתירי-מודרניים, זרועות רובוט מורכבות והתשתית הדרושה לאימוני דגמי AI עולים במהירות סכומים גבוהים.
הקושי לכימות במדויק את ההחזר על ההשקעה (ROI) של פרויקטים של AI בדיוק מקשה על מימון של מימון. בניגוד להשקעות קלאסיות, בהן לעתים קרובות קל יותר לחזות את העלויות והיתרונות, ההשפעות של יישומי AI מורכבות ומורכבות יותר. העובדה שפרויקטים רבים של AI מפתחים רק את השפעתם המלאה לאחר זמן מה יכולה לקבל את ההחלטה להשקיע.
על מנת להתגבר על מכשול עלות זה, חברות צריכות לשקול מודלים של מימון אלטרנטיבי, כגון תוכניות תמיכה במדינה, אפשרויות ליסינג או שירותי AI מבוססי ענן. יישום הדרגתי של פתרונות AI, החל מפרויקטים של פיילוט באזורים נבחרים, יכול גם לעזור להפחית את ההשקעות הראשוניות ולמזער את הסיכונים.
3. חוסר ידע ומחסור בעובדים מיומנים
המחסור בעובדים מיומנים באזור ACI הוא בעיה עולמית המעכבת משמעותית את הצגת הטכנולוגיות החדשות בחברות. פיתוח ותפעול של מערכות AI דורשים מומחים מוסמכים מאוד המסוגלים לפתח אלגוריתמים מורכבים, לנתח נתונים ולהכשיר מודלים של AI. מומחים אלה מבוקשים מאוד וקשה למצוא בשוק העבודה.
חברות צריכות להשקיע בהכשרה נוספת של עובדיהן ולעבור דרכי גיוס חדשות על מנת לבנות את הכישורים הנדרשים. זה כולל לא רק הכשרה של עובדים מיומנים בתחום AI ורובוטיקה, אלא גם את הכשרה נוספת של עובדים בתחומים אחרים על מנת לעמוד בדרישות המשתנות של עולם העבודה. היכולת לקיים אינטראקציה עם מערכות מבוססות AI ולפרשנות את תוצאותיהן תהיה חיונית למקצועות רבים בעתיד.
4. תשתית IT וזמינות נתונים
תשתית IT חזקה היא הבסיס לשימוש מוצלח במערכות AI. עם זאת, לחברות רבות אין את החומרה והתוכנה הנדרשת להפעלת יישומי AI. כוח המחשוב הדרוש לאימוני דגמי AI מורכבים דורש שרתים ומערכות אחסון חזקות. בנוסף, חיבור רשת מהיר ואמין חיוני להחלפת נתונים בין מיקומים ומערכות שונות.
הזמינות של נתונים באיכות גבוהה היא גורם הצלחה קריטי נוסף. דגמי AI זקוקים לכמויות גדולות של נתונים כדי ללמוד ולהשתפר. הנתונים חייבים לא להיות זמינים רק, אלא גם נקיים, לחלוטין ורלוונטיים ליישומים המתאימים. הקמת תשתית נתונים מתאימה המשלבת נתונים ממקורות שונים ומוכנה לניתוח AI היא משימה מורכבת שחברות רבות מציגות אתגרים ניכרים.
5. חששות אתיים ומשפטיים
השימוש ב- AI מעלה מספר שאלות אתיות שיש לבדוק בזהירות. זה כולל את שאלת האחריות במקרה של החלטות שגויות של מערכות AI, ההגנה על פרטיות המשתמשים והימנעות מאפליה מפני עיוותים אלגוריתמיים. המסגרת החוקית לשימוש ב- AI עדיין אינה ברורה בתחומים רבים. חברות חייבות להיות מודעות לכך שהן אחראיות להשפעות של מערכות ה- AI שלהן וכי יתכן כי החוקים והתקנות הקיימים אינם מספיקים בכדי לכסות את כל ההיבטים של השימוש ב- AI.
פיתוח מערכות AI שיכולות לקבל החלטות אוטונומיות דורש שיקול אתי מדוקדק. על חברות להבטיח שמערכות ה- AI שלהן יעבדו בצורה הוגנת, שקופה ואחריות. בנוסף, עליכם לפתח הנחיות ותהליכים ברורים בכדי להבטיח עמידה בסטנדרטים אתיים ומשפטיים. ההתפתחות המהירה של AI דורשת התאמה של החוקים והתקנות הקיימים.
6. קבלה ואמון של העובדים
הצגת מערכות AI יכולה להוביל לחוסר וודאות ופחדים בקרב העובדים. החשש שמשרות יאבדו בגלל האוטומציה נפוצה ויכולה להשפיע על קבלת טכנולוגיות חדשות. בנוסף, הרעיון שמערכות AI עוקבות אחר, חוסר אמון והתנגדות לעבודה של העובדים יכול לפקח, לחוסר אמון ולהתנגד.
על מנת להתמודד עם אתגרים אלה, חשוב לכלול עובדים בתהליך הטרנספורמציה בשלב מוקדם ולתקשר את היתרונות של AI בשקיפות. חברות צריכות להכשיר עובדים כיצד הם יכולים לעבוד עם מערכות AI וכיצד מערכות אלה יכולות לתמוך בהן בעבודתם היומית. על העובדים להיות תחושה שמערכות ה- AI אינן משמשות להחלפתם, אלא לתמוך ולהקל עליהם בעבודתם.
7. קיימות ויעילות אנרגיה
קיימות ויעילות אנרגטית הם לא רק חובות חברתיות, אלא גם גורמים מרכזיים לתחרותיות של חברות. הרובוטיקה ממלאת תפקיד מכריע בהשגת יעדי הקיימות, מכיוון שהם יכולים להפחית את צריכת החומרים, לשפר את יעילות האנרגיה ולהפחית את הפסולת. לפיכך, יש חשיבות רבה לפיתוח ויישום של פתרונות רובוטיים בר -קיימא הממזערת טביעת רגל אקולוגית.
על חברות לעמוד ביעדי הקיימות של האו"ם ובתקנות הנלוות כדי להישאר תחרותיים. שילוב הרובוטים בתהליכי ייצור לא רק מאפשר שימוש יעיל יותר במשאבים, אלא גם ירידה בפליטות ושיפור ניהול הפסולת.
מודלים וטכנולוגיות עסקיות חדשות
פיתוח מודלים עסקיים חדשים, כמו "רובוט כשירות" (RAAS), מאפשר לחברות לשכור רובוטים ולגשת לתחזוקה ותמיכה שלהן. מודל זה מוריד את ההשקעות הראשוניות והופך את טכנולוגיות הרובוטיקה לנגישה יותר לחברות קטנות ובינוניות. עם RAAS, חברות יכולות להגיב בצורה גמישה יותר לצרכי הייצור המשתנים ולהפיק תועלת מהיתרונות של האוטומציה מבלי שתצטרך לבצע השקעות ראשוניות גבוהות.
חוות דעת מומחים על האתגרים
מומחים מתעשייה ומחקר מדגישים את החשיבות של תכנון עבודה מרוכז אנושי בעת יישום AI, רובוטיקה ואוטומציה. בשילוב של בני אדם ומכונות הם רואים את הסיכוי הגדול ביותר לעתיד העבודה. מערכות AI צריכות לתמוך באנשים ולהקל עליהם ממונוטוניקה או משימות מסוכנות, אך אינן מחליפות.
ד"ר סוזן ביילר, מזכ"ל הפדרציה הבינלאומית לרובוטיקה (IFR), הדגיש כי לא תהיה שום אינטליגנציה של רובוט מלאכותית בעתיד הנראה לעין העולה על האינטליגנציה האנושית בכל התחומים. רובוטים, אפילו עם AI, לא יוכלו להחליף לחלוטין את היכולת האנושית להסתגל, גמישות ופתרון בעיות. היא רואה את מקרי השימוש הגיוניים ביותר עבור AI ברובוטיקה בתחום הסביבה ואת אופטימיזציה של ביצועי הרובוט.
פרופ 'ד"ר ג'אן פיטרס, ראש המחקר במרכז המחקר הגרמני לבינה מלאכותית (DFKI), רואה פוטנציאל רב ברובוטיקה תעשייתית אם הסביבה כבר לא חייבת להתאים לרובוט. הוא משוכנע שרובוטים ימצאו את דרכם למיליוני משקי בית אם הם סבירים.
מייקל מאייר-רוסה מדלתא אלקטרוניקה הדגיש את הצורך להתמודד עם אתגרים כמו ערבות אבטחה ואמינות, המורכבות של עיבוד נתונים, שילוב במערכות קיימות ועמידה בסטנדרטים אתיים ומשפטיים.
ג'נס קוטלרסקי, מנכ"ל Robotics, מדגיש את חשיבות ה- AI לגמישות השימוש ברובוט, במיוחד עבור משימות או תהליכים מורכבים עם שינויים דינמיים.
דוגמאות להצלחה ליישום AI, רובוטיקה ואוטומציה
חברות רבות כבר שילבו בהצלחה AI, רובוטיקה ואוטומציה בתהליכים העסקיים שלהן והשיגו תוצאות מרשימות.
וולמארט
חברת הקמעונאות משתמשת ב- AI כדי לייעל את שרשרת האספקה שלה. באמצעות למידת מכונות, Walmart יכול לקצר את זמני המסירה ולבצע אופטימיזציה של המלאי. רובוטים מבוססי AI משמשים לניהול מלאי ולאחסנים אוטומטיים.
Brother International
החברה שילבה בהצלחה את AI בתהליך הגיוס שלה. מערכת הנתמכת AI מסייעת בזיהוי מועמדים מתאימים, לתכנן ראיונות עבודה ולענות על שאלות נפוצות. כתוצאה מכך, האח הצליח להגדיל משמעותית את מספר היישום ולהקטין את הזמן עד לכיבוש השטחים הפתוחים.
סימנס
חברת הטכנולוגיה משתמשת ב- AI כדי ליישם תחזוקה חזויה בתהליכי הייצור שלה. על ידי ניתוח נתוני מכונות, ניתן להכיר כשלים פוטנציאליים בשלב מוקדם וניתן לתכנן באופן יזום אמצעי תחזוקה. זה ממזער את השבתה ומגדיל את הפרודוקטיביות. בנוסף, סימנס משתמשת גם במודלים של AI כדי לייעל ולשלוט בתהליכי ייצור במערכות הייצור שלה.
ב.מ.וו
יצרן הרכב בודק את השימוש ברובוטים הומנואידים בייצור כדי לתמוך בעובדים במשימות מתישות פיזית. ב.מ.וו בודקת גם את השימוש ברובוטים קוגניטיביים המצוידים ב- AI ויכולים לתפוס טוב יותר את הסביבה.
Sereact
החברה המבוססת על שטוטגרט מתמחה בפיתוח AI מגולם לרובוטים. החברה משלבת קריאת אפס-צילום חזותית עם מדריכי צ'אט בשפה טבעית. בזכות הפונקציות הללו, רובוטים יכולים לבצע משימות שעבורן הם לא הוכשרו במפורש.
תפקיד הרובוטים באוטומציה
ישנם סוגים שונים של רובוטים המשמשים באוטומציה, ולכל סוג יש יתרונות ואזורי יישום משלו:
רובוט שיתופי (קובוטים)
קובוטים מעוצבים בצורה כזו שהם יכולים לעבוד בבטחה עם אנשים. לרוב הם משמשים למשימות הדורשות דיוק ומיומנות, כגון: B. עבודות הרכבה או בקרות איכות.
רובוט סלולרי אוטונומי (AMRS)
AMRs יכולים לנוע באופן עצמאי בסביבתם ולעתים קרובות משתמשים בהם בלוגיסטיקה ובאחסנה להובלה או לבחור חומרים.
רובוט הומנואיד
רובוטים הומנואידים דומים לאנשים בצורתם ומשמשים למשימות הדורשות מיומנויות אנושיות, כגון: B. אינטראקציה עם לקוחות או תמיכה בפעילויות ידניות מורכבות.
מתאים לכך:
ממדים משפטיים ואתיים
השאלות האתיות והמשפטיות הקשורות ל- AI ורובוטיקה מורכבות ודורשות דיון מקיף והנחיות ברורות.
אתגרים משפטיים
השאלות המשפטיות נוגעות בעיקר לאחריות ואישור, במיוחד במערכת הבריאות. מכיוון שמערכות AI מתוכננות כמערכות למידה, קיימות בעיות בהערכת סיכונים והקצאת אחריות ברורה.
היבטים אתיים
אתגרים אתיים גורמים להגנה על נתונים, אפליה ואוטונומיה של מערכות AI. חשוב שמערכות AI יעבדו באופן הוגן ושקוף ויכבדו את פרטיות המשתמשים. דילמה מיוחדת מיועדת לחברות המפתחות טכנולוגיות AI שיכולות לשמש גם ליישומים צבאיים.
עלויות והחזר על ההשקעה של AI, רובוטיקה ואוטומציה
ההשקעה ב- AI וברובוטיקה קשורה לעלויות, אך חשוב גם להסתכל על התשואה האפשרית של ההשקעה.
גורמי עלות
העלויות כוללות עלויות רכישה, עלויות יישום, דמי רישיון, עלויות תחזוקה ועלויות הכשרה. הגובה המדויק תלוי במורכבות המערכת וביישום המתאים.
חישוב החזר ROI
חישוב ההחזר על ההשקעה הוא מורכב ועליו לקחת בחשבון גורמים שונים, כגון: B. חיסכון, עלייה בפריון, עלייה במכירות וחיסכון בעלויות. מחקרים מראים כי חברות עם RPA משיגות החזר ROI גבוה ויכולות להפחית את השקעותיהן תוך זמן קצר.
השפעות על עולם העבודה וההסמכה
AI, רובוטיקה ואוטומציה ישנו באופן בסיסי את עולם העבודה.
שינוי בעולם העבודה
משימות שגרתיות רבות הן אוטומטיות, מה שעלול להוביל להפסדי עבודה. יחד עם זאת, עבודות חדשות נוצרות בתחומים כמו פיתוח AI, רובוטיקה וניתוח נתונים.
דרישות הסמכה חדשות
ההתפשטות הגוברת של AI דורשת כישורים חדשים מצד העובדים. מחקרים צופים כי חלק גדול מהעובדים יזדקק לאימון הסבה או הכשרה נוספת על מנת לעמוד בשינויים בעולם העבודה. למודלים גדולים של שפה (LLM) בפרט יש פוטנציאל לקחת חלק משמעותי ממשימות העבודה.
משולש האוטומציה
הרעיון של "משולש האוטומציה" מדגיש את החשיבות של גישה מאוזנת לאוטומציה. במשולש זה אומרים כי יכולות האוטומציה של אוטומציה של חומרה, האפשרויות של אוטומציה של תוכנה ועובדים אנושיים נאמרים באיזון עם יכולת ההסתגלות, היצירתיות והחוסן שלהם.
שיתוף פעולה אנושי-מכונה
עתיד העבודה טמון בשיתוף פעולה בין אדם למכונה. מערכות AI צריכות לתמוך באנשים ולהקל עליהם ממשימות מונוטוניות או מסוכנות. היצירתיות והגמישות האנושית נשארים בביקוש.
איש ומכונה: תפקיד המפתח של שיתוף פעולה בעידן הדיגיטלי
AI, רובוטיקה ואוטומציה מציעים לחברות פוטנציאל עצום להגברת היעילות, הפחתת העלויות ולהגדיל את התחרותיות. עם זאת, יישום טכנולוגיות אלה קשור לאתגרים. יש לקחת בחשבון חששות בטיחותיים, עלויות גבוהות, מחסור בעובדים מיומנים, חששות אתיים ומשפטיים וכן קבלת עובדים.
חברות מצליחות מראות כיצד ניתן להשתמש ברובוטיקה, רובוטיקה ואוטומציה. וולמארט מיטוב את שרשרת האספקה שלה, אחיה בינלאומי אוטומטית את תהליך הגיוס וסימנס משתמש ב- KI לצורך תחזוקה חזויה ובקרת תהליכים.
עתיד העבודה טמון בשיתוף פעולה אנושי-מכונה. מערכות AI צריכות לתמוך באנשים ולהקל עליהם ממשימות מונוטוניות או מסוכנות. היצירתיות והגמישות האנושית נשארים בביקוש.
על מנת לנצל באופן מלא את הפוטנציאל של AI, רובוטיקה ואוטומציה, חברות צריכות להתמודד באופן פעיל עם האתגרים וליצור את המסגרת הדרושה. השקעות בהכשרה נוספת, הקמת תשתית IT חזקה והתחשבות בהיבטים אתיים ומשפטיים הם מכריעים להצלחה.
מגמות עתידיות ברובוטיקה מבוססת AI יניעו פיתוח של רובוטים אינטליגנטים וגמישים עוד יותר, שיכולים להסתגל טוב יותר לסביבות דינמיות ולקבל משימות מורכבות יותר. שילוב ה- AI ברובוטיקה ימשיך להאיץ אוטומציה בענפים שונים ויוביל ליישומים חדשים בתחומים כמו לוגיסטיקה, שירותי בריאות וחקלאות.
המלצות לחברות
חברות שרוצות ליישם בהצלחה AI, רובוטיקה ואוטומציה צריכות לקחת בחשבון את ההמלצות הבאות:
- הגדרת יעד נקה: הגדר יעדים ברורים לשימוש ב- AI ורובוטיקה כדי לבחור את הפתרונות הנכונים ולמקסם את ההחזר על ההשקעה.
- יישום: התחל עם פרויקטים של פיילוט לבדיקת הערך המוסף של הטכנולוגיות ולהיקף בהדרגה גישות מוצלחות.
- השקעה בהכשרה נוספת: רצו שעובדיכם בהתמודדות עם מערכות AI ורובוטים לקידום קבלה ולנצל באופן מלא את הפוטנציאל של הטכנולוגיות.
- שיתוף פעולה עם מומחים: עבודה עם שותפי טכנולוגיה ומומחי AI לפיתוח פתרונות בהתאמה אישית ולשתלט על אתגרי היישום.
- היבטים אתיים ומשפטיים: קח בחשבון את ההשלכות האתיות והמשפטיות של AI ורובוטיקה וודא שהמערכות שלך עובדות הוגנות, בשקיפות ואחריות.
על ידי התחשבות בהמלצות אלה, חברות יכולות להשתמש ביתרונות של AI, רובוטיקה ואוטומציה ולשלוט בהצלחה באתגרים בדרך לייצור אינטליגנטי. טרנספורמציה לייצור אינטליגנטי הוא תהליך רציף הדורש גמישות, נכונות לחדש ויכולת לעמוד בקצב הטכנולוגיות המשתנות ללא הרף. זו הדרך היחידה להבטיח את התחרותיות שלהם ולנצל את ההזדמנויות שהטכנולוגיות הללו מציעות.
אנחנו שם בשבילך - ייעוץ - תכנון - יישום - ניהול פרויקטים
☑️ 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
פיתוח עסקי חלוץ
קונרד וולפנשטיין
אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.
כתוב לי
Xpert.digital - קונראד וולפנשטיין
Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.
עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.
מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.
אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus
שמור על קשר
