מפעל החשיבה כבר כאן: כיצד מכונות לומדות כעת לייעל את עצמן - מבוש וסימנס ועד טסלה - תמונה: Xpert.Digital
תקלות במכונות הן נחלת העבר; עלויות נמוכות יותר, אפס שגיאות הודות לתאומים דיגיטליים וטכנולוגיות דומות - טרנספורמציה זו של בינה מלאכותית הופכת את התעשייה הגרמנית על פיה
מבוש וסימנס ועד טסלה: כך נראה ייצור העתיד במפעלים החכמים ביותר
דמיינו מפעל שלא רק פועל לפי פקודות נוקשות, אלא חושב בעצמו, לומד ומשתפר באופן עצמאי. מה שנשמע כמו מדע בדיוני הופך למציאות מוחשית בזכות בינה מלאכותית (AI), ומבשר את המהפכה הגדולה ביותר מאז המצאת פס הייצור. במערכת אקולוגית מרושתת זו, בינה מלאכותית פועלת כמוח מרכזי, ומעבדת כמויות עצומות של נתונים מאלפי חיישנים בזמן אמת. האינטרנט של הדברים (IoT) יוצר את מערכת העצבים, מחבר בצורה חלקה מכונות, מוצרים ותהליכים ומאפשר תקשורת אוטונומית.
תוצאות השינוי הזה כבר מרשימות ורחבות היקף: תחזוקה חזויה מונעת תקלות יקרות במכונות עוד לפני שהן מתרחשות. מערכות מצלמה המונעות על ידי בינה מלאכותית מבצעות בקרת איכות בדיוק שאינו מושג על ידי בני אדם, ומפחיתות את שיעורי השגיאות כמעט לאפס. אלגוריתמים חכמים מייעלים את צריכת האנרגיה וחוסכים לחברות מיליונים, בעוד שתאומים דיגיטליים מאפשרים לדמות ולשכלל תהליכי ייצור שלמים באופן וירטואלי מבלי להזיז אף רכיב פיזי. מאמר זה מתעמק בעולם של מפעל הלמידה, מסביר את הטכנולוגיות המרכזיות, החל מ-5G ועד למידת מכונה, ומשתמש בדוגמאות קונקרטיות מחלוצים כמו סימנס ובוש כדי להראות כיצד העתיד התעשייתי מעוצב כיום.
קשור לזה:
המפעל כמערכת למידה – בינה מלאכותית מחוללת מהפכה בייצור התעשייתי
הייצור התעשייתי עובר טרנספורמציה מהותית. בעוד שמתקני ייצור מסורתיים פעלו לפי דפוסים נוקשים, כיום צצות סביבות ייצור חכמות שיכולות לחשוב באופן עצמאי, ללמוד ולבצע אופטימיזציה מתמדת. מהפכה זו מונעת בעיקר על ידי בינה מלאכותית, אשר בשילוב עם האינטרנט של הדברים, מבשרת עידן חדש של ייצור.
יסודות הייצור החכם
הבסיס למפעלי למידה טמון במיזוג של טכנולוגיות שונות. בינה מלאכותית פועלת כמערכת העצבים המרכזית, מעבדת אינספור זרמי נתונים מחיישנים, מכונות ותהליכי ייצור בזמן אמת ומקבלת מהם החלטות חכמות. מערכות בינה מלאכותית אלו יכולות לזהות דפוסים שלעתים קרובות נותרים בלתי נראים למומחים אנושיים, ובכך לחשוף פוטנציאל אופטימיזציה המאפשר רווחי יעילות משמעותיים.
האינטרנט של הדברים (IoT) יוצר את תשתית הרשת הנדרשת עבור מערכות חכמות אלו. באמצעות שילוב של חיישנים, מפעילים וטכנולוגיות תקשורת, נוצרות מערכות סייבר-פיזיות היוצרות חיבור חלק בין סביבת הייצור הפיזית לעיבוד נתונים דיגיטלי. רשת זו מאפשרת למכונות ומערכות לתקשר זו עם זו, לנטר את עצמן ולהגיב באופן אוטונומי לשינויים.
חיישנים ממלאים תפקיד מכריע כמקשר בין העולם הפיזי לעולם הדיגיטלי. מתקני ייצור מודרניים מצוידים באלפי חיישנים שאוספים באופן רציף נתונים על טמפרטורה, לחץ, רעידות, צריכת אנרגיה ואיכות המוצר. נתוני חיישנים אלה מהווים את הבסיס לכל האופטימיזציות מבוססות בינה מלאכותית ומאפשרים ניטור מדויק בזמן אמת של כל תהליכי הייצור.
תחזוקה חזויה כטכנולוגיה מרכזית
אחד היישומים המהפכניים ביותר של בינה מלאכותית בייצור תעשייתי הוא תחזוקה חזויה. טכנולוגיה זו משתמשת באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח באופן רציף את מצב המכונות והציוד ולחזות בלאי ופגמים קרובים. במקום להסתמך על מרווחי תחזוקה קבועים או השבתות לא מתוכננות, תחזוקה חזויה מאפשרת תחזוקה לפי דרישה בזמן האופטימלי.
פונקציונליות המערכת מבוססת על ניתוח מתמשך של נתוני הפעלה באמצעות אלגוריתמים מיוחדים. אלגוריתמים אלה יכולים לזהות אפילו את הסטיות הקטנות ביותר מפעולה רגילה ולהסיק מסקנות לגבי מצב הבלאי של רכיבים בודדים. הניתוח מתחשב לא רק במדידות הנוכחיות אלא גם במגמות נתונים היסטוריות ובתנאי סביבה.
היתרונות הכלכליים ניכרים: חברות יכולות להפחית את עלויות התחזוקה שלהן עד 25 אחוזים, ובמקביל להגדיל את זמינות הציוד שלהן. ניתן להימנע במידה רבה מזמן השבתה לא מתוכנן, שלעתים קרובות יקר במיוחד, באמצעות חיזוי בזמן של בעיות. זה מוביל לא רק לחיסכון ישיר בעלויות אלא גם לתכנון משופר של הייצור הכולל.
בקרת איכות אוטומטית באמצעות ראייה ממוחשבת
אבטחת איכות עוברת טרנספורמציה מהותית באמצעות שימוש במערכות עיבוד תמונה הנתמכות על ידי בינה מלאכותית. מערכות ראייה ממוחשבת מודרניות יכולות לזהות שגיאות וסטיות בדיוק העולה בהרבה על פקחים אנושיים. מערכות אלו פועלות מסביב לשעון ללא עייפות ויכולות לזהות באופן אמין אפילו את הפגמים הקטנים ביותר.
הטכנולוגיה משתמשת באלגוריתמי למידה עמוקה שאומנו על כמויות גדולות של נתוני תמונה. זה מאפשר למערכות ללמוד להבחין בין מוצרים ללא רבב לפגומים ואף לזהות סוגים חדשים של פגמים שלא נכללו במפורש בנתוני האימון. יכולת זו לשיפור מתמיד הופכת את בקרת האיכות מבוססת בינה מלאכותית ליקרה במיוחד עבור תהליכי ייצור מורכבים.
בינה מלאכותית כבר נמצאת בשימוש בתעשיות שונות עם תוצאות מרשימות. בתעשיית הרכב, מערכות בינה מלאכותית יכולות להעריך פגמים במשטח, ריתוכים ובעיות הרכבה בדיוק הגבוה ביותר. בייצור אלקטרוניקה, הן עוקבות אחר ההרכבה הנכונה של מעגלים ומזהות אפילו פגמים מיקרוסקופיים. בקרת איכות אוטומטית זו מאפשרת בדיקה של 100% של כל החלקים המיוצרים, דבר שהיה בלתי אפשרי מבחינה כלכלית עם בדיקה ידנית.
קשור לזה:
אופטימיזציה של אנרגיה באמצעות אלגוריתמים חכמים
לאור עלויות האנרגיה העולות ויעדי האקלים המחמירים יותר, אופטימיזציה של צריכת האנרגיה הופכת לגורם תחרותי מכריע. מערכות בינה מלאכותית יכולות לנתח את דרישות האנרגיה של מתקני ייצור בזמן אמת ולהציע אמצעי אופטימיזציה המובילים לחיסכון משמעותי. מערכות ניהול אנרגיה חכמות אלו לוקחות בחשבון לא רק את הצריכה הנוכחית אלא גם את לוחות הזמנים של הייצור, נתוני מזג אוויר ומחירי אנרגיה.
האלגוריתמים מזהים דפוסים בצריכת אנרגיה שלעתים קרובות אינם מורגשים על ידי מפעילים אנושיים. לדוגמה, הם יכולים לזהות אילו שילובי מכונות יעילים במיוחד מבחינה אנרגטית או באילו זמנים ניתן להפחית את צריכת האנרגיה מבלי לפגוע בפריון. על ידי שילוב אנרגיות מתחדשות, המערכות יכולות לנהל את פעולות הייצור כדי למקסם את השימוש באנרגיה סולארית או אנרגיית רוח.
דוגמאות קונקרטיות מדגימות את הפוטנציאל של טכנולוגיה זו: מפעל בוש בהומבורג הצליח להפחית את צריכת האנרגיה הכוללת שלו ב-40 אחוזים באמצעות אופטימיזציה אנרגטית הנתמכת על ידי בינה מלאכותית. זה כלל אופטימיזציה של מערכת האוויר הדחוס, המהווה בדרך כלל 15 עד 20 אחוזים מצריכת האנרגיה הכוללת בייצור. גילוי דליפות חכם ובקרה מבוססת דרישה הביאו לחיסכון שנתי של 800,000 אירו.
תאומים דיגיטליים כסביבות ייצור וירטואליות
תאומים דיגיטליים מייצגים את אחד היישומים המתקדמים ביותר של בינה מלאכותית בתעשייה. ייצוגים וירטואליים אלה של מתקני ייצור בעולם האמיתי מאפשרים לדמות, לייעל ולבדוק תהליכים מבלי להשפיע על הייצור הפיזי. באמצעות סנכרון מתמשך עם נתונים בזמן אמת מהמפעל בפועל, תאומים דיגיטליים יכולים לבצע תחזיות מדויקות לגבי התנהגותן של מערכות מורכבות.
פיתוח תאום דיגיטלי דורש שילוב של מקורות נתונים וטכנולוגיות שונות. נתוני חיישנים מהמפעל האמיתי משולבים עם מודלים פיזיים, נתוני תפעול היסטוריים ואלגוריתמים של בינה מלאכותית. התוצאה היא סימולציה דינמית שמסתגלת אוטומטית לשינויים בעולם האמיתי ולומדת באופן רציף.
היישומים רבים: מהנדסי ייצור יכולים לבדוק באופן וירטואלי גרסאות חדשות של מוצרים לפני העברתם לייצור בעולם האמיתי. צוותי תחזוקה יכולים לתרגל תיקונים מורכבים על התאום הדיגיטלי תחילה. מתכנני ייצור יכולים לדמות תרחישים שונים ולקבוע את התצורה האופטימלית עבור דרישות משתנות. בדיקות וירטואליות אלו לא רק חוסכות זמן וכסף, אלא גם מפחיתות את הסיכון לשגיאות בייצור בפועל.
מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) - פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט
מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - תמונה: Xpert.Digital
כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.
פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא הפתרון השלם והחסר דאגות שלכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן מראש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים בלבד.
היתרונות המרכזיים במבט חטוף:
⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום מוכן לשימוש תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מוסף מיידי.
🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.
💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.
🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנחנו דואגים לכל תהליך היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.
📈 עמיד לעתיד וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות בצורה גמישה.
מידע נוסף כאן:
עוזרי ייצור אוטונומיים: בינה מלאכותית פוגשת את הפרקטיקה התפעולית
יישום מעשי בחברות גרמניות
חברות תעשייתיות גרמניות ממלאות תפקיד חלוצי ביישום מערכות ייצור חכמות. בוש פיתחה פלטפורמה מקיפה עם מערכת Nexeed שלה, המשלבת יישומי בינה מלאכותית שונים בייצור. באתר שלה בבלאיכאך, מעל 60,000 חיישנים משמשים לניטור ייצור ESP, וכתוצאה מכך מופחתת 25 אחוזים בזמן השבתת הייצור.
במפעל האלקטרוניקה שלה באמברג, סימנס מדגימה כיצד פועל מפעל חכם מרושת לחלוטין. המפעל מייצר התקני בקרה עם שיעור פגמים של 12 פגמים בלבד לכל מיליון מוצרים. איכות יוצאת דופן זו מושגת באמצעות שימוש במערכות בינה מלאכותית המנטרות כל שלב בייצור ומתערבות באופן מיידי במקרה של סטיות.
מפעל הגיגה של טסלה בברלין מדגים כיצד ניתן לשלב שיטות ייצור מודרניות וקיימות. המפעל משתמש ברובוטים הנשלטים על ידי בינה מלאכותית להרכבת רכבים וכולל פאנלים סולאריים על הגג המכסים חלק מצרכי האנרגיה שלו. שילוב זה של טכנולוגיות שונות הופך את המפעל למודל לייצור תעשייתי בר-קיימא.
קשור לזה:
מערכות סייבר-פיזיות כעמוד השדרה של המפעל החכם
מערכות סייבר-פיזיות מהוות את עמוד השדרה הטכנולוגי של מפעלים חכמים מודרניים. מערכות אלו מחברות רכיבים פיזיים כמו מכונות, רובוטים וכלי רכב תובלה עם תוכנה חכמה וטכנולוגיית תקשורת. התוצאה היא מערכות ייצור מאורגנות באופן עצמאי, שיכולות להגיב באופן אוטונומי לשינויים ולבצע אופטימיזציה מתמדת.
הארכיטקטורה של מערכות סייבר-פיזיות מבוססת על מחשבים משובצים המתקשרים זה עם זה באמצעות רשתות. בינה מבוזרת זו מאפשרת לשלוט ביעילות אפילו בתהליכי ייצור מורכבים ומפוזרים גיאוגרפית. כל רכיב במערכת יכול לקבל ולשלוח נתונים, ובכך לתרום לבינה הכוללת של המפעל.
מורכבותן של מערכות סייבר-פיזיות מודרניות הופכת את שיטות התכנון המסורתיות למיושנות. במקום זאת, צצות מערכות אדפטיביות שיכולות להתארגן באופן עצמאי ולהגיב לאירועים בלתי צפויים. חוסן זה חשוב במיוחד בתקופה שבה שרשראות האספקה מופרעות לעתים קרובות ודרישות הלקוחות משתנות במהירות.
קשור לזה:
האינטרנט של הדברים בסביבת הייצור
האינטרנט של הדברים (IoT) מספק את הקישוריות הדרושה למערכות ייצור חכמות. על ידי חיבור מכונות, חלקי עבודה ומערכות לוגיסטיקה, נוצרות סביבות עשירות בנתונים המאפשרות בקרה ואופטימיזציה מדויקות. במפעלים מודרניים יש אלפי מכשירים המחוברים לרשת המחליפים מידע באופן רציף.
הטמעת מערכות IoT בייצור דורשת טכנולוגיות תקשורת חזקות ואמינות. יישומים תעשייתיים מציבים דרישות גבוהות יותר של השהייה וזמינות מאשר התקני IoT מוכווני צרכן. לכן, נעשה שימוש בפרוטוקולים וארכיטקטורות רשת ייעודיות הפועלים בצורה אמינה גם בתנאים תעשייתיים קשים.
כמות הנתונים הנוצרת במפעלים המחוברים לרשת היא עצומה. מפעל ייצור טיפוסי יכול לייצר כמה טרה-בייטים של נתוני חיישנים מדי יום. מבול נתונים זה דורש מערכות אנליטיקה חזקות ואלגוריתמי סינון חכמים המסוגלים לחלץ מידע רלוונטי בזמן אמת. רק בדרך זו ניתן לממש את מלוא הפוטנציאל של האינטרנט התעשייתי של הדברים.
5G כגורם מאפשר עבור יישומי מפעלים חכמים
תקן התקשורת הסלולרית החדש של 5G ממלא תפקיד מפתח במימוש מפעלים חכמים. עם קצבי נתונים של עד 20 ג'יגה-ביט לשנייה וזמני השהייה של פחות ממילישנייה אחת, 5G מאפשר יישומים קריטיים לזמן שלא היו אפשריים עם טכנולוגיות ישנות יותר. מערכות תחבורה אוטונומיות, שליטה בזמן אמת על רובוטים ותקשורת מתואמת בין מכונות מתאפשרים רק הודות לטכנולוגיה זו.
רשתות קמפוס מבוססות 5G מציעות לחברות תעשייתיות את ההזדמנות לבנות תשתית תקשורת בעלת ביצועים גבוהים משלהן. רשתות פרטיות אלו נפרדות מרשתות סלולריות ציבוריות, ובכך מציעות אבטחה רבה יותר ופרמטרי ביצועים מובטחים. זה מאפשר לחברות לשמור על שליטה על תשתית התקשורת הקריטית שלהן.
מפעל סימנס בברלין-שפנדאו מדגים את האפשרויות המעשיות של 5G בתעשייה. רובוטי תחבורה אוטונומיים מנווטים במפעל ומתואמים בזמן אמת דרך רשת ה-5G. זמן ההשהיה הנמוך מאפשר בקרה מדויקת גם במהירויות גבוהות, בעוד שרוחב הפס הגבוה מאפשר הפעלה בו זמנית של מערכות אוטונומיות רבות.
קשור לזה:
למידת מכונה באופטימיזציה של ייצור
למידת מכונה נמצאת בשימוש הולך וגובר כדי לייעל תהליכי ייצור מורכבים. אלגוריתמים אלה יכולים ללמוד מנתוני ייצור היסטוריים ולזהות דפוסים המובילים לשיפורים באיכות, ביעילות ובתפוקה. היכולת של מערכות למידת מכונה לתפקד גם בסביבות לא מובנות ומשתנות היא בעלת ערך רב במיוחד.
האתגר בשימוש בלמידת מכונה בייצור טמון בזמינות של נתוני אימון באיכות גבוהה. נתוני ייצור הם לעתים קרובות מורכבים, רועשים ולא שלמים. לכן, יישומי למידת מכונה תעשייתיים דורשים שיטות עיבוד מקדים מיוחדות ואלגוריתמים חזקים שיכולים לספק תוצאות אמינות גם עם נתונים לא שלמים.
למידת חיזוק, צורה מיוחדת של למידת מכונה, מאפשרת למכונות ללמוד ולמטב את עצמן באמצעות תהליכי ניסוי וטעייה. חוקרים מאוניברסיטת זיגן פיתחו מערכות בהן מכונות תעשייתיות יכולות להתאים באופן עצמאי את פרמטרי ההפעלה שלהן ולתקן שגיאות. מכונות אלו, בעלות למידה עצמית, יכולות לשפר את ביצועיהן באופן מתמיד, בדומה לילדי למידה שלומדים ללכת.
אתגרים עבור עסקים קטנים ובינוניים
בעוד שחברות תעשייתיות גדולות כבר מיישמות בהצלחה טכנולוגיות בינה מלאכותית, חברות בינוניות מתמודדות עם אתגרים מיוחדים. מורכבות הטכנולוגיות, עלויות ההשקעה הגבוהות ומחסור בעובדים מיומנים מקשים לעתים קרובות על אימוץ מערכות ייצור חכמות. יחד עם זאת, הפוטנציאל להגברת היעילות גבוה במיוחד עבור חברות קטנות יותר.
הפתרון טמון לעתים קרובות באסטרטגיות יישום בשלבים שאינן דורשות שיפוץ מלא של החברה. מה שנקרא "פתרונות Industry 4.0 בעלות נמוכה" מאפשרים אפילו לעסקים קטנים יותר ליהנות מטכנולוגיות חכמות. בתחילה, תחומים בודדים כמו בקרת איכות או תחזוקה חזויה עוברים דיגיטציה לפני שמתרחשת יצירת רשת מקיפה.
תוכניות מימון ממשלתיות כמו "רשת הדגמה והעברה לבינה מלאכותית בייצור" תומכות בעסקים קטנים ובינוניים (SMEs) בהעברת טכנולוגיה. במוקדים באכן, ברלין, דרזדן וערים גרמניות אחרות, מפותחות תוכניות הדגמה כדי להציג באופן מעשי את האפשרויות של בינה מלאכותית בייצור לעסקים קטנים ובינוניים. יוזמות העברה אלו מסייעות להפוך ידע תיאורטי לפתרונות ישימים.
עוזרי הפקה אוטונומיים: החלטות טובות יותר הודות לבינה מלאכותית משולבת
פיתוח מערכות ייצור חכמות עדיין נמצא בשלביו הראשונים. המגמות הנוכחיות מצביעות על כך שסוכני בינה מלאכותית ימלאו תפקיד חשוב יותר ויותר. עוזרים דיגיטליים אלה יוכלו לבצע באופן אוטונומי משימות מורכבות ולתאם מערכות שונות. בעתיד, הם יפעלו כממשק בין מומחים אנושיים למכונות חכמות.
מחשוב קצה (Edge computing) יקרב את עיבוד נתוני הייצור למקור. במקום להעביר את כל הנתונים למערכות ענן מרכזיות, מחשבי קצה רבי עוצמה יותקנו ישירות במתקני הייצור. זה מפחית את זמן ההשהיה ומגביר את אבטחת הנתונים, שכן נתוני ייצור רגישים אינם צריכים לעזוב את שטחי המפעל.
שילוב טכנולוגיות בינה מלאכותית שונות יוביל למערכות חכמות עוד יותר. ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית ואנליטיקה ניבויית ישולבו לכדי עוזרי ייצור מקיפים שיוכלו לתמוך במומחים אנושיים בקבלת החלטות מורכבות. מערכות אלו לא רק ינתחו נתונים אלא גם יספקו המלצות לפעולה ויחזו את השפעתן.
המפעל של העתיד
מפעל העתיד יהיה מערכת מרושתת לחלוטין, לומדת את עצמה באופן עצמאי, שתגיב באופן אוטונומי לשינויים ותמטב את עצמה באופן מתמיד. בני אדם ומערכות בינה מלאכותית יעבדו בשיתוף פעולה הדוק, כאשר הטכנולוגיה תשתלט על משימות חוזרות ונשנות ואנליטיות, בעוד שמומחים אנושיים יוכלו להתמקד באתגרים יצירתיים ואסטרטגיים.
קיימות תהיה חלק בלתי נפרד ממערכות ייצור חכמות. אופטימיזציה אנרגטית המונעת על ידי בינה מלאכותית, תהליכי ייצור יעילים במשאבים וכלכלה מעגלית חכמה יסייעו להפחית באופן דרסטי את ההשפעה הסביבתית של הייצור התעשייתי. במקביל, מוצרים מותאמים אישית בגודל אצווה אחד מאפשרים ייצור ספציפי ללקוח מבלי להתפשר על היעילות.
חזון מפעל הלמידה כבר הופך למציאות בפרויקטים פיילוט ובפרויקטים להדגמה. ככל שהטכנולוגיות מתבגרות והעלויות יורדות, מערכות ייצור חכמות הופכות נגישות גם לחברות קטנות יותר. לכן, מהפכת Industry 4.0 כבר לא ממש מעבר לפינה - היא כבר החלה ותשנה באופן מהותי את האופן שבו אנו מייצרים.
מומחה התעשייה שלך לטרנספורמציה של בינה מלאכותית, שילוב בינה מלאכותית ופלטפורמות בינה מלאכותית
☑️ שפת העסקים שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבות בשפת האם שלך!
Konrad Wolfenstein
אני והצוות שלי שמחים לעמוד לרשותכם כיועצים האישיים שלכם.
ניתן ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר כאן wolfenstein@xpert.digital:או פשוט להתקשר אליי למספר 49 7348 4088 965+. כתובת הדוא"ל שלי היא
אני מצפה בקוצר רוח לפרויקט המשותף שלנו.
