Állásgyilkosok vagy álláshirdetések? Az igazság az automatizálásról, az AI-ról és a robotikáról – A futószalagtól a „gondolkodási vonalig”? – Kép: Xpert.Digital
Smart Factory: Kihívások és megoldások az intelligens termelés felé vezető úton
A futószalagtól a „gondolkodó vonalig”: az AI robotok megváltoztatják az iparág szabályait
Az ipari termelés mélyreható változások szakaszán megy keresztül. Az olyan új technológiák, mint a mesterséges intelligencia (AI), a robotika és az automatizálás, messzemenő változásokat ígérnek szinte minden iparágban, a gyártástól és logisztikától az egészségügyig és a kiskereskedelemig. Sok döntéshozó tisztában van az e technológiákban rejlő hatalmas lehetőségekkel, és a mesterséges intelligencia, a robotika és az automatizálás a jövő kulcsa. Ugyanakkor a gyakorlat azt mutatja, hogy még mindig jelentős akadályokat kell leküzdeni ahhoz, hogy az intelligens termelési és folyamati láncok minden területen létrejöhessenek.
Az alábbiakban azt vizsgáljuk, hogy milyen akadályok vannak az intelligens termelés útjában, hogyan tudnak a vállalatok sikeresen megfelelni ezeknek a kihívásoknak, és milyen trendek és fejlesztések alakítják az AI, a robotika és az automatizálás jövőjét. A hangsúly a jól megalapozott és érthető előadáson van: a legfontosabb szempontok kiemeléséről, a szükséges szakkifejezések magyarázatáról és a gyakorlati cselekvési javaslatok levezetéséről szól.
Alkalmas:
- Smart Factory: Szupergyors adathálózatok a jövőbeli intralogisztikai forgatókönyvekhez – 5G technológia és hálózat – 5G SA campus hálózat
- Smart Factory: Hatékony intralogisztikával az Ipar 4.0 felé
1. Az AI, a robotika és az automatizálás lehetőségei és jelentősége
Forradalmi technológiák a versenyképesség és a növekedés érdekében
A vállalatok egyre inkább az AI-rendszerek, a robotika és az automatizálás felé fordulnak, mert jelentős termelékenységnövekedést, alacsonyabb költségeket és nagyobb versenyképességet várnak. Konkrét eredmények már számos területen megfigyelhetők: a mesterséges intelligencia által támogatott rendszerek például komplex elemzéseket végeznek, azonosítják a gyártási folyamatok hibaforrásait, vagy lehetővé teszik a gépek prediktív karbantartását. A robotok monoton, fizikailag megterhelő és potenciálisan veszélyes feladatokat is elláthatnak, míg az automatizált folyamatok a teljes ellátási láncok hatékonyságát optimalizálják.
Példák a gyakorlatból
- Logisztika: Az autonóm mobil robotokat (AMR) használják a raktárakban áruk komissiózására vagy szállítására. Ez növeli a hatékonyságot és tehermentesíti az alkalmazottakat.
- Gyártás: Az együttműködő robotok (cobotok) az emberek mellett dolgoznak, és lehetővé teszik a gyártási lépések rugalmas beállítását.
- Szolgáltatási szektor: A mesterséges intelligencia rendszerek feldolgozhatják az ügyfelek megkereséseit, automatizált chatbotokat használhatnak a kérdések megválaszolására, és ezáltal javíthatják az ügyfélszolgálatot.
- Egészségügy: A robotokat műtéteknél vagy rehabilitációnál használják, míg az AI-alkalmazások segíthetik az orvosokat a diagnózisban.
Ezek a példák az alkalmazások széles skáláját mutatják be. E pozitív kilátások ellenére azonban számos olyan kihívás áll fenn, amelyek megnehezítik a széles körű használat felé való áttörést.
Alkalmas:
2. Főbb akadályok és kihívások
Biztonsági szempontok és szabályozási követelmények
A vállalatok és a lakosság gyakran óvatosan közelíti meg az új technológiákat. A biztonsági kérdések központi szerepet játszanak: amikor a robotok közvetlenül az emberekkel dolgoznak, meg kell előzni a baleseteket. Ez különösen igaz az együttműködő robotokra (cobotokra), amelyek megosztják a munkaterületeket az alkalmazottakkal. Már a legkisebb helytelen mozgások is súlyos következményekkel járhatnak, ezért a rendszereket gyakran további érzékelőkkel, automatikus leállító mechanizmusokkal vagy védőberendezésekkel szerelik fel.
„A vállalatoknak robusztus biztonsági koncepciókba kell befektetniük, hogy az AI-rendszerek és robotok megfeleljenek a vonatkozó biztonsági szabványoknak” – ezt az igényt gyakran hallani az ipar és a kutatás részéről. Emellett számos iparágra szigorú szabályozási követelmények vonatkoznak, az adatvédelemtől a termékfelelősségig. Különösen az AI-alkalmazások esetében nem világos, hogyan lehet megválaszolni a felelősség kérdését, ha egy tanuló rendszer helytelen döntést hoz. A jogalkotásnak ezt haladéktalanul újra kell igazítania, és világos keretfeltételeket kell teremtenie.
Magas költségek és finanszírozás hiánya
A költségek továbbra is komoly akadályt jelentenek. Az AI-megoldások, valamint a robotikai és automatizálási megoldások fejlesztése és bevezetése magas kezdeti beruházást igényel. Ez a hardverrel kezdődik, például érzékelőkkel és aktuátorokkal, folytatódik a robotikai platformokkal, és olyan speciális alkatrészeket is tartalmaz, mint például a lidarok vagy az erős processzorok. További költséget jelent a szoftverfejlesztés: az AI-algoritmusokat időnként speciális felhasználási esetekre szabva kell fejleszteni és betanítani, amihez képzett szakemberekre és drága számítási kapacitásra van szükség.
A pénzügyi teher gyakran komoly akadályt jelent, különösen a kis- és középvállalkozások számára, különösen azért, mert az AI-projektek fajlagos megtérülése (ROI) nem mindig határozható meg pontosan előre. Vannak azonban módok ezeknek a problémáknak a megkerülésére:
- Felhőszolgáltatások: A felhőalapú AI-szolgáltatások lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy rugalmasan béreljenek számítási teljesítményt és tárhelyet, így elkerülhetők a magas hardverköltségek.
- Kísérleti projektek: A vállalatok kisebb projektekkel kezdhetnek, és nagyobb beruházások előtt mérhetik sikereiket.
- Együttműködések és kutatási projektek: Az egyetemekkel, kutatóintézetekkel vagy technológiai partnerekkel való együttműködés lehetővé teszi a költségek megosztását és a tudáscserét.
Szakképzett munkaerő hiánya és know-how hiánya
A képzett személyzet hiánya az egyik legnagyobb kihívás az AI és a robotikai projektek megvalósítása során. A vállalatoknak olyan szakértőkre van szükségük, akik rendelkeznek a programozási ismeretekkel és a gépi tanulás, a robotvezérlés és az adatelemzés alapos megértésével. Ugyanakkor igény van az interfész-készségekre, mert az AI vagy a robotmegoldások integrálása a meglévő folyamatokba az üzleti folyamatok megértését és a stratégiai tervezést is megköveteli.
Ha ezeket a szakképzett munkaerőt nem találják meg időben, a fejlődés lassan halad előre. Ennek ellensúlyozására sok vállalat a meglévő munkaerő továbbképzésére támaszkodik. Az új tanulási formátumok, minősítési programok és online kurzusok lehetővé teszik a releváns mesterséges intelligencia és automatizálási ismeretek átadását az alkalmazottaknak anélkül, hogy fel kellene adniuk állásukat. Egy másik lehetőség az együttműködés elmélyítése azokkal az oktatási intézményekkel vagy induló vállalkozásokkal, amelyek már felépítették a kompetenciákat ezeken a területeken.
IT infrastruktúra és adatok elérhetősége
A modern mesterséges intelligencia- és robotrendszerek megbízható és hatékony IT-infrastruktúrán alapulnak. Nagy mennyiségű adatot kell rögzíteni, átvinni, tárolni és értékelni. A valós idejű feldolgozás termelési környezetben is fontos – a késések a gépek vagy termékek károsodását okozhatják. Ha a vállalati hálózat instabil vagy túl lassú, az AI-alkalmazások csak korlátozottan használhatók.
Az infrastruktúra mellett az adatok minősége és elérhetősége is döntő tényező. Az AI-modelleket kiterjedt adatokkal kell képezni, hogy felismerjék az összefüggéseket és tanulhassanak belőlük. Gyakran azonban hiányoznak a szabványosított formátumok vagy a megfelelően felcímkézett adatkészletek. Emellett számos területen aggályok merülnek fel az adatvédelemmel, az üzleti titkokkal és a megfeleléssel kapcsolatban, különösen a B2B környezetben. A vállalatoknak ezért ki kell dolgozniuk a hatékony adatkezelés koncepcióit, például adatkezelési irányelvek bevezetésével, valamint az adatok biztonságos és átlátható kezelésének biztosításával.
Etikai és jogi szempontok
Az AI-rendszerek és robotok számos etikai és jogi kérdést vetnek fel. A fő hangsúly a felelősségen van: Ki a felelős, ha egy mesterséges intelligencia által támogatott alkalmazás hibás előrejelzéseket ad, vagy egy robot hibásan reagál egy kritikus forgatókönyv esetén? Az adatvédelemmel és a magánélettel kapcsolatos kérdések is felmerülnek. A személyes adatokat értékelő mesterséges intelligencia alkalmazásoknak szigorú adatvédelmi irányelveknek kell megfelelniük. Számos iparágban az is aggodalomra ad okot, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek növelhetik az elfogultságot és a diszkriminációt, ha a felhasznált adatok nem elég változatosak.
Megbeszélések zajlanak az AI és a robotika katonai alkalmazásairól is. A kettős felhasználású technológiákat fejlesztő cégeket azzal vádolják, hogy termékeiket katonai célokra is felhasználhatják. Itt az etikát a vállalati stratégiában kell rögzíteni a visszaélések megelőzése érdekében. A mindennapi életben, mint például a kiszolgáló robotok vagy a mesterséges intelligencia alapú segítő rendszerek saját otthonában, az adatvédelem és a magánélet olyan központi szempont, amelyet a termékfejlesztés során figyelembe kell venni.
Az alkalmazottak elfogadása és bizalma
Az új technológiák iránti lelkesedés ellenére nem szabad elfelejteni, hogy az AI és a robotika bevezetése a társaságban nagy változásokat hoz az alkalmazottak számára. Gyakran aggódnak, hogy a munkahelyeket ki lehet hagyni, vagy hogy a munkavállalók állandó megfigyeléssel nyomást gyakorolnak. Ezért elengedhetetlen a korai és átlátható módon kommunikálni, hogy a technológiát hogyan kell használni, és milyen előnyökkel jár mindenki számára.
"A jövő az ember és a gép közötti együttműködésben rejlik - nem az elmozdulásban" - egy gyakran idézett alapelv. A munkavállalókat be kell építeni a döntéshozatali folyamatokba, hogy azonosítsák az innovációkat. A további képzési programok és képzés elősegíti a félelmek csökkentését és az önmegkonlást az AI, a robotika és az automatizálás kezelésében.
3. Az ipar és a kutatás hangjai
Az iparban széles körű egyetértés van abban, hogy az AI -t és a robotikát elsősorban az emberek készségeinek bővítésére használják, és munkájukat biztonságosabbá és hatékonyabbá teszik. Sok szakértő szempontjából az emberi munkavállalók intelligens gépek általi teljes elmozdulása nem reális, sem kívánatos.
Dr. Susanne Bieller, a Robotika Nemzetközi Szövetségének (IFR) főtitkára gyakran az értékeléssel idézik: "A belátható jövőben nem lesz mesterséges robot intelligencia, amely minden területen felülmúlja az emberi intelligenciát." Jelenleg az AI -vel kombinálva az emberek nem tudják teljesen helyettesíteni az embereket alkalmazkodóképességükben, rugalmasságukban és kreatív problémájukban. Ehelyett látja, hogy "az AI legérzékenyebb felhasználási esetei a robotikában a környezet területén és a robot teljesítményének optimalizálásában".
Szintén prof. Dr. Jan Peters, a híres AI Kutatóközpont kutatási területének vezetője nagy potenciállal látja az ipari robotikát, különös tekintettel arra az előfeltételre, hogy a jövőben a környezetnek már nem kell alkalmazkodnia a robothoz, hanem képes függetlenné válni a termelés meghatározásához. környezet. "Meg vagyok győződve arról, hogy a robotok a háztartások millióiba kerülnek, amint megfizethetőek" - ez egy olyan elképzelés, amelyet többször kifejezett az interjúkban.
Michael Mayer-Rosa, a technológiai vállalat képviselője, olyan szempontokat hangsúlyozza, mint a biztonság és a megbízhatóság, az adatfeldolgozás összetettsége, valamint az etikai és jogi aggályok, mint a legnagyobb kihívások. Hasonlóképpen, Jens Kotlarski, a robotikai társaság ügyvezetõ igazgatója hangsúlyozza az AI fontosságát a robothasználat rugalmas tervezésében, különös tekintettel az összetett feladatokra vagy a dinamikus változásokkal rendelkező forgatókönyvekre.
Alkalmas:
4. Sikeres példák a gyakorlatból
A sikeres megvalósítások áttekintése megmutatja az AI, a robotika és az automatizálás lehetőségeit, amikor a vállalatoknak sikerül legyőzni a műszaki, szervezeti és kulturális akadályokat.
- Walmart: A vállalat optimalizálja ellátási láncát az AI -vel, lerövidíti a szállítási időket és javítja a készletet. Ezenkívül a Walmart AI-alapú robotot használ a készletgazdálkodássá. A hatékonyságnövekedés pozitív hatással van a teljes értékláncra.
- International testvér: A Brother International az AI -re támaszkodik. Egy automatizált rendszer azonosítja a megfelelő jelölteket, az interjúkat és a válaszok megválaszolását a jelentkezési folyamat szabványosított kérdéseiben. Ennek eredményeként a szükséges idő jelentősen csökkenthető, amíg a pozíció elfoglalt.
- Siemens: A csoport az AI -t használja a prediktív karbantartás fenntartására) a termelésben. A gépi adatok elemzésével a potenciális hibákat korai szakaszban felismerhetik és megtervezhetik. Ez csökkenti az állásidőt és növeli a termelékenységet. Ezenkívül az AI modelleket használják a termelési folyamatok optimalizálására és szabályozására, ami csökkenti az energiafogyasztást és növeli a termelési sebességet.
- BMW: Első alkalommal egy humanoid robotot használnak egy munkában a súlyos fizikai munkavállalók támogatására. A BMW ellenőrzi a kognitív robotok használatát is, amelyek az AI -n keresztül rögzíthetik a környezetüket és összetettebb feladatokat végezhetnek.
- SEREACT: Egy vállalat, amely elkötelezett az úgynevezett "megtestesített AI" mellett. Itt kombinálják a Visual Zero-Shot Reading és a nyelvi oktatókat, hogy a robotok olyan feladatokat is végezzenek, amelyekre nem voltak kifejezetten képzettek. Ez a rugalmasság óriási előnyöket hozhat, különösen a műhelyekben és a tárolási területeken való felhasználáshoz, például ha a folyamatok gyakran megváltoznak.
5. A robotok típusai az automatizálásban
A robotika az utóbbi években gyorsan fejlődött. Különböző típusú robotok vannak kifejlesztett speciális követelményekhez, és mindegyiknek megvan a saját erőssége:
- Együttműködő robotok (COBOTS): A COBOTS -t úgy tervezték, hogy közvetlenül az emberekkel dolgozzon. Van olyan érzékelő rendszerek, amelyek állítólag elkerülik a baleseteket, és viszonylag könnyen programozhatók. Az alkalmazás tipikus területei a szerelési munka, a finom munka vagy a minőségbiztosítás.
- Autonóm mobil robotok (AMRS): AMRS rögzített iránymutatások nélkül navigál a környezetükön, és önállóan megtervezheti az útvonalakat. Ez nagyon népszerűvé teszi őket a logisztikában, például az anyagok egyik helyről a másikra történő eljuttatására vagy az áruk üzleteiben történő önálló szedésre.
- Humanoid robotok: Ezek a robotok utánozzák az emberi formát és a mozgásokat. Az alkalmazási terület a gondozástól és a támogatástól a vásárokon végzett tevékenységekig terjed. Általános szabály, hogy drágábbak és összetettebbek, mint a cobotok vagy az AMR -k, de a jövőben különösen érdekessé válhatnak olyan területeken, ahol az emberi interakció és a finom motoros készségek szükségesek.
6. Fenntarthatóság és energiahatékonyság
Az egyik szempont, amely az utóbbi években az előtérben egyre inkább a fenntarthatóság kérdése. Az AI és a robotika sok szempontból hatékonyabbá teheti az ökológiai és erőforrás -hatékonyságot. A termelési folyamatok automatikus optimalizálása segít csökkenteni az anyaghulladékot, optimalizálni a karbantartási intervallumokat és az energia jobb felhasználását.
Például a robotokat úgy lehet beprogramozni, hogy csak akkor működjenek, ha valójában szükség van, vagy hogy kevesebb stressz idején váltanak energiamegtakarítási módra. Az ellátási láncokban a CO₂ -kibocsátás az intelligens útvonaltervezéssel csökkenthető. Ezenkívül az érzékelők és az AI elemzések megkönnyítik a termelési folyamat gyengeségeinek felismerését, hogy az erőforrások pontosabban felhasználhassák.
Azok a vállalatok, amelyek aktívan törekszenek az energiahatékony automatizálásra, általában nemcsak pénzügyi szempontból részesülnek. Mivel a szigorú környezetvédelmi előírások és a CO₂ csökkentési célja egyre inkább versenyképes tényezővé válik, a fenntartható termelési módszer szintén elősegíti a hírnevet és biztosítja a hosszú távú piaci előnyöket.
7. Az AI, a robotika és az automatizálás költségei és megtérülése
Költségtényezők
Az AI és a robotikai rendszerek bevezetésének teljes költsége számos összetevőből állhat:
- Fizikai eszközök megszerzése (robotkarok, érzékelők, hardver)
- Szoftver fejlesztése és megvalósítása
- Az AI eszközök és adatfeldolgozó platformok licencdíjai
- Karbantartási és szolgáltatási szerződések
- Képzés és továbbképzés az alkalmazottak számára
A ROI kiszámítása
A vállalatok gyakran értékelik az AI projekteket a befektetés megtérülése alapján. Ez azt jelenti, hogy kiszámítják, ha a költségmegtakarítás vagy a kiegészítő értékesítés formájában történő beruházást kompenzálják, és mire számíthat a középtávon. Figyelembe kell venni, hogy a KIS, a robotika és az automatizálási megoldások nemcsak közvetlen és költségmegtakarítással járnak el, hanem gyakran növelik a termékminőséget, a munkavállalók elégedettségét és az ügyfelek lojalitását.
A gyakorlati tapasztalatok azt mutatják, hogy az automatizált folyamatokba történő beruházások gyakran néhány hónapon belül amortizálhatnak, ha jól megtervezték és végrehajtják őket. Klasszikus példa a robotfolyamat -automatizálás (RPA) az adminisztrációban vagy az ügyfélszolgálatban, ahol az ismétlődő feladatok automatizáltak, és ezért költséghatékonyabbak.
8. A munka és a képesítési követelményekre gyakorolt hatások
Változás a munka világában
Egyrészt az AI és a robotika használata helyettesítheti a rutin tevékenységeket, és így veszélyeztetheti a munkahelyeket, másrészt új szakmai területeket hozhat létre, például az AI fejlesztésben, az adatértékelésben vagy a komplex automatizált rendszerek karbantartásában. Az új lehetőségek a hagyományos szakmákban is megnyílnak, amikor az AI által támogatott eszközök megkönnyítik a mindennapi munkát, és lehetővé teszik a kreatív feladatok összpontosítását.
Ennek eredményeként a kompetenciaprofilok eltolódnak: bárhol a tisztán kézi készségek elegendőek voltak, az adatfeldolgozás, az automatizálás és az AI alkalmazások alapvető ismerete szükséges. Ugyanakkor az emberi gépek együttműködései bizonyos műszaki megértést és hajlandóságot igényelnek az új munkafolyamatokban való részvételre.
Új képesítési követelmények
Számos tanulmány feltételezi, hogy a munkavállalók jelentős részére további képzésre vagy átképzésre van szükség az elkövetkező néhány évben annak érdekében, hogy lépést tudjon tartani a változásokkal. Különösen az AI alkalmazások alkalmazásának és megértésének képessége központi szerepet játszik. Bárki, aki összetett automatizált folyamatokat tervezhet, gondozhat vagy fejleszthet, a jövőben nagyon népszerű lesz.
A nagy nyelvi modellek (LLMS), azaz az AI nyelvi modellek, amelyek szinte hitelesen utánozzák az emberi kommunikációt, jelenleg nagy figyelmet kapnak. Ezek a modellek különféle feladatokhoz használhatók, például az automatikus szöveges generációban, az ügyfelek kérdéseire vagy a vállalat tudáskezelésében. A becslések szerint az LLM -ek a jövőben átvihetik az irodai tevékenységek jelentős részét, és ezáltal számos területen növelik a termelékenységet. Fontos azonban, hogy a munkavállalók megtanulják ezeket a rendszereket kompetens módon használni, és kritikusan megkérdőjelezzék őket.
A "automatizálás háromszöge"
A munka jövőjéről szóló vitákban gyakran idézik az "automatizálás háromszögének" fogalmát. Ez az egyensúlyt jelenti:
- Hardver automatizálás (robotika, gépek)
- Szoftver automatizálás (például RPA, AI algoritmusok)
- Emberi munkavállalók (kreativitással, társadalmi interakcióval és rugalmassággal)
"A siker kulcsa az, hogy a gépek és az emberi tehetségek képességeit optimálisan kombinálják." Az emberek olyan feladatokra összpontosítanak, amelyek megítélést, empátiát vagy kreatív problémamegoldást igényelnek.
9. Új üzleti modellek: Robot-A-A-Service (RAAS)
Érdekes fejlemény a robotika bevezetésében a vállalatokban a szolgáltatási modellek megjelenése. Hasonlóan a szoftver-szolgáltatáshoz (SAAS), a vállalatok robotokat és kapcsolódó szolgáltatásokat, például karbantartást és támogatást bérelhetnek, ahelyett, hogy megvásárolnák. Ezt a megközelítést robot-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-AS-AS-nek nevezzük.
Különösen a RAAS megkönnyíti a kis- és középvállalkozások számára az automatizálási technológiák bevezetését, mivel a magas kezdeti beruházásokat kiküszöbölik. A szolgáltató általában vállalja a felelősséget a robotok zökkenőmentes működéséért és a rendszeres frissítésekért. Ez csökkenti a drága félreértés kockázatát, és felgyorsítja a végrehajtást. Ugyanakkor a RAAS egy olyan üzleti modell, amely elősegíti az állandó innovációt, mivel a gyártók folyamatosan dolgoznak a versenypiac túlélése érdekében.
10. Jogi és etikai aggodalmak
Jogi kihívások
Az egészségügyi ellátásban, de más érzékeny területeken is intenzíven megvitatják az AI rendszerek felelősségének és jóváhagyásának témáját. Központi kérdés: Hogyan lehet folyamatosan tanúsítani a tanulási rendszereket, amelynek viselkedése folyamatosan fejlődik? A hagyományos felvételi eljárások általában statikusak, és csak egybeesnek az ön -tanulási algoritmusok természetével. A jövőbeli jogi keretnek ezért szabályokat kell létrehoznia a szoftverfrissítések és az újonnan képzett készségek törvényes értékelésére.
Etikai szempontok
A jogi szempontok mellett az etikai kérdések sürgõsek is. Az AI fejlesztése, amely katonai felhasználható, konfliktusokat vet fel. A vállalatoknak azzal a kihívással szembesülnek, hogy biztosítsák, hogy technológiájukat ne használják etikátlan célokra. Ezenkívül fontos elkerülni az adatokban úgynevezett "torzítást", hogy az algoritmusok tisztességes döntéseket hozzanak.
A magánélet és az adatvédelem szintén fontos szerepet játszik. A háztartás intelligens eszközei, például a porszívó robotok vagy a digitális hangsegédek, folyamatosan gyűjtik a környezetüket. A felhasználóknak képesnek kell lenniük arra, hogy támaszkodjanak arra a tényre, hogy ezek az adatok biztonságosak és nem bántalmaznak.
11. Az AI-alapú robotika jövőbeli trendei
Az AI és a robotika továbbfejlesztése az elkövetkező években egyre több élet és munka területén láthatóvá válik. Néhány trend kialakul:
Adaptív tanulás és rugalmas automatizálás
Az AI rendszerek egyre inkább képesek lesznek elemezni környezetüket és spontán módon alkalmazkodni viselkedésük. Ez a robotmegoldásokat sokoldalúbbá teszi, és lehetővé teszi a változó termelési környezetek hatékonyabb felhasználását.
Edge számítástechnika
Annak érdekében, hogy biztonságosabban csökkentsék a késési időt és az adatokat biztonságosabban feldolgozzák, sok vállalat az AI funkciókat a helyi eszközökre (Edge eszközökre) változtatja. Tehát a robotrendszerek valós időben reagálhatnak anélkül, hogy egy külső felhőre támaszkodnának.
Fényszerkezet és moduláris rendszerek
A robotok egyre könnyebbé, modulikusabbak és könnyebben programozhatók. Ez csökkenti az automatizálni kívánt vállalatok belépési akadályait.
Továbbfejlesztett ember-gép interakció
Az emberek és a robotok közötti interfészek intuitívabbá válnak. A természetes nyelvfeldolgozás és a gesztusok felismerése még simább interakciót eredményezhet. Ezenkívül az új fejlesztési eszközök és a programozási környezetek lehetővé teszik a gyors alkalmazkodást az egyéni felhasználási forgatókönyvekhez.
Az AI integrálása a mindennapi életbe
Az ipari alkalmazásokon kívül az AI-alapú robotika egyre inkább megjelenik a magán háztartásokban vagy a nyilvános térben. Például a szállító robotok, a robotok tisztítása vagy az idősebb emberek digitális társai elképzelhető alkalmazási területek, amelyek a jövőben továbbra is fontosak lesznek.
Megfelelően;
12. Ajánlások a vállalatok számára történő cselekvésre
Az AI, a robotika és az automatizálás lehetőségeinek kiaknázása érdekében, valamint a meglévő kihívások sikeres elsajátításához a következő ajánlások állnak rendelkezésre:
Egyértelmű céldefiníció egyértelmű
A vállalatoknak pontosan meg kell határozniuk, hogy mit akarnak elérni az AI -vel és a robotikával. Csak azok, akiknek világos céljaik és kulcsfigurák vannak, értékelhetik -e, hogy érdemes -e egy projekt, és milyen lépésekre van szükség.
Lépésről lépésre történő megvalósítás
Érdemes lehet kisebb kísérleti projektekkel kezdeni, hogy kezdeti tapasztalatokat szerezzenek. Ennek alapján látható, hogy mely technológiák különösen alkalmasak a saját környezetében. A sikeres kísérleti projektek ezután méretezhetők és kiterjeszthetők más területekre.
Befektetés a továbbképzésbe
Az emberi tényező továbbra is központi szerepet játszik az automatizált folyamatokban. Az új technológiák magas szintű elfogadása és hatékony felhasználása csak akkor érhető el, ha a munkavállalókat megfelelő időben és alaposan képzik. Ez bizalmat teremt és javítja az eredményeket.
Együttműködés a szakértőkkel
A KI vagy robotikai projekt létrehozása gyakran interdiszciplináris csoportot igényel. A vállalatok részesülnek abban, hogy partnereket keresnek, lehetnek az induló vállalkozásokkal, kutatóintézetekkel vagy speciális szolgáltatókkal való együttműködés formájában.
Az etikai és jogi szempontok megfontolása
Az új technológiák bevezetésekor az adatvédelem, az adatbiztonság és az etikai alapelvek nem szabad elhanyagolni. A korai jogi vizsgálat és a megfelelő szakértők bevonása megakadályozza a problémákat és megerősíti a közvélemény bizalmát.
Fókuszban való fenntarthatóság
A fejlett AI és automatizálási megoldásokat mindig fenntarthatósági szempontból kell figyelembe venni. Az erőforrás -befogadási megközelítéseket folytató vállalatok megerősítik versenyképességüket és hozzájárulnak az éghajlatvédelemhez.
Az intelligens termelés útja: Stratégiák az AI korban a vállalatok számára
Az AI, a robotika és az automatizálás már nem jövőbeni zene, de világszerte már sikeresen használják. Óriási lehetőséget jelentenek a termelékenység növelésére, a költségek csökkentésére és a munkakörülmények biztonságosabbá és vonzóbbá tételére. Ugyanakkor azonban kihívásoknak vannak kitéve: a biztonsági aggályoktól és a szabályozási követelményektől a képzett munkavállalók hiányáig az etikai és jogi kérdésekig.
Ennek ellenére számos gyakorlati példa azt mutatja, hogy a stratégiailag tervezett elkötelezettség érdemes. Az olyan vállalatok, mint a Walmart, a Brother International vagy a Siemens, bemutatják, hogy az ellátási lánc hogyan optimalizálja az ellátási láncot az AI és a robotikai projektek révén, a toborzási folyamatok felgyorsíthatók, és a termelési folyamatok hatékonyabbá válhatnak. Az autóiparban az olyan gyártók, mint a BMW, az első humanoidokat vagy kognitív robotokat használják a fizikailag stresszes tevékenységek munkatársainak enyhítésére.
Az ipar és a kutatás szakértői véleménye megerősíti, hogy érdemes az ember-gép együttműködést elősegíteni, ahelyett, hogy kizárólag a teljesen automatizált jövőre koncentrálnánk. A hosszú távú sikerhez elengedhetetlen az egyensúly a hardver képességei, a szoftver automatizálás lehetőségei és az emberek pótolhatatlan kreativitása, rugalmassága és tapasztalata között.
Végül, de nem utolsósorban az olyan témák, mint az adatkezelés, az etika, az adatvédelem és a fenntarthatóság egyre fontosabb szerepet játszanak a modern AI és robotikai rendszerek fejlesztésében. Csak azok lesznek sikeresek hosszú távon – gazdaságilag és társadalmilag is, akik felelősséget vállalnak a technológiák felelősségteljes és biztonságos használatáért.
Összességében a mesterséges intelligencia, a robotika és az automatizálás erőteljes növekedési pályán halad, és szinte minden iparágban új lehetőségeket nyit meg a vállalatok számára. Mindazonáltal kulcsfontosságú, hogy ne csak a technológia iránti lelkesedését hagyja vezérelni, hanem vegye figyelembe a szervezeti, jogi és emberi szempontokat is. Az intelligens termelés csak így válhat valósággá, és hosszú távú hozzáadott értéket teremthet minden érintett számára.
Alkalmas:
Ott vagyunk Önért - tanácsadás - tervezés - kivitelezés - projektmenedzsment
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.