Ellátási lánc optimalizálása és prediktív karbantartás a gyártási szektorban: A mesterséges intelligencia megváltoztatja az iparágat

A feldolgozóipar korszakos változás előtt áll, és ennek egyik hajtóereje a mesterséges intelligencia (AI). 2025-re a mesterséges intelligencia nemcsak támogató eszközként fog felfogni, hanem stratégiai motorként is, amely előmozdítja az innovációt, a hatékonyságot és a fenntarthatóságot az iparágban. Ez az átalakulás nemcsak a munkafolyamatokat változtatja meg, hanem mélyreható hatással lesz az üzleti modellekre, a fenntarthatósági stratégiákra és a vállalatok versenyképességére is.

Az AI mint a gyártási forradalom hajtóereje

A feldolgozóipar automatizálása új szintre lépett. Míg az AI-t eddig elsősorban az ismétlődő folyamatok automatizálására használták, ma már képes összetett döntések meghozatalára és a termelési rendszerek dinamikus adaptálására. „Az AI a vállalatok stratégiai partnerévé válik, amely nemcsak a folyamatokat optimalizálja, hanem új üzleti modelleket is lehetővé tesz” – hangsúlyozza egy iparági szakértő.

A hatalmas mennyiségű adat valós idejű elemzésének képességével az AI lehetővé teszi a gyártó vállalatok számára, hogy soha nem látott agilitást érjenek el. A gépek megtanulják önállóan figyelni és beállítani a teljesítményüket, míg a vállalatok pontos előrejelzéseket készíthetnek a jövőbeli fejlesztésekről. A prediktív karbantartás csak egy példa arra, hogy az AI hogyan csökkentheti a költségeket és minimalizálhatja az állásidőt.

A fenntarthatóság elsődleges prioritás

Az egyik kulcsfontosságú terület, amelyben a mesterséges intelligencia kulcsszerepet fog játszani 2025-ig, a fenntarthatóság. A környezeti, társadalmi és kormányzási (ESG) célkitűzések jelentősége jelentősen megnőtt az elmúlt években, és sok gyártó vállalat ambiciózus éghajlati célokat tűzött ki. Mégis gyakran szakadék tátong a vállalatok befektetései és a legnagyobb környezeti hatást gyakorló területek között. Az AI segít bezárni ezt a befektetési hiányt.

A mesterséges intelligencia rendszerek a teljes értéklánc mentén elemezhetik az adatokat, a nyersanyagbeszerzéstől a gyártásig és a logisztikáig. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy hatékonyabban használják fel erőforrásaikat, csökkentsék a kibocsátást és minimalizálják a hulladék mennyiségét. „A mesterséges intelligencia lehetőséget ad arra, hogy ne csak fenntartható döntéseket hozzunk, hanem azokat valós időben alkalmazzuk” – mondja az iparág képviselője.

Példa erre az ellátási láncok optimalizálása. A mesterséges intelligencia kiszámíthatja a CO₂-kibocsátást a szállítási útvonalak mentén, és segíthet a vállalatoknak környezetbarátabb alternatívák kiválasztásában. Ugyanakkor a gyártási folyamatokat úgy irányítják, hogy az energiafelhasználás minimális legyen. Intelligens algoritmusok biztosítják, hogy a gépek csak akkor működjenek, amikor valóban szükség van rájuk, és olyan alternatívákat javasolnak, amelyek kevesebb energiát fogyasztanak.

Megnövelt hatékonyság az intelligens automatizálás révén

A fenntarthatóság előmozdítása mellett az AI a gyártás hatékonyságának növelését is elősegíti. A mesterséges intelligencia által támogatott robotok és termelési rendszerek használata jelentősen növeli a termelékenységet. Ezek a rendszerek rugalmasan alkalmazkodhatnak a változó termelési követelményekhez, ami nagy előny, különösen a globális bizonytalanság idején.

Az AI-alapú megoldások lehetővé teszik a termékek gyorsabb piacra vitelét, miközben garantálják a minőséget. A gyártási hibákat korai szakaszban azonosítják és kijavítják, minimalizálva a pazarlást. „Az AI feszegeti a gyártásban elérhető lehetőségek határait. A rugalmasság és a precizitás teljesen új dimenzióját látjuk” – mondta egy iparági szakértő.

Új üzleti modellek és lehetőségek a mesterséges intelligencia révén

A mesterséges intelligencia új üzleti modelleket is nyit a gyártó vállalatok számára. A nagy mennyiségű adat elemzése lehetővé teszi a trendek és az ügyfelek igényeinek korai felismerését. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy személyre szabott termékeket és szolgáltatásokat kínáljanak az ügyfelek egyedi igényeire szabva. A szolgáltatásnyújtás, azaz a szolgáltatások hozzáadását a termékekhez, könnyebb lesz megvalósítani a mesterséges intelligencia segítségével.

Egy másik példa az úgynevezett „lights-out gyártás”, amelyben teljesen automatizált gyártóberendezések működnek emberi jelenlét nélkül. Ez a vízió valósággá válik az olyan mesterséges intelligencia technológiák révén, mint a gépi tanulás, a képfelismerés és az autonóm robotika.

Kihívások és lehetőségek az AI kezelésében

Az összes előny ellenére az AI használata kihívásokkal is jár. Az egyik legnagyobb akadály a technológia integrálása a meglévő rendszerekbe. Sok gyártó cég szembesül azzal a kérdéssel, hogyan lehet sikeresen megvalósítani az AI-t anélkül, hogy megzavarná meglévő folyamatait. A stratégiai partnerségek és a technológiai szolgáltatókkal való együttműködés döntő szerepet játszanak itt.

Egy másik szempont az adatok kezelése. „Az adatok a feldolgozóipar új olaja, de helyesen kell feldolgozni és használni” – magyarázza egy szakértő. A vállalatoknak gondoskodniuk kell arról, hogy adataik minősége magas legyen, és betartsák az adatvédelmi irányelveket.

A munka világára gyakorolt ​​hatást sem szabad alábecsülni. Miközben a mesterséges intelligencia új munkahelyeket hoz létre, néhány hagyományos munkakör elavulttá válik. A vállalatoknak ezért már korai szakaszban be kell fektetniük alkalmazottaik továbbképzésébe, hogy megkönnyítsék az átállást. Megváltozik az emberek szerepe: A kézi munka helyett inkább az intelligens rendszerek figyelésére és vezérlésére kerül a hangsúly.

A jövőbe tekintve: A feldolgozóipar 2025-ben

2025-re az AI egy új korszakba vezeti a feldolgozóipart. A technológiát stratégiailag alkalmazó cégek növelik versenyképességüket, ugyanakkor fenntarthatóbban működnek. A mesterséges intelligencia integrálásával nemcsak a költségeket csökkenthetik, hanem pozitívan járulhatnak hozzá a társadalomhoz.

Összefoglalva, a feldolgozóiparban a mesterséges intelligencia a következő fejlesztéseket hajtja végre:

• Fenntartható termelés: Kevesebb erőforrás-felhasználás, kevesebb kibocsátás, nagyobb hatékonyság.
• Rugalmasság és agilitás: Gyorsabb alkalmazkodás a piaci változásokhoz és az egyedi vásárlói igényekhez.
• Új üzleti modellek: A szervizeléstől a teljesen automatizált „fénykikapcsoló gyárig”.
• Megnövelt hatékonyság: Magasabb termelékenység alacsonyabb költségek mellett.
• A munka világának átalakulása: Új lehetőségek magas képzettséget igénylő munkákra.

A mesterséges intelligencia használata már nem opcionális kiegészítő, hanem döntő tényező a feldolgozóipar jövője szempontjából. Azok a vállalatok, amelyek most ebbe a technológiába fektetnek be, lefektetik a fenntartható siker alapjait a gyorsan változó világban.

B2B kereskedési platformok - Stratégiai tervezés és támogatás az Xpert.Digital segítségével - Kép: Xpert.Digital

A business-to-business (B2B) kereskedési platformok a globális kereskedelem dinamikájának kritikus részévé váltak, és így az export és a globális gazdasági fejlődés hajtóerejévé váltak. Ezek a platformok jelentős előnyöket kínálnak minden méretű vállalat számára, különösen a kkv-k – kis- és középvállalkozások – számára, amelyeket gyakran a német gazdaság gerincének tekintenek. Egy olyan világban, ahol a digitális technológiák egyre inkább előtérbe kerülnek, az alkalmazkodás és az integráció képessége kulcsfontosságú a globális versenyben való sikerhez.

Bővebben itt:

• Business-to-Business (B2B) kereskedési platformok

Az AI szerepe a feldolgozóiparban

A mesterséges intelligencia (AI) egyre fontosabb szerepet játszik a feldolgozóiparban, és 2025-ben várhatóan mélyreható változásokat fog hozni. Ez már nem csupán egy gyakorlati eszköz a gyártási lépések automatizálására, hanem egyre inkább stratégiai előmozdítója a nagyobb versenyképesség, hatékonyság és fenntarthatóság irányába történő változásnak. Bárhol, ahol a mesterséges intelligencia által támogatott rendszerek fejlesztik képességeiket, olyan lehetőségek merülnek fel, amelyek messze túlmutatnak a puszta folyamatoptimalizáláson. De mit is jelent ez pontosan a vállalatok, a munkavállalók és az egész gazdasági környezet számára?

"A mesterséges intelligencia nemcsak automatizálja a folyamatokat, hanem általánosságban is rugalmasabbá teheti a gyártó vállalatokat, és lehetővé teszi számukra, hogy egyensúlyt teremtsenek a technológiai fejlődés és az ESG céljai között." Különösen akkor, amikor a vállalatokat egyre inkább környezeti és társadalmi mércével kell mérni, a mesterséges intelligencia jelentősen hozzájárul a komplex értékláncok irányításához és ellenőrzéséhez. A következő részek betekintést nyújtanak abba, hogy 2025-ig miként használható az AI a gyártásban, és milyen változásokat hoz majd a gazdaságban.

1. Az automatizálástól a stratégiai átalakulásig

A mesterséges intelligencia alapú automatizálási folyamatok már nem ritkák a feldolgozóiparban. Sok vállalat már most is robotrendszereket, gépi tanulási algoritmusokat és adatvezérelt platformokat használ az egyes gyártási lépések hatékonyabbá és költséghatékonyabbá tétele érdekében. A következő evolúciós lépés az, hogy ezt a szelektív hatékonyságnövelést átfogó stratégiai átalakulássá alakítsuk. A mesterséges intelligencia rendszerek önállóan optimalizálhatják a folyamatokat, reagálhatnak a kereslet változásaira, és prediktív elemzéseket használhatnak a lehetséges kockázatok korai szakaszában történő kimutatására. Ezáltal nemcsak maga a termelés válik intelligensebbé és rugalmasabbá, hanem az egész vállalat gyorsabban tud alkalmazkodni a dinamikus piaci követelményekhez.

„Már nem csak eszköz, hanem stratégiai úttörő a változásban Ez a változás elsősorban abban nyilvánul meg, hogy egyre több vállalat ismeri fel, hogy a mesterséges intelligencia mennyire képes hozzájárulni a fenntartható, erőforrás-takarékos és egyben versenyképes termeléshez.” . Még ha a megvalósítás kezdetben idő-, pénz- és képzési befektetést igényel is, ezek az erőfeszítések megtérülnek, amint a megfelelő AI-megoldásokat hatékonyan és igény szerint integrálják a napi üzletbe.

2. A fenntarthatóság mint vállalati fókusz és az AI mint kulcs

Az elmúlt években jelentősen megnőtt az érdeklődés a fenntarthatóság iránt. Ugyanakkor sok vállalat tisztában van azzal, hogy egyértelmű klímacélokhoz és szigorú ESG (környezeti, társadalmi, kormányzási) kritériumokhoz kell mérni. Egyre nagyobb a szakadék a fenntartható cselekvés iránti vágy és a tényleges megvalósítás között. Ennek gyakran az az oka, hogy a cégek nem tudják pontosan, hogy beruházásaik mely területeken érhetik el a legnagyobb hatást. Itt jön képbe a mesterséges intelligencia: Valós időben képes nagy mennyiségű adatot kiértékelni, következtetéseket levonni és cselekvési javaslatokat tenni, így segíthet a tőkét konkrétabban olyan területekre irányítani, amelyeknek nagy a környezeti és éghajlati jelentősége.

Az AI-elemző platformok például lehetővé teszik egy termék teljes életciklusának nyomon követését, a nyersanyagok kiválasztásától a szállításig és újrahasznosításig. Ezen információk alapján felmérhető, hogy mely gyártási lépések különösen erőforrásigényesek. Az is látható, hogy hol lehet optimalizálni az energia- és vízfogyasztást, a szennyezőanyag-kibocsátást vagy a hulladékot. A mesterséges intelligencia alapú előrejelzések azt is megmutatják, hogy a viszonylag kis változtatások hol lehetnek nagy hatással a környezetre. Ily módon fokozatosan megszűnik a fenntarthatóság beruházási hiánya.

3. Termelési folyamatok optimalizálása prediktív elemzéssel

Az AI kulcsfontosságú felhasználási esete a gyártásban a prediktív karbantartás. Ez magában foglalja a gépek és rendszerek megfigyelését a hibák és meghibásodások korai szakaszban történő előrejelzése és elkerülése érdekében. Az adattudományi modellek folyamatosan vizsgálják a mért értékeket, például a rezgéseket, a hőmérsékletet vagy a termékminőségi paramétereket, és összehasonlítják azokat a korábbi adatokkal. Amint a közelgő meghibásodás jelei vannak, a rendszer riaszthat. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy megelőzzék a költséges termelési leállásokat, és meghosszabbítsák rendszereik élettartamát. Az eredmény kisebb anyagkopás, alacsonyabb energiaigény az optimálisan futó gépeknek és megnövekedett üzemidőnek köszönhetően. Ez azt jelenti, hogy az ilyen mesterséges intelligencia-alkalmazásoknak nem csak a költségmegtakarítás a közvetlen következménye, hanem az erőforrások gondos felhasználása felé tett fontos lépések is.

A gyártástervezés is egyre hatékonyabbá tehető az AI segítségével. A teljesen integrált rendszerekkel a teljes gyártási folyamat hálózatba kapcsolható: a megrendelések átvételétől a raktárkezelésen át a szállítási logisztikáig. Az AI azonosítja a szűk keresztmetszeteket és a kihasználatlan kapacitásokat, optimalizálja a termelési terveket, és ezáltal növeli a gépek és a dolgozók kihasználtságát. Ezzel párhuzamosan csökken a túltermelés kockázata, ami viszont csökkenti a raktárhelyigényt és az alapanyag-felhasználást. Ha olyan intelligens algoritmusokat alkalmazunk, amelyek a vásárlói magatartás vagy a szezonális körülmények alapján előrejelzik az értékesítési és anyagszükségleteket, sokkal rugalmasabban és felelősségteljesebben karbantartható a teljes ellátási lánc.

4. Alkalmazkodó értékhálózatok

Napjaink gyártóvállalatai egyre inkább globálisan hálózatba kötött ellátási láncokban működnek. Ehhez nem csak a beszállítók, a termelők és az értékesítési partnerek gördülékeny koordinációja szükséges, hanem a rövid távú külső hatásokra való rugalmas reagálás képessége is. Az olyan események, mint a természeti katasztrófák, a gazdasági válságok vagy a politikai konfliktusok, az ellátási láncok megszakadásához vezethetnek. „A mesterséges intelligencia képes nyomon követni a teljes értéklánc fenntarthatóságát, és segíthet a vállalatoknak abban, hogy környezetbarátabbak legyenek, pontosan ez az egyik legnagyobb előnye a mesterséges intelligencia által támogatott rendszereknek: adatelemzések és szimulációk segítségével előre azonosítják a lehetséges szűk keresztmetszeteket.” és a cselekvési forgatókönyvek a szállítási problémák kockázatának minimalizálását javasolják.

Emellett a mesterséges intelligencia fontosabb szerepet fog játszani a szállítási útvonalak globális koordinációjában. Intelligens útvonaljavaslatok és valós idejű adatok használhatók kilométer-, idő- és üzemanyag-megtakarításra, például a forgalmi torlódások elkerülésével és a szállítások összegyűjtésével vagy kombinálásával. Ez nemcsak alacsonyabb költségeket jelent, hanem értékes hozzájárulást jelent a klímavédelemhez is. Sok vállalatnál az ilyen optimalizálás az ESG-célok élén áll. Az AI közvetlenül innen indulhat, és lehetővé teszi a tényeken alapuló döntéseket az erőforrás-takarékos logisztika javára.

5. Új üzleti modellek és több hozzáadott érték

A hatékonyság javításán túl az AI új távlatokat nyit az innovatív üzleti modellek előtt a feldolgozóiparban. Az egyik példa a „Berendezés mint szolgáltatás” koncepcióhoz hasonló szolgáltatási modellek. A gép vagy rendszer a gyártó tulajdona marad, amíg a vevő fizet a használatért. Az AI-rendszerek segítségével a karbantartási intervallumokat és a teljesítményt valós időben figyelik, így garantálható a rendszer optimális rendelkezésre állása. Mindkét fél profitál: a vevő megbízható gyártási feltételeket kap, a gyártó pedig folyamatos bevételt biztosít. Ennek a megközelítésnek maradandó előnyei is vannak, hiszen a gyártóknak közvetlen érdekük fűződik ahhoz, hogy a rendszereket a lehető leghosszabb ideig műszakilag kifogástalan állapotban tartsák, és ezzel minimálisra csökkentsék az erőforrás-pazarlást.

Emellett az AI adatalapú szolgáltatásokat is lehetővé tesz, például digitális ikrek formájában. A valós termelési környezet virtuális képe létrejön a szimulációk végrehajtása és a lehetséges optimalizálás tesztelése érdekében, mielőtt azok gyakorlati megvalósításra kerülnének. Ennek alapján olyan célzott intézkedéseket lehet kidolgozni, amelyek felgyorsítják a termelési folyamatokat és csökkentik a költségeket előre nem látható kockázatok felvállalása nélkül. Az ilyen digitális ikrek már meghonosodtak az úttörő iparágakban, és 2025-re egyre több területen lesznek a standard repertoár részei.

6. Képességkövetelmények és alkalmazottak képzése

Ahogy a mesterséges intelligencia egyre szélesebb körben elterjed a gyártási szektorban, a munkaerő iránti igény is változik. Ahogy bizonyos rutinfeladatok egyre inkább automatizálódnak, egyre nő az igény az adatelemzésben, a gépi tanulásban és a folyamatirányításban jártas személyzet iránt. Az alkalmazottaknak meg kell tanulniuk megérteni, felügyelni és optimalizálni az AI-rendszereket. Fontos, hogy a cégek időben fektessenek be a továbbképzési lehetőségekbe, hogy munkatársaikat ezekre a jövőbeli területekre tudjanak alkalmassá tenni. Ez nemcsak maguknak a munkavállalóknak kedvez, hanem a vállalat hosszú távú versenyképességét is biztosítja.

Ugyanakkor megvan az esély arra, hogy a feldolgozóiparban új munkakörök alakulnak ki. A mesterséges intelligencia szakértői és adatelemzői gyakran szorosan együttműködnek a termelési szakértőkkel a digitális megoldások fejlesztése és a meglévő rendszerek összekapcsolása érdekében. Sikeres megvalósítás esetén az egész szektor vonzereje megnő, mivel a klasszikus gyártás és a modern IT közötti határok egyre inkább elmosódnak. A kihívás az, hogy ezt az átalakulást társadalmilag elfogadhatóvá tegyük azáltal, hogy a munkavállalókat bevonjuk a folyamatba, perspektívákat mutatunk nekik, és a továbbképzést a jövőorientált vállalati stratégia részének tekintjük.

7. Átláthatóság és elfogadás

Bármennyire is ígéretesek az AI által kínált lehetőségek, fontos, hogy ezt a technológiát felelősségteljesen használják. Különösen azokon a területeken, ahol az emberi hibák vagy a hiányos adatok végzetes következményekkel járhatnak, biztosítani kell, hogy az AI-rendszerek megbízhatóak és robusztusak legyenek. Ennek eléréséhez a vállalatoknak átlátható folyamatokra és egyértelmű iránymutatásokra van szükségük az AI-megoldások fejlesztésére, képzésére és karbantartására vonatkozóan. A megbízható mesterséges intelligencia nem csak azt jelenti, hogy az eredmények helyesek és érthetőek, hanem azt is, hogy betartják az adatvédelmi és etikai irányelveket.

A tapasztalatok azt mutatják, hogy az alkalmazottak elfogadottsága növekszik, ha a juttatásokat nyilvánosságra hozzák, és nem kell tartani az AI váratlan vagy „titkos” döntéseitől. Ezért elengedhetetlen a nyílt kommunikáció az AI lehetőségeiről és korlátairól. A képzési és információs ajánlatok segítenek a félelmek csökkentésében és az új technológiákkal kapcsolatos közös értelmezés kialakításában. Végső soron a mesterséges intelligencia ott működik a leghatékonyabban, ahol megbízható támogatásnak tekintik a mindennapi munkában.

8. Jövőkép: üzleti stratégiák átrendezése

A mesterséges intelligencia által a gyártásban 2025-ig végrehajtott változások nem korlátozódhatnak az egyedi, elszigetelt projektekre. Sokkal inkább az várható, hogy a vállalatoknak át kell alakítaniuk teljes üzleti stratégiájukat annak érdekében, hogy fenntartható módon profitáljanak az AI-technológiákból. A termelés, a logisztika, a kutatás, a fejlesztés és a menedzsment területei egyre inkább egyesülnek egymással, mivel az AI lehetővé teszi az összes üzleti folyamat integrált perspektíváját. A döntéshozók és a menedzserek feladata, hogy vegyék fel ezeket az impulzusokat, és alakítsák ki a vállalati struktúrákat, hogy az AI-innovációkat gyorsan tesztelni és megalapozni lehessen.

Ugyanakkor egyre fontosabbá válik a hosszú távú orientáció. „Sok gyártó cég számára a fenntarthatóság a legfontosabb.” Legyen szó energiafogyasztásról, anyagbeszerzésről vagy személyzeti tervezésről – az AI mindenhol információt nyújt arról, hogyan lehet finomítani vagy átstrukturálni a folyamatokat a gazdaságilag hatékonyabb és fenntarthatóbbá válás érdekében. Ez a folyamatos fejlesztési folyamat jelentős versenytényezővé válhat, és pozitív hatással lehet az imázsra. Azok a vállalatok, amelyek korai szakaszban bekapcsolódnak ebbe a területbe, jó helyzetben vannak ahhoz, hogy növeljék piaci részesedésüket, és úttörő szerepet töltsenek be a zöld és innovatív termelésben.

9. Gazdasági és társadalmi vonatkozások

A mesterséges intelligencia használatából adódó gazdasági lehetőségek óriásiak. Ugyanakkor vannak társadalmi hatások is, amelyek nem elhanyagolhatók. A termelékenység növekedése és a költségek csökkenése oda vezethet, hogy bizonyos szolgáltatások olcsóbbá válnak, és ezáltal szélesebb lakosság számára elérhetőek. Ilyenek például a hosszabb élettartamú termékek, amelyeket ritkábban kell javítani vagy cserélni, vagy az innovatív gyártási eljárások, amelyek erősítik a regionális helyszíneket és csökkentik a hosszú szállítási útvonalakat.

Ugyanakkor az erősen mesterséges intelligencia által vezérelt gyártás új technológiai konfliktusokat okozhat, ha például az egyes régiók vagy országok kevésbé férnek hozzá a releváns adatokhoz vagy technikai erőforrásokhoz. A nemzetközi együttműködés és a felelős szabályozás segíthet elkerülni az ilyen egyensúlyhiányokat. Mivel sok vállalat globális ellátási láncot használ, a beszállítókkal való együttműködés szintén fontos szerepet játszik abban, hogy az AI-alkalmazásokat valóban következetesen és felelősségteljesen használják.

10. A mesterséges intelligencia, mint a fenntartható fejlődés motorja

2025-re az AI kétségtelenül átalakítja a feldolgozóipart – mind folyamati, mind stratégiai szinten. „A fenntarthatóság terén fennálló befektetési hiány megszűnik.” Ez az előrejelzés alátámasztja azt a tendenciát, hogy a mesterséges intelligenciát nem csak a költségek csökkentésére használják, hanem kifejezetten ökológiai és társadalmi célok elérésére is. Az előnyök nyilvánvalóak: az automatizált folyamatok hatékonyabban működnek, csökkentik a hulladékot és javítják a termékminőséget. Az AI-rendszerek ugyanakkor lehetővé teszik a megalapozott döntések meghozatalát, fenntartható ellátási láncok építését és új üzleti modellek kidolgozását, amelyek tökéletesen illeszkednek a vállalatok ESG-stratégiájába.

A világos jövőkép, az átlátható struktúrák és a munkavállalók következetes képzettsége kulcsfontosságú tényező. Csak így lehet a mesterséges intelligencia teljes potenciálját kihasználni a társadalmi elfogadottság veszélyeztetése vagy az adatvédelmi szempontok megsértése nélkül. Végső soron a klasszikus termelési rendszerek új megvilágításáról van szó: a mesterséges intelligencia nagyszerű lehetőséget kínál a gazdasági siker és az ökológiai felelősség ötvözésére. Ha a vállalatok megragadják ezt a lehetőséget, a gyártás valóban vezető szerepet tölthet be 2025-ben – bemutatva, hogy a technológia, a fenntarthatóság és a társadalmi haladás együtt jár, és új mércét állít fel az ipari szektor számára.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus