Milliárd dolláros ipari MI piac: Mesterséges intelligencia, mint ipari eszköz – Amikor a gyártócsarnokok intelligenssé válnak

Építeni vagy venni? A mesterséges intelligencia stratégia végzetes hibája

A globális feldolgozóipar egy olyan átalakulás küszöbén áll, amelynek mértéke eltörpül a futószalag vagy az első ipari robotok bevezetése mellett. A fizikai munka puszta automatizálásától a kognitív folyamatok automatizálása felé haladunk. De az „intelligens gyárhoz” vezető út sokkal kevésbé egyenes, mint ahogy azt a fényes brosúrák elhitetnék. Míg a piaci előrejelzések az ipari mesterséges intelligencia robbanásszerű növekedését jósolják, amely 2030-ra meghaladja a 150 milliárd dollárt, a gyárakba pillantva a rideg valóság tárul fel: az összes mesterséges intelligencia kezdeményezés akár 85 százaléka is kudarcot vall, mielőtt mérhető hozzáadott értéket teremtene.

Ez a paradoxon – a hatalmas potenciál, amely magas hibaszázalékkal párosul – a jelenlegi iparági vita központi témája. A kudarcok okai ritkán maguk az algoritmusok, hanem inkább a kialakult struktúrák történelmi összetettségében rejlenek: a fragmentált adatsilók, az elavult gépi protokollok és a kulturális változások alábecslése elfojtja az innovációt. A vállalatok azzal a kihívással néznek szembe, hogy régi rendszereiket a legmodernebb mesterséges intelligenciával integrálják anélkül, hogy veszélyeztetnék a folyamatban lévő működést.

A következő cikk részletesen bemutatja, hogyan érhető el ez az egyensúlyozás. Elemzi, hogy a **menedzselt mesterséges intelligencia** miért válik egyre fontosabbá stratégiai alternatívává a költséges, házon belüli fejlesztéssel szemben, és konkrét felhasználási eseteket, például a **prediktív karbantartást**, a **számítógéppel segített minőségellenőrzést** és az **ellátási lánc optimalizálását** használva bemutatja, hogy hol realizálódik már a technológia megtérülése. Emellett kritikusan megvizsgáljuk a mesterséges intelligencia szakértőinek hatalmas hiányát, a robusztus irányítási struktúrák szükségességét az új uniós szabályozások fényében, valamint a szállítófüggőség kockázatát. Ismerje meg, hogyan fejlődik az iparág a puszta adatgyűjtéstől az autonóm, döntéshozatalban biztos rendszerek felé, és miért marad az emberi tényező a siker kulcsa a technológia minden fejlődése ellenére.

A digitális ígérettől a működőképes valóságig – és miért bukik meg a legtöbb projekt

Az ipari gyártás paradigmaváltással néz szembe, amely messze túlmutat az automatizálás korábbi hullámain. Míg a korábbi technológiai forradalmak felváltották a fizikai munkát és az ismétlődő feladatokat, a mesterséges intelligencia most ígéretet tesz arra, hogy átveszi a kognitív folyamatok irányítását, felismeri az adatfolyamokban lévő mintákat, és valós időben hoz döntéseket. A jövőkép és a valóság között azonban szakadék tátong, ami egyre inkább nyugtalanítja az üzleti vezetőket. Az ipari mesterséges intelligencia globális piaca 2024-re elérte a körülbelül 43,6 milliárd USD-t, és a becslések szerint 2030-ra 153,9 milliárd USD-re fog növekedni, ami átlagosan 23 százalékos éves növekedési ütemet jelent. Ezzel párhuzamosan a mesterséges intelligencia piaca a feldolgozóiparban a 2024-es 5,32 milliárd USD-ről 2030-ra várhatóan 47,88 milliárd USD-re nő.

Ezek a lenyűgöző számok azonban elfednek egy kellemetlen igazságot: a vállalatok mesterséges intelligencia-projektjeinek akár 85 százaléka is kudarcot vall, mielőtt bármilyen produktív hasznot hozna. Ennek okai sokrétűek, az elégtelen adatminőségtől és a szakértelem hiányától kezdve a szervezeti ellenállásig. A hagyományos megvalósítási megközelítések, amelyek során a vállalatok megpróbálják kiépíteni saját mesterséges intelligencia-infrastruktúrájukat, időigényesnek, költségesnek és kockázatosnak bizonyulnak. Egy egyedi fejlesztésű mesterséges intelligencia-rendszer 18-24 hónap fejlesztési időt igényelhet, és 500 000 és 2 millió dollár közötti költségbe kerülhet – a sikerre nincs garancia.

A fragmentáció, mint az ipari adatok egyik fő problémája

A gyártóüzemek történelmileg fejlődő ökoszisztémák, amelyek különböző rendszergenerációkból állnak. A vállalati erőforrás-tervezési (ERP) rendszerek más nyelvet beszélnek, mint a gyártásvégrehajtási rendszerek (MES), a termékéletciklus-menedzsment (PLM) platformok elszigetelten működnek az ügyfélkapcsolat-kezelési (CRM) megoldásoktól, és az ipari vezérlők gyakran évtizedek óta működő, saját fejlesztésű protokollokon alapulnak. Ez a technológiai széttagoltság a legnagyobb akadálya a sikeres mesterséges intelligencia bevezetésének. Az adatok mindenhol léteznek, de sehol sem olyan formában, amelyet közvetlenül fel lehetne használni.

A feldolgozóipar vezetőinek közel 47 százaléka a töredezett és alacsony minőségű adatkészleteket jelöli meg a digitális kezdeményezések fő akadályaként. Hiányoznak az érzékelőadatok, az elnevezési konvenciók az egyes részlegek között eltérőek, és a biztonsági követelmények gyakran megakadályozzák a kritikus információkhoz való hozzáférést. Ezenkívül a gépi tanulási modellek betanításához szükséges historikus adatok gyakran inkonzisztensek, hiányosak vagy egyszerűen nem léteznek. Az eredmény: A nem megfelelő alapokon betanított MI-modellek megbízhatatlan előrejelzéseket adnak, és erősítik a technológiával szembeni bizalmatlanságot.

Ezen heterogén adatforrások integrálása szisztematikus adatgazdálkodási megközelítéseket igényel. A sikeres szervezetek az összes érzékelő, historikus adatbázis és rendszer átfogó leltárával kezdik. Integrációs platformokat vagy ETL-folyamatokat vezetnek be, amelyek szabványosítják az adatformátumokat, mielőtt azokat MI-modellek feldolgoznák. Formális adatminőségi keretrendszereket alkalmaznak automatizált validálással és tisztítással, amelyek a hibákat még azelőtt kiszűrik, hogy azok károsítanák a modelleket. Azok a szervezetek, amelyek ezeket az alapokat megteremtik, a felére csökkentik a MI-modellek fejlesztési idejét, és elkerülik a költséges átírásokat.

A menedzselt mesterséges intelligencia, mint stratégiai alternatíva

A menedzselt mesterséges intelligencia platformok alapvetően eltérő megközelítést kínálnak. Ahelyett, hogy a teljes technikai infrastruktúrát maguk építenék és üzemeltetnék, a vállalatok a megvalósítást, az üzemeltetést és az optimalizálást speciális partnereknek szervezik ki. Ezek a platformok az ERP, PLM, MES és CRM rendszerekből származó strukturált adatokat strukturálatlan tartalmakkal, például e-mailekkel, jelentésekkel és megfelelőségi dokumentációval kapcsolják össze. Egy intelligens kontextuális réteg tanul a belső folyamatokból, osztályozza az információkat, irányítja a feladatokat, és nagy pontossággal nyomon követi azok előrehaladását. A legfontosabb jellemző: az automatizálás anélkül történik, hogy a csapatoknak meg kellene változtatniuk a megszokott eszközeiket vagy folyamataikat.

Az ipari ügyfelek több tízmilliós termelékenységnövekedést értek el az ilyen megközelítések révén. A közvetlen költségmegtakarításokon túl a vezetők a szolgáltatási szintű megállapodások (SLA) betartásának javulásáról, a működési folyamatok átláthatóságának növekedéséről, valamint a képzett személyzet felszabadításáról számolnak be mérnöki feladatokhoz, szolgáltatásnyújtáshoz és innovációhoz. A moduláris megközelítés lehetővé teszi az átállást a kísérleti projektről az éles környezetre napokon belül, nem pedig hónapokon belül. A meglévő rendszerekkel, például az SAP-pal, az Oracle-lel vagy a ServiceNow-val való zökkenőmentes integráció nem igényel alapvető rendszerfelújításokat. A telepítést úgy tervezték, hogy minimalizálja a zavarokat, miközben gyors, mérhető értéket teremt.

Biztonság és megfelelőség, mint alapelv

A biztonság és a megfelelőség nem kiegészítők a felügyelt mesterséges intelligencia platformokban, hanem az architektúra szerves részét képezik. A rendszereket az ügyfél biztonságos felhőkörnyezetében vagy a helyszínen valósítják meg, biztosítva, hogy az adatok soha ne kerüljenek ki a vállalat ellenőrzése alól. A szerepköralapú hozzáférés-vezérlés, a teljes körű auditnaplók és a titkosítás minden szinten védi az érzékeny információkat. Ez a biztonsági architektúra különösen releváns a szigorú szabályozási követelményekkel rendelkező iparágakban, a gyógyszeripartól és a repülőgépipartól az autóiparig.

Az európai általános adatvédelmi rendelet (GDPR) konkrét követelményeket támaszt a mesterséges intelligencia használatával szemben. A mesterséges intelligencia rendszereinek olyan elveket kell betartaniuk, mint a célhoz kötöttség és az adatminimalizálás, átlátható információkat kell nyújtaniuk a működésükről, és garantálniuk kell az érintettek jogait, például a hozzáférést, a törlést és a tiltakozást. Az egyénekre jelentős hatást gyakorló automatizált döntések esetében további biztosítékokra van szükség, beleértve az emberi felülvizsgálathoz való jogot. Az új EU 2023/1230/EU gépekről szóló rendelete és a 2024/1689/EU mesterséges intelligencia rendelet kiterjeszti ezeket a követelményeket az ipari környezetben használt autonóm rendszerekre és öntanuló gépekre vonatkozó konkrét biztonsági rendelkezésekre.

A gyártóknak olyan biztonsági áramköröket kell bevezetniük, amelyek a tanulási fázisok során meghatározott kockázati paraméterekre korlátozzák az önállóan tanuló rendszereket. A mobil autonóm gépekre, például a raktárakban található vezető nélküli szállítórendszerekre, különleges egészségügyi és biztonsági követelmények vonatkoznak. A robusztus kiberbiztonsági intézkedéseknek tartalmazniuk kell azokat a biztonsági áramköröket, amelyek megakadályozzák a hálózati támadásokból és a rendszer kompromittálódásából eredő veszélyes gépi viselkedést. Az emberek mellett dolgozó együttműködő robotok esetében az új biztonsági megoldásoknak mind a mozgó alkatrészekből eredő fizikai kockázatokat, mind az együttműködő környezetekben fellépő pszichológiai stresszorokat kezelniük kell.

A mesterséges intelligencia tehetségeiért folytatott küzdelem és a készségbeli hiányosságok

A mesterséges intelligencia terén tapasztalható szakértelem hiánya az egyik legjelentősebb akadály a technológia elterjedésében. A Nash Squared felmérése szerint a mesterséges intelligencia terén tapasztalható szakadék ma már meghaladja a big data és a kiberbiztonság terén tapasztalható szakadékot is, így a technológiai vezetők kétségbeesetten keresik a tehetségeket. A vezérigazgatók mintegy 51 százaléka számolt be arról, hogy vezetői és igazgatósági szinten nem rendelkezik elegendő ismerettel a mesterséges intelligencia modelljeiről és eszközeiről. Ez a szakadék jelentős vonakodást okoz a befektetési döntések meghozatalában.

A pénzügyi és gyártási szektorban a munkaadók mintegy 40 százaléka jelentős készséghiányról számol be, amely akadályozza a mesterséges intelligencia bevezetését. Ezt a problémát súlyosbítja a technológia gyors fejlődése. Az elmúlt öt évben az MI-munkahelyek éves növekedési üteme Európában 71 százalékkal nőtt, ami a releváns szakértelemért folytatott intenzív versenyre utal. A MI-készségekkel rendelkező szakemberek átlagosan 56 százalékkal magasabb fizetést kapnak, mint az ilyen készségekkel nem rendelkező kollégáik – ez több mint kétszerese az előző évi értéknek.

A sikeres szervezetek elsősorban nem külső toborzással, hanem a meglévő munkaerő szisztematikus továbbképzésével kezelik ezt a kihívást. A vezető vállalatok MI-akadémiákat és igény szerinti képzési platformokat indítanak, amelyeket gyakran a humánerőforrás-osztály vezet, hogy belső MI-szakértelmet építsenek ki nagy léptékben. Egyes vállalatok hivatalos MI-tanúsítványokat vagy -jelvényeket kínálnak a képzésen részt vevő alkalmazottak számára, így a továbbképzés folyamatos, ösztönző alapú folyamattá válik.

Létfontosságú, hogy a képzés ne csak a műszaki személyzetnek vagy az adattudósoknak szóljon. Az első vonalban dolgozóknak, vezetőknek és felsővezetőknek is képzésre van szükségük a mesterséges intelligencia alapjairól és alkalmazásairól, amelyek relevánsak a konkrét szerepkörükhöz. A képzés jellege is folyamatosan változik. Sok szervezet ötvözi a hagyományos tantermi oktatást a gyakorlati tanulással, például interaktív workshopokkal, ahol a csapatok valós üzleti problémákon gyakorolják a mesterséges intelligencia eszközeinek használatát. Ez egy kulcsfontosságú igényt elégít ki: az alkalmazottak biztonságos környezetben kísérletezve tanulnak a legjobban.

A prediktív karbantartás, mint példaértékű eset

A prediktív karbantartást az ipar egyik legfejlettebb mesterséges intelligencia alkalmazásának tartják, és 2024-ben uralta a gyártási mesterséges intelligencia piacát. Ezt a fejlődést a berendezések meghibásodásainak csökkentésére, az állásidő minimalizálására és az üzemkihasználtság optimalizálására irányuló egyre nagyobb hangsúly vezérli. A különböző ágazatokban működő gyártók egyre inkább olyan mesterséges intelligenciával működő prediktív rendszereket vezetnek be, amelyek elemzik az érzékelőadatokat, azonosítják az anomáliákat, és előrejelzik a berendezések meghibásodásait, mielőtt azok bekövetkeznének. Ez a proaktív megközelítés lehetővé teszi az időben történő beavatkozásokat, megelőzi a költséges zavarokat, és növeli az általános termelési hatékonyságot.

Az olyan kulcsfontosságú iparágak, mint az autóipar, a nehézgépipar, az energiaipar és a félvezetőgyártás, prioritásként kezelik a prediktív karbantartást, különösen a tőkeigényes, nagy volumenű műveletek során, ahol a váratlan meghibásodások jelentős veszteségekhez vezethetnek. Az IoT és a felhőplatformokkal integrált mesterséges intelligencia algoritmusok lehetővé teszik a valós idejű állapotfelügyeletet és az intelligens diagnosztikát, ami egyértelmű előnyt kínál a hagyományos reaktív vagy időalapú karbantartási megközelítésekkel szemben. A mesterséges intelligencia által vezérelt információk széles körű használata a hibák előrejelzésére, a karbantartási ütemtervek optimalizálására és az alkatrész-veszteségek minimalizálására jelentősen hozzájárult e szegmens vezető pozíciójához.

A prediktív karbantartásból származó befektetés megtérülése – a berendezések jobb rendelkezésre állása, az eszközök hosszabb élettartama és a csökkentett munkaerőköltségek révén – stratégiai célponttá teszi a gyártók számára. A stratégiai prediktív karbantartási programokat megvalósító vállalatok olyan gazdasági előnyöket tapasztalnak, amelyek messze túlmutatnak a közvetlen költségmegtakarításokon, beleértve az eszközkihasználtság 35-45 százalékos javulását, a készletköltségek 50-60 százalékos csökkenését és a termelési kapacitás 20-25 százalékos növekedését.

Egy globális gyártó prediktív karbantartást vezetett be CNC gépek és robotrendszerek esetében, ami egy éven belül 40 százalékkal csökkentette a berendezések meghibásodásait, ami jelentős költségmegtakarítást és egyszerűsített termelési folyamatot eredményezett. Egy energiaszolgáltató vállalat prediktív karbantartást alkalmazott a turbinák és generátorok monitorozására, a karbantartási igények korai azonosítására és évi 500 000 dolláros megtakarításra, miközben jelentősen csökkentette az üzemzavarokat. A Frito-Lay érzékelőkészletet használ berendezéseiben a mechanikai hibák előrejelzésére, mielőtt azok bekövetkeznének, lehetővé téve a berendezések karbantartásának proaktívabb megközelítését. A mesterséges intelligencia által vezérelt prediktív karbantartás használatának első évében a Frito-Lay berendezései nulla váratlan berendezéshibát tapasztaltak.

Minőségellenőrzés gépi látás segítségével

A mesterséges intelligencia forradalmasítja a minőségellenőrzést a számítógépes látás révén, amely automatizálja a vizuális ellenőrzéseket és lehetővé teszi a valós idejű hibaészlelést. A hagyományos manuális ellenőrzési módszerek időigényesek, következetlenek és hibalehetőségeket rejtenek magukban, még akkor is, ha tapasztalt minőségellenőrök végzik őket. A mesterséges intelligencia nagy felbontású képalkotással és intelligens szoftverekkel való integrációja lehetővé teszi a gyártók számára, hogy valós időben észleljék a hibákat, csökkentsék a hulladékot és példátlan pontossággal optimalizálják a gyártósorokat.

A szabályalapú rendszerekkel ellentétben, amelyek előre meghatározott kritériumokat és konzisztens hibatípusokat igényelnek, a mesterséges intelligencia alapú képfeldolgozó rendszerek kiterjedt képadatkészletekből tanulnak mintákat. Képesek azonosítani az anomáliákat és eltéréseket, még azokat is, amelyek korábban nem fordultak elő, így különösen hatékonyak a dinamikus gyártási környezetekben, ahol a terméktervek vagy az anyagok gyakran változnak. A mélytanulási algoritmusok révén ezek a rendszerek pontosabban megkülönböztetik az elfogadható termékvariációkat és a tényleges hibákat, jelentősen csökkentve mind a téves pozitív, mind a téves negatív eredmények számát.

Az olyan iparágakban, mint a félvezetőgyártás vagy az orvostechnikai eszközök gyártása, ahol a mikrométeres pontosság elengedhetetlen, a mesterséges intelligenciával vezérelt gépi látás biztosítja a nagyméretű gyártáshoz szükséges konzisztenciát és sebességet. Ezek a rendszerek képesek kezelni a gyakori termékváltoztatásokat, és gyorsan alkalmazkodni az új terméktípusokhoz, tervekhez vagy cikkszámokhoz időigényes átprogramozás vagy kézi újrakalibrálás nélkül. Felismerik és ellenőrzik a textúrák, színek, felületek és csomagolástípusok széles skáláját, fenntartva az ellenőrzési pontosságot a különböző termékvonalakon.

Egy stuttgarti közepes méretű autóipari beszállító mesterséges intelligenciával vezérelt, számítógépes látáson alapuló minőségellenőrző rendszert vezetett be. A megoldás naponta több mint 10 000 alkatrészt vizsgál meg, 60 százalékkal csökkenti az ellenőrzési időt, és azonosítja azokat a hibákat, amelyeket a manuális ellenőrzések gyakran figyelmen kívül hagynak. A fejlett rendszerek ma már több mint 90 százalékos hibaészlelési arányt érnek el, miközben egyidejűleg több mint 90 százalékkal csökkentik a munkaerőköltségeket, és 90 százalékban valós idejű láthatóságot és riasztásokat biztosítanak.

A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

Ellátási lánc optimalizálása intelligens algoritmusok segítségével

A mesterséges intelligencia átalakítja az ellátási lánc menedzsmentjét a pontosabb kereslet-előrejelzés, az optimalizált készletgazdálkodás és az intelligens útvonaltervezés révén. Az Amazon mesterséges intelligenciával vezérelt kereslet-előrejelzést használ annak biztosítására, hogy a készletszintek optimalizálva legyenek a termékek népszerűségének jövőbeli csúcsaihoz vagy visszaeséseihez igazodva, ezt több mint 400 millió termék esetében minimális emberi beavatkozással éri el. A vállalat a mesterséges intelligenciát a hiánycikknek számító vagy nagy keresletű termékek automatikus átrendelésére is használja.

A Walmart kifejlesztett egy saját fejlesztésű, mesterséges intelligencián és gépi tanuláson alapuló logisztikai megoldást, az Útvonal-optimalizálást, amely valós időben optimalizálja a vezetési útvonalakat, maximalizálja a csomagtér kihasználását és minimalizálja a kilométereket. A technológia használatával a Walmart 30 millió kilométert szüntetett meg útvonalain, amivel 94 millió font CO2-kibocsátást takarított meg. A GXO logisztikai szolgáltató volt az egyik első vállalat, amely mesterséges intelligenciával vezérelt készletszámlálást vezetett be. A rendszer óránként akár 10 000 raklapot is képes beolvasni, és valós idejű készletszámlálást és elemzéseket generál.

A JD Logistics számos olyan önműködő raktárat nyitott, amelyek mesterséges intelligenciával vezérelt ellátási lánc technológiát alkalmaznak az áruk optimális elhelyezésének meghatározására. A mesterséges intelligencia ellátási lánc menedzsmentben való alkalmazása segített a JD Logisticsnak 10 000-ről 35 000-re növelni a rendelkezésre álló tárolóegységek számát, és 300 százalékkal javítani a működési hatékonyságot. A Lineage Logistics egy mesterséges intelligencia algoritmust használ annak biztosítására, hogy az élelmiszerek a megfelelő hőmérsékleten érkezzenek meg a rendeltetési helyükre. Az algoritmus megjósolja, hogy mikor érkeznek meg vagy mikor hagyják el a raktárat az egyes megrendelések, lehetővé téve a raktári személyzet számára a hatékony raklappozicionálás révén történő előkészítést. A mesterséges intelligencia ellátási láncban való alkalmazása lehetővé tette a Lineage Logistics számára, hogy 20 százalékkal növelje a működési hatékonyságot.

A mesterséges intelligencia bevezetésének termelékenységi paradoxona

MI termelékenységi paradoxon: Miért jön először a visszaesés – és miért robban be a növekedés?

A legújabb kutatások egy összetettebb valóságot tárnak fel, mint az azonnali termelékenységnövekedés egyszerű ígérete. Az amerikai gyártóvállalatoknál a mesterséges intelligencia bevezetésével kapcsolatos tanulmányok azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia bevezetése gyakran mérhető, de átmeneti teljesítménycsökkenéshez vezet, amelyet a kibocsátás, a bevétel és a foglalkoztatás erőteljesebb növekedése követ. Ez a jelenség egy J-görbe pályát követ, és segít megmagyarázni, hogy a mesterséges intelligencia gazdasági hatása miért volt időnként kiábrándító, átalakító potenciálja ellenére.

A rövid távú veszteségek nagyobbak voltak az idősebb, jobban bevált vállalatoknál. A fiatal cégektől származó adatok azt mutatták, hogy a veszteségek bizonyos üzleti stratégiákkal mérsékelhetők voltak. A korai veszteségek ellenére a mesterséges intelligenciát korán alkalmazók idővel erősebb növekedést mutattak. A tanulmány kimutatta, hogy a mesterséges intelligencia bevezetése rövid távon általában akadályozza a termelékenységet, mivel a vállalatok mérhető termelékenységcsökkenést tapasztalnak, miután elkezdték használni a mesterséges intelligencia technológiákat. Még a méret, az életkor, a tőkeállomány, az informatikai infrastruktúra és egyéb tényezők figyelembevétele után is a kutatók azt találták, hogy az üzleti funkciókhoz mesterséges intelligenciát alkalmazó szervezetek 1,33 százalékpontos termelékenységcsökkenést tapasztaltak.

Ez a hanyatlás nem csupán kezdeti problémákról szól, hanem az új digitális eszközök és a régi működési folyamatok közötti mélyebb eltérésre is utal. A prediktív karbantartáshoz, minőségellenőrzéshez vagy igény-előrejelzéshez használt mesterséges intelligencia rendszerek gyakran beruházásokat igényelnek az adatinfrastruktúrába, az alkalmazottak képzésébe és a munkafolyamatok újratervezésébe. Ezen kiegészítő elemek nélkül még a legfejlettebb technológiák is alulteljesíthetnek, vagy új szűk keresztmetszeteket hozhatnak létre.

Annak ellenére, hogy egyes vállalatok korai veszteségeket szenvedtek el, a tanulmány egyértelmű fellendülési és végső javulási mintázatot talált. Hosszabb idő alatt a mesterséges intelligenciát alkalmazó gyártóvállalatok általában felülmúlták a nem alkalmazó versenytársaikat mind a termelékenység, mind a piaci részesedés tekintetében. Ez a fellendülés egy kezdeti alkalmazkodási időszakot követett, amelynek során a vállalatok finomhangolták a folyamatokat, méretezték a digitális eszközöket, és kihasználták a mesterséges intelligencia rendszerek által generált adatokat. A legjelentősebb nyereséget mutató cégek általában azok voltak, amelyek már a mesterséges intelligencia bevezetése előtt digitálisan érettek voltak.

Gépi tanulás, mint alap

A gépi tanulási szegmens birtokolta a gyártási mesterséges intelligencia piacának legnagyobb részét 2024-ben, ami kiemeli kritikus szerepét az adatvezérelt döntéshozatalban, a folyamatok optimalizálásában és az adaptív automatizálásban az egész iparágban. A gyártók egyre inkább a gépi tanulási algoritmusokra támaszkodnak az érzékelők, gépek és vállalati rendszerek által generált jelentős mennyiségű működési adat elemzéséhez, feltárva olyan mintákat és összefüggéseket, amelyeket a hagyományos módszerek esetleg nem vesznek észre.

Ez a képesség lehetővé teszi a vállalatok számára a termelési hatékonyság növelését, a minőségellenőrzés javítását és a változó piaci körülményekhez való gyors alkalmazkodást. Az olyan iparágak, mint az autóipar, az elektronika, a fém- és nehézgépgyártás, számos alkalmazásban hasznosították a gépi tanulást, beleértve az igény-előrejelzést, a prediktív karbantartást, az anomáliadetektálást és a folyamatoptimalizálást. A technológia azon képessége, hogy valós idejű adatokból tanuljon és finomítsa magát, különösen értékessé teszi a komplex folyamatok és a változékonyság által jellemzett dinamikus környezetekben.

A gépi tanulás ipari IoT platformokkal, felhőalapú számítástechnikával és peremhálózati eszközökkel való integrációja jelentősen kibővítette alkalmazási körét mind a diszkrét, mind a folyamatgyártásban. A döntéshozatal automatizálására, az emberi hibák csökkentésére és a rejtett hatékonysági problémák azonosítására való képessége megszilárdította a gépi tanulás alapvető MI-technológiaként betöltött státuszát. Ahogy a gyártók a nagyobb agilitás, skálázhatóság és versenyképesség érdekében törekszenek, a gépi tanulás a gyártási MI-szektor legszélesebb körben alkalmazott és leghatásosabb technológiájává vált.

Digitális ikrek és szimulációvezérelt tervezés

A digitális ikrek az ipari mesterséges intelligencia egyik legígéretesebb fejlesztését képviselik. A fizikai eszközök, folyamatok vagy rendszerek virtuális másolatai lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy kiterjedt szimulációkat és teljesítményoptimalizálást végezzenek. Ez a fázis több ezer szimulált működési sorozat végrehajtását foglalja magában a rendszer szűk keresztmetszeteinek, kapacitáskorlátainak és hatékonysági lehetőségeinek azonosítása érdekében. A fejlett optimalizálási technikák, beleértve a genetikus algoritmusokat, a Bayes-optimalizálást és a mélyreható megerősítéses tanulást, lehetővé teszik a digitális ikrek számára a működési hatékonyság maximalizálását.

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás integrációja jelentősen kibővíti a digitális ikrek képességeit a hagyományos szimulációs teljesítményen túl. Ezek a technológiák felerősítik a digitális ikrek inherens dinamikáját, intelligens, önfejlesztő rendszerekké emelve azokat. A mesterséges intelligencia által vezérelt digitális ikrek képesek előre jelezni a berendezések meghibásodásait, és korrekciós intézkedéseket javasolni, mielőtt a problémák felmerülnének, átalakítva a gyártási műveleteket a prediktív elemzés és az autonóm döntéshozatali képességek révén.

A BMW mesterséges intelligencia alapú eszközöket használ a prediktív karbantartáshoz, 30 százalékkal növeli a termelékenységet és optimalizált termelési tervek révén csökkenti az energiaköltségeket. A Mercedes-Benz volt az első gyártó, amely 3. szintű autonóm vezetési tanúsítványt kapott, amely több mint 10 000 tesztjármű adataival betanított mesterséges intelligencia rendszereken alapult. A digitális ikrek globális piaca 2023-ban elérte a 16 milliárd dollárt, és átlagosan évi 38 százalékos ütemben növekszik.

A gyártószervezetek számos kritikus funkcióhoz használnak digitális ikermodelleket: virtuális prototípuskészítés a tervezési fázisokban, ezáltal csökkentve a fizikai iterációk számát a gyártás előtt; termelési folyamatok optimalizálása a hatékonysághiányok azonosítása és az ok-okozati elemzések elvégzése érdekében; minőségirányítás valós idejű eltérésérzékelés és anyagelemzés révén; valamint ellátási lánc és logisztika optimalizálása, különösen a just-in-time gyártás esetében.

Változásmenedzsment és szervezeti átalakulás

A sikeres MI-integráció sokkal többet igényel, mint pusztán technológiai megvalósítást. A változásmenedzsment kritikus sikertényezővé válik, amikor a szervezetek MI-rendszereket vezetnek be. A kulturális ellenállás, a munkahelyek biztonságával kapcsolatos aggodalmak és a MI-képességek megértésének hiánya jelentősen akadályozhatja az elfogadást. A vezető vállalatok a MI bevezetését átfogó szervezeti átalakulásként kezelik, amely strukturált megközelítéseket igényel az összes érdekelt fél előkészítéséhez és bevonásához.

A változásmenedzsment lényege, hogy elősegítse az alkalmazottak elfogadását és elkötelezettségét a közelgő változások iránt. Ez magában foglalja a szükséges változások elemzését, a megvalósítás egyértelmű ütemtervének kidolgozását, az összes érdekelt féllel folytatott világos és átlátható kommunikációt, valamint az érintett alkalmazottak képzését és továbbképzését. Azok az alkalmazottak, akik szilárdan meg vannak győződve arról, hogy minden készségük releváns marad a következő három évben, majdnem kétszer olyan motiváltak, mint azok, akik úgy vélik, hogy készségeik irrelevánsak lesznek.

Azok a munkavállalók, akik támogatást éreznek szakmai fejlődésükben, 73 százalékkal motiváltabbak, mint azok, akik a legkevesebb támogatásról számolnak be, így a tanuláshoz való hozzáférés a motiváció egyik legerősebb előrejelzője. A kutatások azonban azt mutatják, hogy a munkáltatók szakmai fejlődési erőfeszítései egyenetlenek. A nem vezető beosztásúaknak csak 51 százaléka érzi úgy, hogy rendelkezik a tanuláshoz és fejlődéshez szükséges erőforrásokkal, szemben a felsővezetők 72 százalékával. Míg a generatív mesterséges intelligenciát naponta használók 75 százaléka érzi úgy, hogy rendelkezik a tanuláshoz és fejlődéshez szükséges erőforrásokkal, a ritka felhasználóknak csak 59 százaléka érzi ugyanezt.

A sikeres szervezetek MI-akadémiákat és igény szerinti képzési platformokat indítanak, gyakran a HR-osztályok vezetésével, hogy nagymértékben kiépítsék belső MI-képességeiket. Egyesek hivatalos MI-tanúsítványokat vagy -jelvényeket kínáltak a képzésen részt vevő alkalmazottaknak, így a szakmai fejlődés egyszeri eseményből folyamatos, ösztönző alapú folyamattá alakul. Fontos, hogy a képzés nem csak a műszaki személyzetnek vagy az adatkutatóknak szól. Az első vonalban dolgozó tudásmunkásoknak, vezetőknek és felsővezetőknek is szükségük van képzésre a MI alapjairól és a szerepükhöz kapcsolódó alkalmazásokról.

Németország a globális mesterséges intelligencia versenyben

Németország kritikus fordulóponthoz érkezett a mesterséges intelligencia átalakulásában. A német mesterséges intelligencia piac 2025-ben elérte a 9,04 milliárd eurós volument, és az országban 1250 mesterséges intelligencia vállalat működik. A 250 vagy több alkalmazottat foglalkoztató nagy német vállalatok körében a mesterséges intelligencia alkalmazása elérte a 15,2 százalékot. A német vállalatok több mint 70 százaléka tervezi, hogy 2025-ben mesterséges intelligenciába fektet be a gyorsabb adatelemzés, a folyamatautomatizálás, az új termékek és üzleti modellek, valamint a bevételek növelése érdekében.

A németországi feldolgozóipar úttörő a mesterséges intelligencia alkalmazásában, az ipari vállalatok 42 százaléka használ mesterséges intelligenciát a termelésben. A termelés a leggyakrabban használt alkalmazás. A nagyvállalatok sokkal gyakrabban (66 százalék) használják a mesterséges intelligenciát, mint a kisvállalatok (36 százalék). Ágazatokat tekintve az üzleti szolgáltatók a mesterséges intelligencia leggyakoribb felhasználói (55 százalék), ezt követi a gépészet, a villamosipar és az autóipar (valamivel 40 százalék alatt).

Baden-Württemberg a Cyber ​​Valley-vel, Európa legnagyobb mesterséges intelligencia kutatási hálózatával pozícionálja magát. Olyan egyetemek, mint a tübingeni és a Max Planck Intézet szorosan együttműködnek a Bosch-sal, az Amazonnal és másokkal. Az eredmények kézzelfoghatóak: a Bosch 500 millió eurós hatékonyságnövekedésről számolt be 15 üzemében a mesterséges intelligencia által támogatott minőségellenőrzés és prediktív karbantartás révén. Az autóipar is mércét állít fel. A Mercedes-Benz lett az első gyártó, amely jóváhagyást kapott a 3. szintű autonóm vezetésre, amely több mint 10 000 tesztjármű adataival betanított mesterséges intelligencia rendszereken alapul.

Bajorország hangsúlyozza az átláthatóságot, és a német vállalatokat tette a gyakorlatias és megbízható mesterséges intelligencia-elterjedés európai mércéjévé. 2022 és 2024 között München 1,2 milliárd euró kockázati tőkét vonzott, amely több mint 450 mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatot támogatott. A kvantum-számítástechnikába és a mesterséges intelligencia-műveltségi programokba történő befektetések Bajorországot globális láthatóságú innovációs központtá teszik.

A kis- és középvállalkozások különleges kihívásokkal néznek szembe

A mesterséges intelligencia bevezetése különös kihívások elé állítja a kis- és középvállalkozásokat (kkv-kat). A kkv-k mintegy 43 százaléka nem tervezi a mesterséges intelligencia bevezetését, az ügyfelekkel foglalkozó vállalatok pedig különösen vonakodnak. A mesterséges intelligencia bevezetésének elsődleges akadálya a korlátozott szervezeti ismeretek és szakértelem. A kkv-k közel fele komoly aggodalmát fejezte ki a mesterséges intelligencia pontosságával kapcsolatban, és szigorú felügyeleti mechanizmusok bevezetését szorgalmazta. A vállalkozásoknak következetes, megbízható teljesítményre van szükségük a technológiai megoldásoktól. Azok a mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek kiszámíthatatlan kiadásokat mutatnak, vagy nem átláthatóak, alááshatják a szervezeti bizalmat.

A sikeres mesterséges intelligencia integráció többet igényel, mint pusztán technológiai beruházást. Átfogó stratégiai tervezést, alkalmazottak képzését és kulturális alkalmazkodást igényel. A kkv-knak világos ütemterveket kell kidolgozniuk, amelyek összehangolják a mesterséges intelligencia képességeit a konkrét üzleti célokkal, kezelik a potenciális munkaerő-piaci zavarokat, és támogató technológiai infrastruktúrát hoznak létre. Javasolt egy szakaszos megvalósítási stratégia, amely minimalizálja a kockázatokat és szervezeti bizalmat épít.

A megvalósítási keretrendszer jellemzően három kritikus fázisból áll: kezdeti feltárás költséghatékony MI-eszközök használatával a műszaki szakértelem kiépítése érdekében; fokozatos integráció célzott MI-megoldások fejlesztésével konkrét operatív feladatokhoz; és fejlett testreszabás saját MI-modellek létrehozásával, amelyek az egyedi üzleti igényekhez igazodnak. A szervezeteknek átfogó támogató infrastruktúrák kiépítésére kell összpontosítaniuk, amelyek magukban foglalják a szakértői technológiai útmutatáshoz való hozzáférést, a MI-eszközök integrálását a meglévő termelékenységi platformokkal, egyértelmű irányítási és etikai keretrendszerek létrehozását, valamint a folyamatos tanulás és alkalmazkodás mechanizmusainak létrehozását.

Beszállítói függőség és stratégiai függetlenség

Az egyetlen MI-szállítótól való függőség jelentős stratégiai kockázatot jelent. A szállítóhoz kötöttség akkor fordul elő, amikor egy rendszer annyira szorosan kötődik egy szállítóhoz, hogy a másikra való váltás gyakorlatilag kivitelezhetetlenné vagy költségessé válik. A MI és a gépi tanulás területén ez gyakran azt jelenti, hogy közvetlenül a szállító SDK-jához vagy API-jához kell kódot írni. Bár egyetlen szállító használata elsőre egyszerűnek tűnhet, veszélyes függőségeket teremt. Ha az integráció a szállító saját API-hívásait használja, a váltás nehézzé válik, ha a szolgáltatás elérhetetlenné válik, megváltoznak a feltételei, vagy új modellt alkalmaz.

Az AI-átjárók megakadályozzák a szállítóhoz való kötődést azáltal, hogy elvonják a szállítói adatokat. Mivel az alkalmazás csak az átjáró egységes API-ján keresztül kommunikál, a szállítóspecifikus végpontok soha nem kerülnek fix kódolásra. A nyílt szabványok, például az OpenAI-kompatibilis API használatával a vállalatok a kód újraírása nélkül válthatnak a különböző szállítók között. Ez a szétválasztás kritikus fontosságú a hosszú távú rugalmasság szempontjából, és megakadályozza az egyes technológiai szolgáltatóktól való függőséget.

A modern menedzselt MI-platformok LLM-agnosztikus architektúrákat valósítanak meg, biztosítva a függetlenséget az olyan egyes szállítóktól, mint az OpenAI vagy a Google. A vállalatok válthatnak a különböző nyelvi modellek között, áthelyezhetik a munkafolyamatokat a felhők között, vagy akár önállóan is üzemeltethetnek modelleket anélkül, hogy újra kellene írniuk az alkalmazáskódot. Az adatformátumok és protokollok nyílt szabványokon alapulnak, lehetővé téve az adatok exportálását és elemzését bármilyen eszközzel, így megakadályozva az adatszállítóhoz való ragaszkodást.

Az autonóm ipari rendszerek jövője

A szakértők előrejelzése szerint 2030-ra az ipari mesterséges intelligencia a segítő rendszerektől a teljesen autonóm működés felé fejlődik. A gyártásban a mesterséges intelligencia rendszerek valós időben, függetlenül figyelik, elemzik és irányítják az összetett folyamatokat, másodpercek alatt döntéseket hozva a munkafolyamatok optimalizálása érdekében, emberi beavatkozás nélkül. Ehhez az átalakuláshoz bizalom kiépítésére van szükség a mesterséges intelligencia teljesítményében és megbízhatóságában, mivel a gyártóknak magabiztosnak kell lenniük abban, hogy az irányítást olyan autonóm rendszerekre delegálják, amelyek képesek rendkívül rugalmas, testreszabott és gyors folyamatokat kezelni.

A peremhálózati mesterséges intelligencia és a gépi tanulás a prediktív vezérléshez kulcsfontosságú trendet képvisel. A mesterséges intelligencia a felhőből a peremhálózatba vándorolt, lehetővé téve a beágyazott eszközök számára, hogy helyben feldolgozzák az érzékelőadatokat, és valós időben reagáljanak. Ez csökkenti az időkritikus döntések késleltetését, lehetővé teszi a viselkedési modelleken alapuló prediktív karbantartást, és növeli a rugalmasságot a felhőinfrastruktúrától való kisebb mértékű függőség révén. Valósággá vált a forgó berendezések anomáliáinak észlelése rezgési és gépi tanulási modellek segítségével, a gyártósorokon a számítógépes látás segítségével végzett prediktív minőségellenőrzés, valamint az adaptív folyamatoptimalizálás a vegyipari és élelmiszeripari gyártásban.

Az együttműködő robotika és az autonóm rendszerek átalakítják az ember-gép interakciót. Míg a hagyományos ipari robotok ketrecekbe vannak zárva, az együttműködő és autonóm mobil robotok megosztják a teret az emberi munkavállalókkal. A 3D-s érzékelőkkel és mesterséges intelligenciával történő biztonságos útvonaltervezés, a változó feladatokhoz való rugalmas átprogramozás, valamint a MES és WMS rendszerekkel való zökkenőmentes integráció új alkalmazási forgatókönyveket tesz lehetővé. Ezek közé tartozik a ládák komissiózása és összeszerelése hibrid gyártósorokon, az autonóm anyagszállítás intelligens raktárakban, valamint az ellenőrzési és karbantartási feladatok veszélyes területeken.

A következő öt év újraértelmezi az ipari automatizálást, ötvözve a valós idejű vezérlést a mesterséges intelligenciával, a konnektivitást a kiberbiztonsággal, a fizikai rendszereket pedig a digitális ikrekkel. Azok az OEM-ek, rendszertervezők és technológiai szolgáltatók, akik korán magukévá teszik ezeket a trendeket, alkalmazkodóképesebb, skálázhatóbb és jövőbiztosabb platformokat fognak építeni. Az automatizálásról az autonómiára való áttérés küszöbön áll, és a most befektető vállalatok alakítják majd a következő évtized ipari tájképét.

☑️ 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.

☑️ 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 üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron