AI, robotika és automatizálás: Az utolsó akadályok az intelligens termelés felé vezető úton

AI és robotika a gyakorlatban: A legfontosabb akadályok és hogyan lehet legyőzni őket

A mesterséges intelligencia (AI), a robotika és az automatizálás a modern ipar átalakulásának hajtóereje. Ezek a technológiák megígérik, hogy növelik a termelékenységet, a hatékonyságot és a rugalmasságot. De bár potenciáljukat széles körben elismerték, a vállalatok számos kihívással néznek szembe, mielőtt ezeket az innovációkat az egész fórumon felhasználhatják. Ebben a jelentésben megvilágítják az AI, a robotika és az automatizálás sikeres megvalósításához szükséges cselekvési lehetőségeket.

Alkalmas:

• Hatékony tervezés és megvalósítás: mesterséges intelligencia, robotika és automatizálás a modern raktárszerkezetekben

Akadályok az AI, a robotika és az automatizálás megvalósításakor

Biztonsági szempontok és szabályozási követelmények

Az AI rendszerek és robotok biztonsága a vállalatok egyik központi aggodalma. A balesetek elkerülése érdekében szigorú biztonsági óvintézkedéseket igényelnek az emberekkel szorosan együttműködő együttműködő robotok (kobotok). Ezenkívül ezeknek a technológiáknak a szabályozási követelmények vonatkoznak, amelyek országonként változnak. Ez a bonyolultság integrációt eredményez a meglévő folyamatokba.

A vállalatoknak átfogó biztonsági koncepciókat kell kidolgozniuk, amelyek magukban foglalják mind a műszaki, mind a szervezeti intézkedéseket. A fizikai védő mechanizmusok mellett az algoritmusok döntő jelentőségűek a potenciális veszélyek felismerése és elkerülése érdekében. Ez különösen az olyan iparágakban vonatkozik, mint például az autóipar vagy a vegyipar, ahol gyakran szükség van az ember és a gép közötti együttműködésre.

Magas költségek és korlátozott finanszírozási lehetőségek

Az AI és a robotikai technológiák végrehajtása jelentős pénzügyi befektetéseket igényel. Ide tartoznak az új algoritmusok fejlesztési költségei és a hardverek, például érzékelők, processzorok és működtetők beszerzési költségei. Ezenkívül felmerülnek a karbantartási és képzési költségek, amelyek kihívást jelentenek, különösen a kis- és középvállalkozások (kkv-k) esetében.

Ennek az akadálynak a megoldása a "Robot-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-AS-AS" Models (RAAS) használata. Ez a koncepció lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy havi díj ellenében béreljenek robotokat, ahelyett, hogy magas felvásárlási költségeket viselnének. Ugyanakkor a felhőalapú AI-szolgáltatások csökkenthetik a drága hardvertől való függőséget, és rugalmasabb hozzáférést biztosíthatnak a vállalatoknak az AI technológiákhoz.

Szakképzett munkaerő hiánya és know-how hiánya

Az AI technológia gyors fejlődése magas szintű képzettségű szakemberek igényéhez vezetett. A gépi tanulás, az adattudomány és a robotika szakértői nagy igényt mutatnak, de a képzett munkavállalók köre gyakran nem fedezhetik a keresletet. Ezért a vállalatoknak befektetniük kell a képzésbe és a továbbképzésbe annak érdekében, hogy felkészítsék a meglévő alkalmazottakat a jövő igényeire.

Az olyan kezdeményezések, mint például a köz- és magánszféra partnerségek és a speciális képzési programok, segíthetnek a hiányosság megszüntetésében. Ezenkívül az olyan online tanulási platformok, mint például a Coursera vagy az Udemy cégek, lehetőséget kínálnak arra, hogy alkalmazottaik számára hozzáférést biztosítsanak a magas színvonalú továbbképzéshez.

IT infrastruktúra és adatok elérhetősége

Az AI rendszerek sikeres használatának alapja az erőteljes informatikai infrastruktúra. Azok a vállalatok, amelyek nem rendelkeznek a szükséges hardverrel és szoftverrel, jelentős kihívásokkal szembesülnek. Ezenkívül a kiváló minőségű adatok rendelkezésre állása elengedhetetlen az AI algoritmusok képzéséhez és üzemeltetéséhez. Az adatvédelmi előírások és az elégtelen adatformátumok hozzáférést biztosítanak a releváns információkhoz.

A szabványosított adatprotokollok kifejlesztése és a biztonságos adatplatformok létrehozása javíthatja az adatok rendelkezésre állását. Ugyanakkor a vállalatoknak gondoskodniuk kell arról, hogy informatikai infrastruktúrájuk méretezhető és elég rugalmas legyen ahhoz, hogy megfeleljen a jövőbeli AI alkalmazások követelményeinek.

Etikai és jogi kihívások

Az AI technológiák használata etikai és jogi kérdéseket vet fel. Az adatvédelem, a megkülönböztetés és a helytelen döntésekért való felelősség csak néhány szempontból, amelyeket a vállalatoknak figyelembe kell venniük. Az olyan területeken, mint például az orvosi diagnosztika vagy az autonóm mobilitás, a helytelen döntések súlyos következményekkel járhatnak.

A vállalatoknak etikai irányelveket kell kidolgozniuk az AI használatára, és rendszeresen ellenőrizniük kell rendszerüket az átláthatóság és a méltányosság szempontjából. Ezen túlmenően a szabályozó hatóságokkal való együttműködésre van szükség a meglévő törvények megfigyelésének biztosítása érdekében.

Sikerfaktorok a megvalósításhoz

Ember-gép együttműködés

A munka jövője az ember és a gép közötti együttműködésben rejlik. Az AI rendszerek enyhíthetik az embereket a monoton vagy veszélyes feladatoktól, miközben kiegészítik kreativitásukat és problémamegoldó képességeiket. Például az olyan vállalatok, mint a BMW, humanoid robotokat használnak a munkavállalók fizikailag kimerítő feladatok támogatására.

Alkalmas:

• A jövő interaktív: együttműködés a verseny helyett – az IoT, az AI és a robotika izgalmas fejlesztése

Pilóta projektek és fokozatos integráció

Ahelyett, hogy azonnal nagyszabású AI megvalósításokat végezne, sok vállalat támaszkodik a kísérleti projektekre. Ezek lehetővé teszik az új technológiák előnyeinek tesztelését egy ellenőrzött környezetben, és tudást szerezni a fokozatos méretezéshez.

Fenntarthatóság és energiahatékonyság

Egy másik sikertényező a fenntarthatósági célok figyelembevétele. Az AI-alapú rendszerek elősegíthetik az energiafogyasztás csökkentését és az erőforrások hatékonyabb felhasználását. Azok a vállalatok, amelyek a fenntarthatóságot az automatizálási stratégiájuk középpontjába helyezik, mind csökkenthetik költségeiket, és növelik versenyképességüket.

Példák a sikeres alkalmazásokra

Walmart: Az ellátási lánc optimalizálása

A Walmart az AI -t használja az ellátási lánc optimalizálására. A vállalat a gépi tanulási modellek révén képes volt lerövidíteni a szállítási időket, és hatékonyabbá tette a raktározást. Az AI-alapú robotok segítenek az automatizált készletkezelésben, és így hozzájárulnak a költségek és a hibák csökkentéséhez.

Siemens: prediktív karbantartás

A prediktív karbantartás egy másik példa az AI sikeres használatára. A Siemens gépi adatokat használ a potenciális hibák korai szakaszában történő azonosítására és a karbantartási intézkedések proaktív megtervezésére. Ez nemcsak minimalizálta a lefelé, hanem a növekvő termelékenységet is.

SEREACT: AI megtestesített AI

A Sereact Company a megtestesített AI fejlesztésére szakosodott, egy olyan technológia, amely lehetővé teszi a robotok számára, hogy olyan feladatokat végezzenek, amelyekre nem voltak kifejezetten képzettek. Ez a rugalmasság lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy hatékonyan használják a robotokat dinamikus környezetben.

Ajánlások a vállalatok számára történő cselekvésre

Világos cél

A vállalatoknak meg kell határozniuk a világos célokat, mielőtt befektetnének az AI -be és a robotikába. Ezeknek a céloknak mérhetőnek kell lenniük, és az adott iparág konkrét követelményein alapulnak.

Az alkalmazottak továbbképzése

Az alkalmazottak képzése elengedhetetlen az új technológiák elfogadásának előmozdításához és a potenciál teljes kihasználásához. A vállalatoknak célzott módon kell befektetniük a továbbképzési programokba, és olyan platformokat kell biztosítaniuk, amelyek megkönnyítik a tudásátadást.

Együttműködés a technológiai partnerekkel

A tapasztalt technológiai partnerekkel való együttműködés elősegítheti az AI és a robotika rendszerek megvalósításának felgyorsítását. Ezek a partnerek értékes betekintést nyújthatnak a bevált gyakorlatokba és a támogató társaságokba a testreszabott megoldások fejlesztésében.

Az etikai szempontok megfontolása

Az etikai kérdéseket a kezdetektől fogva be kell építeni a fejlesztési folyamatba. A vállalatoknak gondoskodniuk kell arról, hogy AI rendszereik átláthatóan, tisztességesen és felelősségteljesen működjenek.

Intelligens termelés: nagyobb hatékonyság az emberi gépek együttműködésén keresztül

Az AI, a robotika és az automatizálás óriási lehetőségeket kínál az ipari termeléshez. Azok a vállalatok, amelyek hajlandóak befektetni ezekbe a technológiákba, és elsajátítani a kapcsolódó kihívásokat, jelentős versenyelőnyöket érhetnek el. Stratégiai megközelítés, amely figyelembe veszi a biztonsági szempontokat, a költségeket, az etikai kérdéseket és a munkavállalók elfogadását. Az intelligens produkció jövője az ember és a gép közötti ésszerű együttműködésben rejlik - és a technológia megértésében, mint az innováció és a fenntarthatóság elősegítőjének.

Abban az időben, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg sikerét, a kihívás az, hogyan tehetjük ezt a jelenlétet hitelessé, egyénivé és nagy horderejűvé. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozícionálja magát. A kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit egyetlen platformon egyesíti, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, a Google Hírekben való cikkek közzétételének lehetősége, valamint a mintegy 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési lista maximalizálja a tartalom elérhetőségét és láthatóságát. Ez alapvető tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).

Bővebben itt:

• Hiteles. Egyénileg. Globális: Az Xpert.Digital stratégia vállalata számára

Miért az automatizálás a versenyképesség kulcsa?

A mesterséges intelligencia (AI), a robotika és az automatizálás gyors fejlődése alapvetően megváltoztatta az ipari paradigmát. Ezeket a technológiákat már nem tekintik futurisztikus elképzeléseknek, hanem kézzelfogható eszközökké váltak, amelyek forradalmasíthatják a gyártási környezetet. Az üzleti döntéshozók egyre inkább felismerik az e technológiák által kínált hatalmas lehetőségeket, és a jövőbeli versenyképesség és innováció kulcsának tekintik őket. Az intelligens termelési környezetek felé való átállás azonban nem mentes kihívásoktól. A nagy érdeklődés és a nagy elvárások ellenére még mindig vannak akadályok, amelyeket le kell küzdeni ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia, a robotika és az automatizálás széles körben és sikeresen megvalósulhasson a vállalatoknál.

Ez a háttérelemzés rávilágít az intelligens termelés felé vezető út fő akadályaira. Ezeket a kihívásokat tanulmányok, szakértői vélemények és gyakorlati példák segítségével vizsgálja. Ezenkívül stratégiákat és megoldásokat mutatnak be ezen akadályok sikeres leküzdésére és a technológiák teljes potenciáljának kiaknázására.

A mesterséges intelligencia, a robotika és az automatizálás megvalósításának fő akadályai

Az új technológiák bevezetése mindig kihívásokkal jár. A mesterséges intelligencia, a robotika és az automatizálás összefüggésében ezek különböző területeken mutatkoznak meg, amelyek egymással összefüggenek, és holisztikus szemléletet igényelnek.

1. Biztonsági szempontok és szabályozási követelmények

Az egyik legnagyobb akadály, különösen a biztonságtudatos iparágakban, például az autógyártásban vagy a repülőgépgyártásban, a biztonsági aggodalmak jelentik. A robotokkal interakcióba lépő alkalmazottak biztonságával kapcsolatos aggodalom, az előre nem látható mesterséges intelligencia döntések lehetséges kockázatai és az összetett szabályozási követelmények betartása óvatos légkört teremt.

Az emberekkel együtt dolgozó, együttműködő robotok (cobotok) integrálása kifinomult biztonsági koncepciókat igényel. Ezeknek biztosítaniuk kell mind az alkalmazottak fizikai biztonságát, mind pedig azt, hogy a robotok mesterséges intelligenciarendszerei megbízhatóan és kiszámíthatóan működjenek. További kihívást jelent az országonként és iparágonként eltérő szigorú biztonsági előírások betartása. A cégeknek nemcsak a helyi előírásokat kell betartaniuk, hanem a nemzetközi iránymutatásokat és ajánlásokat is figyelembe kell venniük annak érdekében, hogy jogilag megfelelő módon járjanak el.

Ennek az akadálynak a leküzdéséhez elengedhetetlen, hogy robusztus és többrétegű biztonsági koncepciókba fektessenek be. Ez magában foglalja a vészleállító rendszerek bevezetését, az akadályok észlelésére szolgáló érzékelők használatát, valamint az alkalmazottak képzését a robotok biztonságos használatára. Ezenkívül a vállalatoknak biztosítaniuk kell, hogy mesterséges intelligencia rendszereiket folyamatosan felügyeljék és biztonsági szempontból ellenőrizzék.

2. Magas költségek és finanszírozás hiánya

Az AI-alapú rendszerek kezdeti beruházási költségei gyakran jelentősek. Különösen a kis- és középvállalkozások (kkv-k) számára jelentenek jelentős terhet Az AI-megoldások fejlesztése és bevezetése nem csak drága hardver- és szoftvervásárlást igényel, hanem az adaptációhoz, optimalizáláshoz szükséges kutatás-fejlesztési beruházásokat is. algoritmusokra van szükség. A legkorszerűbb szenzorok, összetett robotkarok és az AI-modellek képzéséhez szükséges infrastruktúra gyorsan összeadják a hatalmas összegeket.

Az AI-projektek befektetésarányos megtérülésének (ROI) pontos számszerűsítésének nehézsége még nehezebbé teszi a finanszírozás megtalálását. A hagyományos befektetésekkel ellentétben, ahol a költségek és hasznok gyakran könnyebben megjósolhatók, az AI-megvalósítások hatásai összetettebbek és többrétegűek. Az a tény, hogy sok mesterségesintelligencia-projektnek időbe telik, mire teljesen hatékony lesz, még megnehezítheti a befektetési döntést.

A költségek leküzdése érdekében a vállalatoknak alternatív finanszírozási modelleket kell fontolóra venniük, például állami finanszírozási programokat, lízinglehetőségeket vagy felhőalapú AI-szolgáltatásokat. Az AI-megoldások fokozatos bevezetése, a kiválasztott területeken végzett kísérleti projektekkel kezdve, szintén segíthet a kezdeti beruházások csökkentésében és a kockázatok minimalizálásában.

3. A know-how hiánya és a szakképzett munkaerő hiánya

A mesterséges intelligencia területén tapasztalható szakképzett munkaerő hiánya globális probléma, amely jelentősen gátolja az új technológiák bevezetését a vállalatoknál. A mesterséges intelligencia rendszerek fejlesztéséhez és működtetéséhez magasan képzett szakemberekre van szükség, akik képesek összetett algoritmusok kidolgozására, adatok elemzésére és AI modellek betanítására. Ezekre a szakemberekre nagy a kereslet a munkaerőpiacon, és nehéz őket megtalálni.

A vállalatoknak be kell fektetniük alkalmazottaik képzésébe, és új toborzási módokat kell alkalmazniuk a szükséges készségek kialakítása érdekében. Ez nem csak a mesterséges intelligencia és a robotika területén végzett szakemberek képzését foglalja magában, hanem a munkavállalók más területeken történő képzését is, hogy megfeleljenek a munka világának változó igényeinek. A mesterséges intelligencia alapú rendszerekkel való interakció és azok eredményeinek értelmezése sok szakma számára elengedhetetlen lesz a jövőben.

4. IT infrastruktúra és adatok elérhetősége

A hatékony informatikai infrastruktúra az AI-rendszerek sikeres használatának alapja. Sok vállalat azonban nem rendelkezik az AI-alkalmazások futtatásához szükséges hardverrel és szoftverrel. Az összetett mesterségesintelligencia-modellek betanításához szükséges számítási teljesítmény nagy teljesítményű szervereket és tárolórendszereket igényel. Emellett a gyors és megbízható hálózati kapcsolat elengedhetetlen a különböző helyek és rendszerek közötti adatcseréhez.

A jó minőségű adatok elérhetősége egy másik kritikus sikertényező. Az AI-modellek tanulásához és fejlesztéséhez nagy mennyiségű adatra van szükség. Az adatoknak nemcsak elérhetőnek kell lenniük, hanem tisztáknak, teljeseknek és az adott alkalmazásokhoz relevánsnak is kell lenniük. A különféle forrásokból származó adatokat integráló és az AI-elemzésre felkészítő megfelelő adatinfrastruktúra felépítése összetett feladat, amely számos vállalat számára jelentős kihívásokat jelent.

5. Etikai és jogi szempontok

Az AI használata számos etikai kérdést vet fel, amelyeket alaposan meg kell fontolni. Ez magában foglalja a mesterséges intelligencia rendszerek által hozott rossz döntésekért való felelősség kérdését, a felhasználók magánéletének védelmét és az algoritmikus torzítások révén történő megkülönböztetés elkerülését. A mesterséges intelligencia használatának jogi kerete sok területen még mindig tisztázatlan. A vállalatoknak tisztában kell lenniük azzal, hogy ők felelősek mesterségesintelligencia-rendszereik hatásáért, és hogy a meglévő törvények és szabályozások nem biztos, hogy elegendőek az AI használatának minden aspektusára.

Az önálló döntéseket hozó AI-rendszerek fejlesztése alapos etikai megfontolást igényel. A vállalatoknak biztosítaniuk kell, hogy mesterséges intelligenciarendszereik tisztességesen, átláthatóan és felelősségteljesen működjenek. Ezenkívül világos irányelveket és eljárásokat kell kidolgozniuk az etikai és jogi normák betartásának biztosítására. A mesterséges intelligencia gyors fejlődése megköveteli a meglévő törvények és rendeletek kiigazítását.

6. Az alkalmazottak elfogadása és bizalom

Az AI-rendszerek bevezetése bizonytalansághoz és félelemhez vezethet az alkalmazottak körében. Széles körben elterjedtek az automatizálás miatti munkahelyek elvesztésével kapcsolatos félelmek, amelyek befolyásolhatják az új technológiák bevezetését. Ezenkívül az alkalmazottak munkáját figyelő AI-rendszerek ötlete bizalmatlansághoz és ellenálláshoz vezethet.

E kihívások leküzdése érdekében fontos, hogy az alkalmazottakat már korai szakaszban bevonják az átalakulási folyamatba, és átláthatóan kommunikálják az AI előnyeit. A vállalatoknak meg kell tanítaniuk az alkalmazottaikat az AI-rendszerekkel való munkavégzésre, és arra, hogy ezek a rendszerek hogyan támogathatják őket mindennapi munkájuk során. Az alkalmazottaknak azt kell érezniük, hogy az AI-rendszerek nem helyettesítik őket, hanem inkább támogassák és tehermentesítsék őket munkájuk során.

7. Fenntarthatóság és energiahatékonyság

A fenntarthatóság és az energiahatékonyság nemcsak társadalmi kötelezettség, hanem a vállalatok versenyképességének központi tényezője is. A robotika döntő szerepet játszik a fenntarthatósági célok elérésében, mivel csökkentheti az anyagfelhasználást, javíthatja az energiahatékonyságot és csökkentheti a hulladék mennyiségét. Ezért rendkívül fontos az ökológiai lábnyomot minimalizáló, fenntartható robotikai megoldások kidolgozása és megvalósítása.

A vállalatoknak meg kell felelniük az ENSZ fenntarthatósági céljainak és a kapcsolódó előírásoknak, hogy versenyképesek maradjanak. A robotok integrálása a termelési folyamatokba nemcsak az erőforrások hatékonyabb felhasználását teszi lehetővé, hanem a károsanyag-kibocsátás csökkentését és a jobb hulladékgazdálkodást is.

Új üzleti modellek és technológiák

Az új üzleti modellek, például a Robot-as-a-Service (RaaS) fejlesztése lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy robotokat béreljenek, és hozzáférjenek azok karbantartásához és támogatásához. Ez a modell csökkenti a kezdeti beruházásokat, és elérhetőbbé teszi a robotikai technológiákat a kis- és középvállalatok számára. A RaaS lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy nagyobb kezdeti beruházások nélkül rugalmasabban reagáljanak a változó termelési igényekre, és részesüljenek az automatizálás előnyeiből.

Szakértői vélemények a kihívásokról

Az ipar és a kutatás szakértői hangsúlyozzák az emberközpontú munkatervezés fontosságát a mesterséges intelligencia, a robotika és az automatizálás megvalósítása során. Az emberek és a gépek kombinációját látják a munka jövőjének legnagyobb lehetőségének. Az AI-rendszerek célja, hogy támogassák az embereket, és megszabadítsák őket a monoton vagy veszélyes feladatoktól, nem pedig helyettesítik őket.

Dr. Susanne Bieller, a Nemzetközi Robotika Szövetség (IFR) főtitkára hangsúlyozta, hogy belátható időn belül nem lesz olyan mesterséges robotintelligencia, amely minden területen felülmúlja az emberi intelligenciát. A robotok még mesterséges intelligencia mellett sem képesek teljes mértékben pótolni az emberi alkalmazkodási, rugalmassági és problémamegoldó képességet. Az AI robotikában a környezetfelismerésben és a robotteljesítmény optimalizálásában látja a legésszerűbb felhasználási eseteket.

Prof. Dr. Jan Peters, a Német Mesterséges Intelligencia Kutatóközpont (DFKI) kutatási vezetője nagy lehetőségeket lát az ipari robotikában, ha már nem kellene a környezetet a robothoz igazítani. Úgy véli, a robotok otthonok millióiba találnak majd utat, ha megfizethetővé válnak.

Michael Mayer-Rosa, a Delta Electronics munkatársa kiemelte az olyan kihívások leküzdésének szükségességét, mint a biztonság és megbízhatóság biztosítása, az adatfeldolgozás összetettsége, a meglévő rendszerekbe való integráció, valamint az etikai és jogi normáknak való megfelelés.

Jens Kotlarski, a Vor Robotik vezérigazgatója hangsúlyozza a mesterséges intelligencia fontosságát a robotok használatának rugalmasabbá tételében, különösen összetett feladatok vagy dinamikus változásokkal járó folyamatok esetén.

Sikeres példák az AI, a robotika és az automatizálás megvalósítására

Számos vállalat már sikeresen integrálta az AI-t, a robotikát és az automatizálást üzleti folyamataiba, és lenyűgöző eredményeket ért el.

Walmart

A kiskereskedelmi vállalat mesterséges intelligencia segítségével optimalizálja ellátási láncát. A gépi tanulás használatával a Walmart lerövidítheti a szállítási időt és optimalizálhatja a készletszinteket. A mesterséges intelligencia által hajtott robotokat készletkezelésre és automatizált raktározásra használják.

Nemzetközi testvér

A vállalat sikeresen integrálta az AI -t a toborzási folyamatába. Az AI által támogatott rendszer elősegíti a megfelelő jelöltek azonosítását, az állásinterjúk megtervezését és a GYIK megválaszolását. Ennek eredményeként a testvér jelentősen növelte a kérelem számát, és csökkentette az időt a nyitott területek megszállásáig.

Siemens

A technológiai vállalat az AI -t használja a prediktív karbantartás végrehajtására a gyártási folyamatokban. A gépi adatok elemzésével a potenciális hibákat korai szakaszban lehet felismerni, és a karbantartási intézkedéseket proaktív módon lehet megtervezni. Ez minimalizálja az állásidőt és növeli a termelékenységet. Ezenkívül a Siemens AI modelleket is használ a gyártási rendszerek gyártási folyamatainak optimalizálására és ellenőrzésére.

BMW

Az autógyártó teszteli a humanoid robotok használatát a termelésben, hogy támogassa a munkavállalókat a fizikailag kimerítő feladatokban. A BMW ellenőrzi a kognitív robotok használatát is, amelyek AI -vel vannak felszerelve, és jobban képesek megragadni a környezetet.

Széf

A Stuttgart -alapú vállalat a megtestesített AI fejlesztésére szakosodott robotok számára. A vállalat a vizuális nulla-lövési olvasást a csevegő oktatókkal kombinálja természetes nyelven. Ezeknek a funkcióknak köszönhetően a robotok olyan feladatokat végezhetnek, amelyekre nem voltak kifejezetten képzettek.

A robotok szerepe az automatizálásban

Különböző típusú robotok vannak, amelyeket az automatizálásban használnak, és minden fajtának megvannak a saját előnyei és alkalmazási területei:

Együttműködő robotok (cobotok)

A kobotokat úgy tervezték meg, hogy biztonságosan együtt tudjanak dolgozni az emberekkel. Gyakran használják azokat olyan feladatokhoz, amelyek pontosságot és készségeket igényelnek, például: B. Közgyűlés vagy minőség -ellenőrzés.

Autonóm mobil robotok (AMR)

Az AMR -k függetlenül mozoghatnak a környezetükben, és gyakran használják a logisztikában és a raktározásban, hogy anyagokat szállítsanak vagy válasszanak.

Humanoid robotok

A humanoid robotok hasonlítanak az emberek formájában, és olyan feladatokhoz használják, amelyek emberi képességeket igényelnek, például: B. Interakció az ügyfelekkel vagy az összetett kézi tevékenységek támogatása.

Alkalmas:

• 180 milliárd dolláros piac: 2024 a mesterséges intelligencia éve volt – 2025 a kobotok és a robotika éve lehet

Jogi és etikai dimenziók

Az AI -vel és a robotikával kapcsolatos etikai és jogi kérdések összetettek, és átfogó vitát és egyértelmű iránymutatásokat igényelnek.

Jogi kihívások

A jogi kérdések elsősorban a felelősséget és a jóváhagyást érintik, különösen az egészségügyi rendszerben. Mivel az AI rendszereket tanulási rendszerekként tervezték, problémák merülnek fel a kockázatértékeléssel és a felelősség egyértelmű kiosztásával.

Etikai szempontok

Az etikai kihívások az AI rendszerek adatvédelmét, megkülönböztetését és autonómiáját eredményezik. Fontos, hogy az AI rendszerek tisztességesen és átláthatóan működjenek, és tartsák tiszteletben a felhasználók magánéletét. Különleges dilemma azoknak a vállalatoknak, amelyek olyan AI technológiákat fejlesztenek ki, amelyek katonai alkalmazásokhoz is felhasználhatók.

Az AI, a robotika és az automatizálás költségei és megtérülése

Az AI -be és a robotikába történő beruházás a költségekhez kapcsolódik, de fontos a befektetés lehetséges megtérülésének megvizsgálása is.

Költségtényezők

A költségek magukban foglalják a beszerzési költségeket, a végrehajtási költségeket, a licencdíjakat, a karbantartási költségeket és a képzési költségeket. A pontos magasság a rendszer bonyolultságától és az adott alkalmazástól függ.

ROI számítás

A ROI kiszámítása összetett, és különféle tényezőket kell figyelembe vennie, például: B. megtakarítások, a termelékenység növekedése, az értékesítés növekedése és a költségmegtakarítás. A tanulmányok azt mutatják, hogy az RPA -val rendelkező vállalatok magas megtérülést érnek el, és rövid idő alatt amortizálhatják befektetéseiket.

Hatások a munka világára és a képesítési követelményekre

Az AI, a robotika és az automatizálás alapvetően megváltoztatja a munka világát.

Változás a munka világában

Számos rutin feladat automatizált, ami munkahelyi veszteségekhez vezethet. Ugyanakkor új munkahelyeket hoznak létre olyan területeken, mint az AI fejlesztés, a robotika és az adatok elemzése.

Új képesítési követelmények

Az AI növekvő terjedése új képesítéseket igényel a munkavállalóktól. A tanulmányok azt jósolják, hogy a munkavállalók nagy részének átképzésre vagy továbbképzésre van szükség, hogy lépést tartson a munka világának változásaival. Különösen a nagy nyelvi modellek (LLMS) képesek a munkakörök jelentős részét vállalni.

Az automatizálás háromszöge

Az "automatizálás háromszögének" fogalma hangsúlyozza az automatizálás kiegyensúlyozott megközelítésének fontosságát. Ebben a háromszögben a hardver automatizálásának képességei, a szoftver automatizálásának és az emberi munkavállalóknak a lehetőségei állítólag egyensúlyban vannak az alkalmazkodóképességükkel, a kreativitással és az ellenálló képességükkel.

Ember-gép együttműködés

A munka jövője az ember és a gép közötti együttműködésben rejlik. Az AI rendszereknek támogatniuk kell az embereket, és enyhíteniük kell őket a monoton vagy veszélyes feladatokat. Az emberi kreativitás és a rugalmasság továbbra is igényes.

Ember és gép: Az együttműködés kulcsszerepe a digitális korban

Az AI, a robotika és az automatizálás óriási lehetőséget kínál a vállalatoknak a hatékonyság növelésére, a költségek csökkentésére és a versenyképesség növelésére. Ezeknek a technológiáknak a megvalósítása azonban a kihívásokkal jár. A biztonsági aggályokat, a magas költségeket, a képzett munkavállalók hiányát, az etikai és jogi aggályokat, valamint a munkavállalók elfogadását kell figyelembe venni.

A sikeres vállalatok megmutatják, hogy az AI, a robotika és az automatizálás hogyan használható jövedelmezően. A Walmart optimalizálja az ellátási láncát, a testvér nemzetközileg automatizált a toborzási folyamatot, a Siemens pedig a KiM -et a prediktív karbantartáshoz és a folyamatvezérléshez.

A munka jövője az emberi gépek együttműködésében rejlik. Az AI rendszereknek támogatniuk kell az embereket, és enyhíteniük kell őket a monoton vagy veszélyes feladatokat. Az emberi kreativitás és a rugalmasság továbbra is igényes.

Az AI, a robotika és az automatizálás potenciáljának teljes kihasználása érdekében a vállalatoknak aktívan kezelniük kell a kihívásokat és megteremteniük a szükséges keretet. A továbbképzésbe történő beruházások, egy hatalmas informatikai infrastruktúra létrehozása, valamint az etikai és jogi szempontok figyelembevétele a siker szempontjából.

Az AI-alapú robotika jövőbeli tendenciái még intelligensebb és rugalmasabb robotok fejlesztését fogja előállítani, amelyek jobban alkalmazkodhatnak a dinamikus környezetekhez, és összetettebb feladatokat vállalhatnak. Az AI integrációja a robotikába továbbra is felgyorsítja az automatizálást a különféle iparágakban, és új alkalmazásokhoz vezet olyan területeken, mint a logisztika, az egészségügyi ellátás és a mezőgazdaság.

Ajánlások cégeknek

Azok a vállalatoknak, amelyek sikeresen megvalósítani akarják az AI -t, a robotikát és az automatizálást, figyelembe kell venniük a következő ajánlásokat:

• Tiszta célmeghatározás: Határozza meg az AI és a robotika használatának egyértelmű céljait a megfelelő megoldások kiválasztásához és a ROI maximalizálásához.
• Végrehajtás: Kezdje a kísérleti projektekkel a technológiák hozzáadott értékének tesztelése és a sikeres megközelítések fokozatos méretezéséhez.
• Befektetés a továbbképzésbe: Az alkalmazottak vágyakoznak az AI rendszerekkel és robotokkal való kapcsolattartásba az elfogadás előmozdítása és a technológiák potenciáljának teljes kihasználása érdekében.
• Együttműködés a szakértőkkel: Együttműködés a technológiai partnerekkel és az AI szakértőkkel a testreszabott megoldások kidolgozása és a végrehajtás kihívásainak elsajátítása érdekében.
• Etikai és jogi szempontok: Vegye figyelembe az AI és a robotika etikai és jogi következményeit, és győződjön meg arról, hogy rendszerei átláthatóan és felelősségteljesen működnek -e.

Azáltal, hogy figyelembe veszi ezeket az ajánlásokat, a vállalatok felhasználhatják az AI, a robotika és az automatizálás előnyeit, és sikeresen elsajátíthatják az intelligens termelés felé vezető kihívásokat. Az intelligens termelésre való átalakulás egy folyamatos folyamat, amely rugalmasságot, innovációs hajlandóságot és a folyamatosan változó technológiákkal való lépést igénylő képességet igényel. Ez az egyetlen módja annak, hogy biztosítsák versenyképességüket és kihasználják azokat a lehetőségeket, amelyeket ezek a technológiák kínálnak.

☑️ 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

 

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