AI, robotika, dan otomatisasi: Rintangan terakhir menuju produksi cerdas

AI dan robotika dalam praktiknya: Kendala utama dan cara mengatasinya

Kecerdasan buatan (AI), robotika, dan otomasi merupakan kekuatan pendorong di balik transformasi industri modern. Teknologi ini menjanjikan peningkatan produktivitas, efisiensi, dan fleksibilitas. Namun, meskipun potensinya sudah diketahui secara luas, perusahaan menghadapi banyak tantangan sebelum mereka dapat menggunakan inovasi tersebut secara luas. Laporan ini menyoroti hambatan utama, peluang dan rekomendasi untuk keberhasilan penerapan AI, robotika, dan otomatisasi.

Cocok untuk:

• Perencanaan dan implementasi yang efisien: AI, robotika, dan otomatisasi dalam struktur gudang modern

Hambatan dalam penerapan AI, robotika, dan otomatisasi

Masalah keselamatan dan persyaratan peraturan

Keamanan sistem AI dan robot merupakan salah satu perhatian utama perusahaan. Khususnya robot kolaboratif (cobot) yang bekerja erat dengan manusia memerlukan tindakan pencegahan keselamatan yang ketat untuk menghindari kecelakaan. Selain itu, teknologi ini tunduk pada persyaratan peraturan yang berbeda-beda di setiap negara. Kompleksitas ini membuat integrasi ke dalam proses yang ada menjadi sulit.

Perusahaan harus mengembangkan konsep keamanan komprehensif yang mencakup langkah-langkah teknis dan organisasi. Selain mekanisme perlindungan fisik, algoritma untuk mendeteksi dan menghindari potensi ancaman juga sangat penting. Hal ini terutama berlaku dalam industri seperti produksi otomotif atau industri kimia, yang sering kali memerlukan kolaborasi antara manusia dan mesin.

Biaya tinggi dan pilihan pembiayaan terbatas

Penerapan teknologi AI dan robotika memerlukan investasi finansial yang besar. Ini termasuk biaya pengembangan algoritma baru dan biaya perolehan perangkat keras seperti sensor, prosesor, dan aktuator. Selain itu, terdapat biaya pemeliharaan dan pelatihan, yang khususnya menjadi tantangan bagi usaha kecil dan menengah (UKM).

Salah satu solusi untuk kendala ini adalah penggunaan model “Robot-as-a-Service” (RaaS). Konsep ini memungkinkan perusahaan untuk menyewa robot dengan biaya bulanan daripada mengeluarkan biaya awal yang tinggi. Pada saat yang sama, layanan AI berbasis cloud dapat mengurangi ketergantungan pada perangkat keras yang mahal dan menawarkan akses yang lebih fleksibel kepada perusahaan terhadap teknologi AI.

Kurangnya pekerja terampil dan kurangnya pengetahuan

Pesatnya perkembangan teknologi AI telah menyebabkan tingginya permintaan akan spesialis berkualifikasi tinggi. Pakar pembelajaran mesin, ilmu data, dan robotika memiliki permintaan yang tinggi, namun pasokan pekerja terampil sering kali tidak dapat memenuhi permintaan. Oleh karena itu, perusahaan harus berinvestasi dalam pelatihan dan pendidikan lebih lanjut guna mempersiapkan staf yang ada untuk menghadapi kebutuhan masa depan.

Inisiatif seperti kemitraan pemerintah-swasta dan program pelatihan khusus dapat membantu menutup kesenjangan ini. Selain itu, platform pembelajaran online seperti Coursera atau Udemy menawarkan peluang bagi perusahaan untuk memberikan karyawannya akses terhadap pelatihan berkualitas tinggi.

Infrastruktur TI dan ketersediaan data

Infrastruktur TI yang kuat adalah dasar keberhasilan penggunaan sistem AI. Perusahaan yang tidak memiliki perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan menghadapi tantangan yang signifikan. Selain itu, ketersediaan data berkualitas tinggi sangat penting untuk pelatihan dan pengoperasian algoritma AI. Peraturan perlindungan data dan format data yang tidak memadai membuat akses terhadap informasi yang relevan menjadi sulit.

Mengembangkan protokol data standar dan membangun platform data yang aman dapat meningkatkan ketersediaan data. Pada saat yang sama, perusahaan perlu memastikan bahwa infrastruktur TI mereka dapat diperluas dan cukup fleksibel untuk memenuhi kebutuhan aplikasi AI di masa depan.

Tantangan etis dan hukum

Penggunaan teknologi AI menimbulkan pertanyaan etika dan hukum. Perlindungan data, diskriminasi, dan tanggung jawab atas keputusan yang salah hanyalah beberapa aspek yang harus dipertimbangkan oleh perusahaan. Khususnya di bidang seperti diagnostik medis atau mobilitas otonom, keputusan yang salah dapat menimbulkan konsekuensi yang serius.

Perusahaan harus mengembangkan pedoman etika untuk penggunaan AI dan secara berkala meninjau sistem mereka untuk mengetahui transparansi dan keadilan. Selain itu, kerja sama dengan pihak berwenang diperlukan untuk memastikan bahwa undang-undang yang ada dipatuhi.

Faktor keberhasilan implementasi

Kolaborasi manusia-mesin

Masa depan dunia kerja terletak pada kolaborasi antara manusia dan mesin. Sistem AI dapat membebaskan orang dari tugas-tugas yang monoton atau berbahaya sekaligus melengkapi kreativitas dan keterampilan pemecahan masalah mereka. Misalnya, perusahaan seperti BMW menggunakan robot humanoid untuk membantu karyawan melakukan tugas yang menuntut fisik.

Cocok untuk:

• Masa depan bersifat interaktif: kerja sama, bukan kompetisi – perkembangan IoT, AI, dan robotika yang menarik

Proyek percontohan dan integrasi bertahap

Alih-alih langsung menerapkan penerapan AI dalam skala besar, banyak perusahaan yang mengandalkan proyek percontohan. Hal ini memungkinkan pengujian manfaat teknologi baru dalam lingkungan terkendali dan memperoleh wawasan untuk penskalaan bertahap.

Keberlanjutan dan efisiensi energi

Faktor keberhasilan lainnya adalah pertimbangan tujuan keberlanjutan. Sistem yang didukung AI dapat membantu mengurangi konsumsi energi dan menggunakan sumber daya dengan lebih efisien. Perusahaan yang mengutamakan keberlanjutan dalam strategi otomasinya dapat mengurangi biaya dan meningkatkan daya saingnya.

Contoh aplikasi yang berhasil

Walmart: Optimasi Rantai Pasokan

Walmart menggunakan AI untuk mengoptimalkan rantai pasokannya. Dengan menggunakan model pembelajaran mesin, perusahaan dapat mempersingkat waktu pengiriman dan membuat pergudangan lebih efisien. Robot bertenaga AI membantu mengotomatiskan manajemen inventaris, membantu mengurangi biaya dan kesalahan.

Siemens: Pemeliharaan Prediktif

Pemeliharaan prediktif adalah contoh lain keberhasilan penggunaan AI. Siemens menggunakan data mesin untuk mendeteksi potensi kegagalan pada tahap awal dan secara proaktif merencanakan tindakan pemeliharaan. Hal ini tidak hanya meminimalkan waktu henti tetapi juga meningkatkan produktivitas.

Sereact: AI yang diwujudkan

Perusahaan Sereact berspesialisasi dalam pengembangan Embodied AI, sebuah teknologi yang memungkinkan robot melakukan tugas-tugas yang belum dilatih secara eksplisit. Fleksibilitas ini memungkinkan perusahaan untuk menggunakan robot secara efektif bahkan dalam lingkungan yang dinamis.

Rekomendasi tindakan bagi perusahaan

Tujuan yang jelas

Perusahaan harus menentukan tujuan yang jelas sebelum berinvestasi pada AI dan robotika. Sasaran-sasaran ini harus dapat diukur dan didasarkan pada kebutuhan spesifik industri masing-masing.

Pelatihan lebih lanjut bagi karyawan

Pelatihan karyawan sangat penting untuk mendorong penerimaan teknologi baru dan memanfaatkan potensi mereka sepenuhnya. Perusahaan harus berinvestasi secara khusus dalam program pelatihan lebih lanjut dan menyediakan platform yang memfasilitasi transfer pengetahuan.

Kolaborasi dengan mitra teknologi

Bekerja sama dengan mitra teknologi berpengalaman dapat membantu mempercepat penerapan sistem AI dan robotika. Mitra-mitra ini dapat memberikan wawasan berharga mengenai praktik terbaik dan membantu perusahaan mengembangkan solusi yang disesuaikan.

Pertimbangan aspek etika

Pertanyaan etis harus diintegrasikan ke dalam proses pengembangan sejak awal. Perusahaan harus memastikan bahwa sistem AI mereka bekerja secara transparan, adil dan bertanggung jawab.

Produksi cerdas: lebih efisiensi melalui kolaborasi mesin manusia

AI, robotika dan otomatisasi menawarkan peluang besar untuk produksi industri. Perusahaan yang bersedia berinvestasi dalam teknologi ini dan menguasai tantangan terkait dapat mencapai keunggulan kompetitif yang signifikan. Pendekatan strategis yang memperhitungkan aspek keamanan, biaya, pertanyaan etis, dan penerimaan karyawan. Masa depan produksi cerdas terletak pada kerja sama yang masuk akal antara manusia dan mesin - dan dalam memahami teknologi sebagai enabler inovasi dan keberlanjutan.

Dari lokal ke global: UKM menaklukkan pasar global dengan strategi cerdas - Gambar: Xpert.Digital

Di saat kehadiran digital sebuah perusahaan menentukan keberhasilannya, tantangannya adalah bagaimana menjadikan kehadiran ini autentik, individual, dan berjangkauan luas. Xpert.Digital menawarkan solusi inovatif yang memposisikan dirinya sebagai persimpangan antara pusat industri, blog, dan duta merek. Ini menggabungkan keunggulan saluran komunikasi dan penjualan dalam satu platform dan memungkinkan publikasi dalam 18 bahasa berbeda. Kerja sama dengan portal mitra dan kemungkinan penerbitan artikel di Google Berita serta daftar distribusi pers dengan sekitar 8.000 jurnalis dan pembaca memaksimalkan jangkauan dan visibilitas konten. Ini merupakan faktor penting dalam penjualan & pemasaran eksternal (SMarketing).

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Autentik. Secara individu. Global: Strategi Xpert.Digital untuk perusahaan Anda

Mengapa otomatisasi adalah kunci untuk daya saing

Perkembangan Cepat Kecerdasan Buatan (AI), robotika dan otomatisasi secara fundamental mengubah paradigma industri. Teknologi ini tidak lagi dianggap sebagai visi futuristik, tetapi telah menjadi alat nyata yang memiliki potensi untuk merevolusi lanskap produksi. Pengambilan keputusan di perusahaan semakin mengakui peluang besar yang ditawarkan teknologi ini dan melihatnya sebagai kunci daya saing dan inovasi di masa depan. Namun, transformasi menuju lingkungan produksi yang cerdas bukannya tanpa tantangan. Terlepas dari minat besar dan harapan yang tinggi, masih ada rintangan yang harus diatasi untuk memastikan implementasi AI, robotika, dan otomatisasi yang komprehensif dan sukses di perusahaan.

Analisis latar belakang ini menerangi hambatan penting dalam perjalanan menuju produksi yang cerdas. Ini meneliti tantangan -tantangan ini berdasarkan studi, pendapat ahli, dan contoh praktis. Selain itu, strategi dan solusi ditunjukkan untuk berhasil mengatasi hambatan ini dan untuk mengeksploitasi potensi penuh dari teknologi.

Hambatan utama dalam implementasi AI, robotika dan otomatisasi

Pengenalan teknologi baru selalu dikaitkan dengan tantangan. Dalam konteks AI, robotika dan otomatisasi, mereka memanifestasikan diri di berbagai bidang yang saling mengunci dan membutuhkan pandangan holistik.

1. Masalah keamanan dan persyaratan peraturan

Salah satu rintangan terbesar, terutama di industri yang sadar keamanan seperti produksi otomotif atau kedirgantaraan, mewakili masalah keamanan. Kekhawatiran tentang keamanan karyawan dalam hubungannya dengan robot, potensi risiko keputusan AI yang tidak terduga dan kepatuhan dengan persyaratan peraturan yang kompleks menciptakan iklim kehati -hatian.

Integrasi robot kolaboratif (COBOT), sisi dengan orang -orang, membutuhkan konsep keamanan yang canggih. Keduanya harus memastikan keamanan fisik karyawan dan memastikan bahwa sistem AI dalam robot bekerja dengan andal dan diprediksi. Kepatuhan dengan standar keamanan ketat yang berbeda dari satu negara ke negara lain dan dari industri ke industri adalah tantangan lain. Perusahaan tidak hanya harus mematuhi ketentuan lokal, tetapi juga mempertimbangkan pedoman dan rekomendasi internasional untuk bertindak sah.

Untuk mengatasi rintangan ini, penting untuk berinvestasi dalam konsep keamanan yang kuat dan berlapis. Ini termasuk implementasi sistem darurat, penggunaan sensor untuk mengenali hambatan dan pelatihan karyawan dalam penanganan robot yang aman. Selain itu, perusahaan harus memastikan bahwa sistem AI mereka terus dipantau dan diperiksa untuk relevansi keamanan mereka.

2. Biaya tinggi dan dana yang hilang

Biaya investasi awal untuk sistem berbasis AI seringkali cukup besar. Mereka mewakili beban yang signifikan untuk perusahaan kecil dan menengah (UKM). Sensor modern tinggi, lengan robot yang kompleks, dan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model AI dengan cepat menghabiskan biaya tinggi.

Kesulitan untuk secara tepat mengukur laba atas investasi (ROI) proyek AI secara tepat membuat pembiayaan menemukan lebih sulit. Berbeda dengan investasi klasik, di mana biaya dan manfaat seringkali lebih mudah diprediksi, efek implementasi AI lebih kompleks dan kompleks. Fakta bahwa banyak proyek AI hanya mengembangkan efek penuh mereka setelah beberapa waktu dapat membuat keputusan untuk berinvestasi.

Untuk mengatasi rintangan biaya ini, perusahaan harus mempertimbangkan model pembiayaan alternatif, seperti program dukungan negara, opsi leasing atau layanan AI berbasis cloud. Implementasi bertahap dari solusi AI, dimulai dengan proyek percontohan di area tertentu, juga dapat membantu mengurangi investasi awal dan meminimalkan risiko.

3. Kurangnya pengetahuan dan kekurangan pekerja terampil

Kekurangan pekerja terampil di area ACI adalah masalah global yang secara signifikan menghambat pengenalan teknologi baru di perusahaan. Pengembangan dan pengoperasian sistem AI membutuhkan spesialis yang sangat berkualitas yang dapat mengembangkan algoritma yang kompleks, menganalisis data dan melatih model AI. Spesialis ini sangat diminati dan sulit ditemukan di pasar kerja.

Perusahaan harus berinvestasi dalam pelatihan lebih lanjut dari karyawan mereka dan melakukan cara perekrutan baru untuk membangun keterampilan yang diperlukan. Ini termasuk tidak hanya pelatihan pekerja terampil di bidang AI dan robotika, tetapi juga pelatihan lebih lanjut dari karyawan di bidang lain untuk memenuhi perubahan persyaratan dunia kerja. Kemampuan untuk berinteraksi dengan sistem berbasis AI dan menafsirkan hasilnya akan sangat penting bagi banyak profesi di masa depan.

4. Infrastruktur TI dan ketersediaan data

Infrastruktur TI yang kuat adalah dasar bagi keberhasilan penggunaan sistem AI. Namun, banyak perusahaan tidak memiliki perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan untuk mengoperasikan aplikasi AI. Daya komputasi yang diperlukan untuk pelatihan model AI yang kompleks membutuhkan server dan sistem penyimpanan yang kuat. Selain itu, koneksi jaringan yang cepat dan andal sangat penting untuk bertukar data antara lokasi dan sistem yang berbeda.

Ketersediaan data berkualitas tinggi adalah faktor keberhasilan kritis lainnya. Model AI membutuhkan sejumlah besar data untuk dipelajari dan ditingkatkan. Data tidak hanya tersedia, tetapi juga bersih, sepenuhnya dan relevan untuk aplikasi masing -masing. Penetapan infrastruktur data yang sesuai yang mengintegrasikan data dari berbagai sumber dan disiapkan untuk analisis AI adalah tugas kompleks yang disajikan oleh banyak perusahaan dengan tantangan yang cukup besar.

5. masalah etika dan hukum

Penggunaan AI menimbulkan sejumlah pertanyaan etis yang harus diperiksa dengan cermat. Ini termasuk masalah tanggung jawab jika terjadi keputusan yang salah dari sistem AI, perlindungan privasi pengguna dan penghindaran diskriminasi terhadap distorsi algoritmik. Kerangka hukum untuk penggunaan AI masih belum jelas di banyak bidang. Perusahaan harus menyadari bahwa mereka bertanggung jawab atas efek dari sistem AI mereka dan bahwa undang -undang dan peraturan yang ada mungkin tidak cukup untuk mencakup semua aspek penggunaan AI.

Pengembangan sistem AI yang dapat membuat keputusan otonom membutuhkan pertimbangan etis yang cermat. Perusahaan harus memastikan bahwa sistem AI mereka bekerja secara adil, transparan, dan bertanggung jawab. Selain itu, Anda harus mengembangkan pedoman dan proses yang jelas untuk memastikan kepatuhan dengan standar etika dan hukum. Perkembangan AI yang cepat membutuhkan adaptasi dari undang -undang dan peraturan yang ada.

6. Penerimaan dan kepercayaan karyawan

Pengenalan sistem AI dapat menyebabkan ketidakpastian dan ketakutan di antara karyawan. Ketakutan bahwa pekerjaan akan hilang karena otomatisasi tersebar luas dan dapat memengaruhi penerimaan teknologi baru. Selain itu, gagasan bahwa sistem AI memantau, ketidakpercayaan, dan melawan pekerjaan karyawan dapat memantau, tidak percaya dan menolak.

Untuk mengatasi tantangan ini, penting untuk memasukkan karyawan dalam proses transformasi pada tahap awal dan untuk mengomunikasikan keuntungan AI secara transparan. Perusahaan harus melatih karyawan dalam cara mereka dapat bekerja dengan sistem AI dan bagaimana sistem ini dapat mendukung mereka dalam pekerjaan sehari -hari mereka. Karyawan harus memiliki perasaan bahwa sistem AI tidak berfungsi untuk menggantikannya, tetapi untuk mendukung dan membebaskan mereka dalam pekerjaan mereka.

7. Keberlanjutan dan efisiensi energi

Keberlanjutan dan efisiensi energi tidak hanya kewajiban sosial, tetapi juga faktor utama untuk daya saing perusahaan. Robotika memainkan peran penting dalam mencapai tujuan keberlanjutan, karena mereka dapat mengurangi konsumsi material, meningkatkan efisiensi energi dan mengurangi limbah. Pengembangan dan implementasi solusi robot berkelanjutan yang meminimalkan jejak ekologis karenanya sangat penting.

Perusahaan harus memenuhi tujuan keberlanjutan PBB dan peraturan terkait untuk tetap kompetitif. Integrasi robot ke dalam proses produksi tidak hanya memungkinkan penggunaan sumber daya yang lebih efisien, tetapi juga pengurangan emisi dan peningkatan pengelolaan limbah.

Model dan Teknologi Bisnis Baru

Pengembangan model bisnis baru, seperti "robot-as-a-service" (RAAS), memungkinkan perusahaan untuk menyewa robot dan mengakses pemeliharaan dan dukungan mereka. Model ini menurunkan investasi awal dan membuat teknologi robotika lebih mudah diakses oleh perusahaan kecil dan menengah. Dengan RAAS, perusahaan dapat bereaksi lebih fleksibel terhadap perubahan kebutuhan produksi dan manfaat dari keunggulan otomatisasi tanpa harus melakukan investasi awal yang tinggi.

Pendapat ahli tentang tantangan

Para ahli dari industri dan penelitian menekankan pentingnya desain kerja yang berpusat pada manusia saat menerapkan AI, robotika, dan otomatisasi. Dalam kombinasi manusia dan mesin, mereka melihat peluang terbesar untuk masa depan kerja. Sistem AI harus mendukung orang dan membebaskan mereka dari monotonik atau tugas berbahaya, tetapi tidak menggantikan.

Kata Susanne Bieller, Sekretaris Jenderal Federasi Robotika Internasional (IFR), menekankan bahwa tidak akan ada kecerdasan robot buatan di masa mendatang yang lebih unggul daripada kecerdasan manusia di semua bidang. Robot, bahkan dengan AI, tidak akan dapat sepenuhnya menggantikan kemampuan manusia untuk beradaptasi, fleksibilitas, dan pemecahan masalah. Dia melihat kasus penggunaan yang paling masuk akal untuk AI dalam robotika di bidang lingkungan dan optimalisasi kinerja robot.

Prof. Dr. Jan Peters, kepala penelitian di Pusat Penelitian Jerman untuk Kecerdasan Buatan (DFKI), melihat potensi besar dalam robotika industri jika lingkungan tidak lagi harus disesuaikan dengan robot. Dia yakin bahwa robot akan menemukan jalan mereka ke jutaan rumah tangga jika mereka terjangkau.

Michael Mayer-Rosa dari Delta Electronics menekankan perlunya mengatasi tantangan seperti jaminan keamanan dan keandalan, kompleksitas pemrosesan data, integrasi ke dalam sistem yang ada dan kepatuhan terhadap standar etika dan hukum.

Jens Kotlarski, CEO Vor Robotik, menekankan pentingnya AI untuk membuat penggunaan robot lebih fleksibel, terutama untuk tugas atau proses kompleks dengan perubahan dinamis.

Contoh sukses penerapan AI, robotika, dan otomatisasi

Banyak perusahaan telah berhasil mengintegrasikan AI, robotika, dan otomatisasi ke dalam proses bisnis mereka dan mencapai hasil yang mengesankan.

Walmart

Perusahaan ritel menggunakan AI untuk mengoptimalkan rantai pasokannya. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, Walmart dapat mempersingkat waktu pengiriman dan mengoptimalkan tingkat inventaris. Robot bertenaga AI digunakan untuk manajemen inventaris dan pergudangan otomatis.

Saudara Internasional

Perusahaan telah berhasil mengintegrasikan AI ke dalam proses perekrutannya. Sistem yang didukung AI membantu mengidentifikasi kandidat yang cocok, merencanakan wawancara, dan menjawab FAQ. Hasilnya, Brother mampu meningkatkan jumlah lamaran secara signifikan dan secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan untuk mengisi posisi yang terbuka.

Siemens

Perusahaan teknologi ini menggunakan AI untuk menerapkan pemeliharaan prediktif dalam proses manufakturnya. Dengan menganalisis data alat berat, potensi kegagalan dapat diidentifikasi sejak dini dan tindakan pemeliharaan dapat direncanakan secara proaktif. Hal ini meminimalkan waktu henti dan meningkatkan produktivitas. Selain itu, Siemens juga menggunakan model AI untuk mengoptimalkan dan mengendalikan proses produksi di pabrik manufakturnya.

BMW

Pabrikan mobil tersebut sedang menguji penggunaan robot humanoid dalam produksi untuk mendukung karyawan dalam tugas-tugas yang menuntut fisik. BMW juga sedang mengkaji penggunaan robot kognitif yang dilengkapi AI dan dapat lebih memahami lingkungan.

bereaksi

Perusahaan Stuttgart mengkhususkan diri dalam pengembangan AI untuk robot. Perusahaan ini menggabungkan penalaran visual zero-shot dengan instruksi obrolan dalam bahasa alami. Fitur-fitur ini memungkinkan robot melakukan tugas-tugas yang tidak dilatih secara eksplisit.

Peran robot dalam otomatisasi

Ada berbagai jenis robot yang digunakan dalam otomatisasi, dan masing-masing jenis memiliki kelebihan dan bidang penggunaannya masing-masing:

Robot kolaboratif (cobot)

Cobot dirancang untuk bekerja secara aman dengan manusia. Mereka sering digunakan untuk tugas-tugas yang membutuhkan ketelitian dan keterampilan, seperti: B. pekerjaan perakitan atau pengendalian mutu.

Robot Seluler Otonom (AMR)

AMR dapat bergerak secara mandiri di lingkungannya dan sering digunakan dalam bidang logistik dan pergudangan untuk mengangkut material atau mengambil barang.

Robot humanoid

Robot humanoid memiliki bentuk yang mirip dengan manusia dan digunakan untuk tugas-tugas yang membutuhkan keterampilan manusia, seperti: Misalnya interaksi dengan pelanggan atau dukungan dengan tugas manual yang rumit.

Cocok untuk:

• Pasar senilai $180 miliar: 2024 adalah tahun AI - 2025 bisa menjadi tahun cobot dan robotika

Dimensi hukum dan etika

Masalah etika dan hukum seputar AI dan robotika sangatlah kompleks dan memerlukan diskusi komprehensif serta pedoman yang jelas.

Tantangan hukum

Pertanyaan hukum terutama berkaitan dengan tanggung jawab dan persetujuan, khususnya di sektor kesehatan. Karena sistem AI dirancang sebagai sistem pembelajaran, masalah muncul dalam penilaian risiko dan penetapan tanggung jawab yang jelas.

Aspek etika

Tantangan etika muncul terkait perlindungan data, diskriminasi, dan otonomi sistem AI. Penting agar sistem AI bekerja secara adil dan transparan serta menghormati privasi pengguna. Dilema khusus muncul bagi perusahaan yang mengembangkan teknologi AI yang juga dapat digunakan untuk aplikasi militer.

Biaya dan ROI AI, robotika, dan otomatisasi

Berinvestasi dalam AI dan robotika memerlukan biaya, namun penting juga untuk mempertimbangkan potensi laba atas investasi.

Faktor biaya

Biaya meliputi biaya akuisisi, biaya implementasi, biaya lisensi, biaya pemeliharaan dan biaya pelatihan. Jumlah pastinya tergantung pada kompleksitas sistem dan aplikasi masing-masing.

Perhitungan ROI

Menghitung ROI itu rumit dan harus mempertimbangkan berbagai faktor seperti: B. Penghematan waktu, peningkatan produktivitas, peningkatan penjualan dan penghematan biaya. Studi menunjukkan bahwa dengan RPA, perusahaan dapat mencapai ROI yang tinggi dan mengembalikan investasi mereka dalam waktu singkat.

Dampak terhadap dunia kerja dan persyaratan kualifikasi

AI, robotika, dan otomatisasi akan mengubah dunia kerja secara mendasar.

Perubahan di dunia kerja

Banyak tugas rutin yang diotomatisasi, yang dapat menyebabkan hilangnya pekerjaan. Pada saat yang sama, lapangan kerja baru diciptakan di berbagai bidang seperti pengembangan AI, robotika, dan analisis data.

Persyaratan kualifikasi baru

Meningkatnya prevalensi AI mengharuskan pekerja untuk memiliki keterampilan baru. Studi memperkirakan bahwa sebagian besar pekerja memerlukan pelatihan ulang atau peningkatan keterampilan agar dapat mengikuti perubahan di dunia kerja. Model Bahasa Besar (LLM) khususnya mempunyai potensi untuk mengambil sebagian besar tugas pekerjaan.

Segitiga otomatisasi

Konsep “Segitiga Otomasi” menekankan pentingnya pendekatan yang seimbang terhadap otomatisasi. Dalam segitiga ini, kemampuan otomasi perangkat keras, kemampuan otomasi perangkat lunak, dan tenaga kerja manusia dengan kemampuan beradaptasi, kreativitas, dan ketahanannya harus seimbang.

Kolaborasi manusia-mesin

Masa depan dunia kerja terletak pada kolaborasi antara manusia dan mesin. Sistem AI dimaksudkan untuk mendukung manusia dan membebaskan mereka dari tugas-tugas yang monoton atau berbahaya. Kreativitas dan fleksibilitas manusia tetap dibutuhkan.

Manusia dan Mesin: Peran Kunci Kolaborasi di Era Digital

AI, robotika, dan otomasi menawarkan potensi besar bagi perusahaan untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan meningkatkan daya saing. Namun, penerapan teknologi ini menghadirkan tantangan. Masalah keselamatan, biaya tinggi, kekurangan keterampilan, masalah etika dan hukum, serta penerimaan karyawan harus diperhitungkan.

Perusahaan yang sukses menunjukkan bagaimana AI, robotika, dan otomatisasi dapat digunakan secara menguntungkan. Walmart mengoptimalkan rantai pasokannya, Brother International mengotomatiskan proses perekrutan, dan Siemens menggunakan AI untuk pemeliharaan prediktif dan pengendalian proses.

Masa depan dunia kerja terletak pada kolaborasi manusia-mesin. Sistem AI dimaksudkan untuk mendukung manusia dan membebaskan mereka dari tugas-tugas yang monoton atau berbahaya. Kreativitas dan fleksibilitas manusia tetap dibutuhkan.

Untuk memanfaatkan sepenuhnya potensi AI, robotika, dan otomatisasi, perusahaan harus secara aktif mengatasi tantangan dan menciptakan kondisi kerangka kerja yang diperlukan. Investasi dalam pelatihan lebih lanjut, pengembangan infrastruktur TI yang kuat dan pertimbangan aspek etika dan hukum sangat penting untuk keberhasilan.

Tren masa depan dalam robotika berbasis AI akan mendorong pengembangan robot yang lebih cerdas dan fleksibel sehingga dapat beradaptasi dengan lebih baik terhadap lingkungan dinamis dan melakukan tugas-tugas yang lebih kompleks. Integrasi AI ke dalam robotika akan semakin mempercepat otomatisasi di berbagai industri dan mengarah pada penerapan baru di berbagai bidang seperti logistik, layanan kesehatan, dan pertanian.

Rekomendasi untuk perusahaan

Perusahaan yang ingin berhasil mengimplementasikan AI, robotika, dan otomatisasi harus mempertimbangkan rekomendasi berikut:

• Definisi target yang jelas: Tentukan tujuan yang jelas untuk penggunaan AI dan robotika untuk memilih solusi yang tepat dan memaksimalkan ROI.
• Implementasi: Mulailah dengan proyek percontohan untuk menguji nilai tambah teknologi dan secara bertahap skala pendekatan yang berhasil.
• Investasi dalam pelatihan lebih lanjut: menginginkan karyawan Anda dalam menangani sistem dan robot AI untuk mempromosikan penerimaan dan untuk sepenuhnya mengeksploitasi potensi teknologi.
• Kerjasama dengan para ahli: Bekerja dengan mitra teknologi dan pakar AI untuk mengembangkan solusi yang dibuat khusus dan untuk menguasai tantangan implementasi.
• Aspek Etis dan Hukum: Mempertimbangkan implikasi etis dan hukum dari AI dan robotika dan pastikan bahwa sistem Anda bekerja adil, transparan dan bertanggung jawab.

Dengan mempertimbangkan rekomendasi ini, perusahaan dapat menggunakan keuntungan AI, robotika dan otomatisasi dan berhasil menguasai tantangan dalam perjalanan menuju produksi cerdas. Transformasi ke produksi cerdas adalah proses berkelanjutan yang membutuhkan fleksibilitas, kemauan untuk berinovasi dan kemampuan untuk mengikuti teknologi yang terus berubah. Ini adalah satu -satunya cara untuk mengamankan daya saing mereka dan memanfaatkan peluang yang ditawarkan teknologi ini.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus