Diterbitkan pada: 27 Januari 2025 / Pembaruan dari: 27 Januari 2025 - Penulis: Konrad Wolfenstein
Pembunuh Pekerjaan atau Joker? Kebenaran tentang otomatisasi, AI dan robotika - dari jalur perakitan ke "tali peringatan"? - Gambar: xpert.digital
Pabrik Cerdas: Tantangan dan Solusi dalam perjalanan menuju produksi cerdas
Dari jalur perakitan ke "tali peringatan": robot AI mengubah aturan permainan industri
Produksi industri sedang dalam fase perubahan besar. Teknologi baru seperti Kecerdasan Buatan (AI), robotika dan otomatisasi menjanjikan perubahan yang jauh di hampir semua industri, dari industri manufaktur dan logistik hingga perawatan kesehatan dan ritel. Banyak pengambilan keputusan menyadari potensi besar dari teknologi ini dan mempertimbangkan AI, robotika dan otomatisasi sebagai kunci untuk masa depan. Pada saat yang sama, praktik ini menunjukkan bahwa masih ada rintangan yang cukup besar untuk diatasi sebelum produksi yang cerdas dan rantai proses dapat membangun diri mereka di seluruh papan.
Berikut ini diperiksa hambatan mana yang ada dalam perjalanan menuju produksi cerdas, bagaimana perusahaan dapat berhasil memenuhi tantangan ini dan tren dan perkembangan mana yang membentuk masa depan AI, robotika dan otomatisasi. Fokusnya adalah pada presentasi yang ditentukan dengan baik dan dapat dimengerti: ini adalah tentang menekankan aspek -aspek terpenting, menjelaskan istilah teknis yang diperlukan dan memperoleh rekomendasi untuk tindakan dalam praktiknya.
Cocok untuk:
- Pabrik Cerdas: Jaringan data super cepat untuk skenario intralogistik masa depan – teknologi & jaringan 5G – jaringan kampus 5G SA
- Pabrik Cerdas: Dengan intralogistik yang efektif menuju Industri 4.0
1. Potensi dan makna AI, robotika dan otomatisasi
Teknologi revolusioner untuk daya saing dan pertumbuhan
Perusahaan semakin berurusan dengan sistem AI, robotika dan otomatisasi karena mereka menjanjikan peningkatan produktivitas yang signifikan, biaya yang lebih rendah dan daya saing yang lebih tinggi. Di banyak daerah, hasil spesifik sudah dapat diamati: sistem berbasis AI mengambil analisis yang kompleks, mengidentifikasi sumber kesalahan dalam proses produksi atau memungkinkan pemeliharaan mesin yang berwawasan ke depan. Robot dapat mengambil tugas yang monoton, melelahkan secara fisik dan berpotensi berbahaya, sementara proses otomatis mengoptimalkan efisiensi seluruh rantai pasokan.
Contoh dari latihan
- Logistik: Robot seluler otonom (AMR) digunakan di kamp untuk memilih atau mengangkut barang. Ini meningkatkan efisiensi dan mengurangi karyawan.
- Manufaktur: Robot kolaboratif (COBOT) bekerja berdampingan dengan orang -orang dan memungkinkan penyesuaian langkah -langkah produksi yang fleksibel.
- Sektor Layanan: Sistem AI dapat mengedit pertanyaan pelanggan, menggunakan chatbots otomatis untuk menjawab pertanyaan dan dengan demikian meningkatkan layanan pelanggan.
- Kesehatan: Robot digunakan untuk operasi atau rehabilitasi, sementara aplikasi AI dapat mendukung dokter dalam diagnosis.
Contoh -contoh ini menggambarkan berbagai aplikasi. Namun, terlepas dari pandangan positif ini, ada beragam tantangan yang membuatnya sulit untuk menerobos untuk digunakan secara nasional.
Cocok untuk:
2. Hambatan dan Tantangan Pusat
Masalah keselamatan dan persyaratan peraturan
Perusahaan dan publik sering menemukan teknologi baru dengan hati -hati. Pertanyaan keamanan memainkan peran sentral: Jika robot bekerja secara langsung dengan orang -orang, kecelakaan harus dicegah. Ini berlaku khususnya untuk robot kolaboratif (COBOT) yang berbagi ruang kerja dengan karyawan. Bahkan pelanggaran terkecil dapat memiliki konsekuensi yang berpotensi serius, itulah sebabnya sistem sering dilengkapi dengan sensor tambahan, mekanisme berhenti otomatis atau perangkat pelindung.
"Perusahaan harus berinvestasi dalam konsep keamanan yang kuat sehingga sistem dan robot AI sesuai dengan standar keamanan yang berlaku," adalah persyaratan yang sering dapat didengar dari industri dan penelitian. Selain itu, persyaratan peraturan yang ketat terjadi di banyak industri yang berkisar dari perlindungan data hingga kewajiban produk. Dalam hal aplikasi AI khususnya, tidak jelas bagaimana pertanyaan pertanggungjawaban harus dijawab jika sistem pembelajaran membuat keputusan yang salah. Di sini undang -undang harus segera disesuaikan dan membuat kondisi kerangka kerja yang jelas.
Biaya tinggi dan kurangnya dana
Biaya masih merupakan rintangan penting. Pengembangan dan implementasi solusi AI serta solusi robotika dan otomatisasi dikaitkan dengan investasi awal yang tinggi. Ini dimulai dengan perangkat keras, misalnya dalam sensor dan aktuator, berlanjut dengan platform robotika dan juga mencakup komponen yang sangat khusus seperti prosesor lidar atau efisien. Titik biaya tambahan adalah pengembangan perangkat lunak: algoritma AI kadang -kadang harus dikembangkan dan dilatih untuk aplikasi khusus, yang membutuhkan spesialis yang memenuhi syarat dan kapasitas komputasi yang mahal.
Khusus untuk perusahaan kecil dan menengah, beban keuangan seringkali merupakan rintangan utama, terutama karena pengembalian investasi (ROI) spesifik untuk proyek AI tidak selalu ditentukan tepat sebelumnya. Namun demikian, ada cara untuk menghindari masalah ini:
- Layanan Cloud: Layanan AI berbasis cloud dapat menyewa daya komputasi dan ruang penyimpanan yang secara fleksibel dan menghindari biaya perangkat keras yang tinggi.
- Proyek percontohan: Perusahaan dapat mulai dengan proyek yang lebih kecil dan mengukur keberhasilan mereka sebelum melakukan investasi yang lebih besar.
- Proyek Kerjasama dan Penelitian: Kerjasama dengan universitas, lembaga penelitian atau mitra teknologi memungkinkan biaya untuk berbagi dan bertukar pengetahuan.
Kurangnya pekerja terampil dan kurangnya pengetahuan
Kurangnya staf yang memenuhi syarat adalah salah satu tantangan terbesar dalam mengimplementasikan proyek AI dan robotika. Perusahaan membutuhkan para ahli yang memiliki pengetahuan pemrograman dan pemahaman yang ditentukan dengan baik tentang pembelajaran mesin, kontrol robotika dan analisis data. Pada saat yang sama, keterampilan antarmuka diperlukan, karena integrasi solusi AI atau robot ke dalam proses yang ada juga membutuhkan pemahaman tentang proses bisnis dan perencanaan strategis.
Jika spesialis ini tidak ditemukan tepat waktu, pengembangannya hanya berkembang secara perlahan. Untuk menangkal hal ini, banyak perusahaan mengandalkan pelatihan lebih lanjut dari tenaga kerja mereka yang ada. Format pembelajaran baru, program sertifikasi, dan kursus online memungkinkan untuk menyampaikan AI yang relevan dan pengetahuan otomatisasi yang relevan tanpa harus melepaskan pekerjaan mereka. Pilihan lain adalah intensifikasi kerja sama dengan lembaga pendidikan atau start-up yang telah mengatur keterampilan di bidang ini.
Infrastruktur TI dan ketersediaan data
Sistem AI dan robotika modern bergantung pada infrastruktur TI yang andal dan kuat. Sejumlah besar data harus dicatat, ditransfer, disimpan dan dievaluasi. Pemrosesan nyata -waktu juga tergantung pada lingkungan produksi - penundaan dapat menyebabkan kerusakan pada mesin atau produk. Jika jaringan perusahaan tidak stabil atau terlalu lambat, aplikasi AI hanya dapat digunakan sampai batas terbatas.
Selain infrastruktur, kualitas dan ketersediaan data juga merupakan faktor yang menentukan. Model AI harus dilatih dengan data yang luas sehingga mereka dapat mengenali koneksi dan belajar darinya. Namun, seringkali ada kurangnya format standar atau set data berlabel yang cukup. Selain itu, ada kekhawatiran tentang perlindungan data, rahasia bisnis dan kepatuhan di banyak bidang, terutama di lingkungan B2B. Oleh karena itu perusahaan diharuskan untuk mengembangkan konsep untuk manajemen data yang efektif, misalnya dengan memperkenalkan pedoman tata kelola data dan memastikan penggunaan data yang aman dan transparan.
Aspek etika dan hukum
Sistem dan robot AI menimbulkan sejumlah pertanyaan etis dan hukum. Fokus utamanya adalah pada tanggung jawab: siapa yang bertanggung jawab ketika aplikasi yang didukung AI membuat ramalan palsu atau robot bereaksi secara tidak benar dalam skenario kritis? Ada juga pertanyaan tentang perlindungan data dan privasi. Aplikasi AI yang mengevaluasi data pribadi harus memenuhi pedoman perlindungan data yang ketat. Di banyak industri, ada juga keras bahwa sistem AI dapat meningkatkan distorsi dan diskriminasi jika data yang digunakan tidak cukup beragam.
Ada juga diskusi tentang aplikasi militer dari AI dan robotika. Perusahaan yang mengembangkan teknologi penggunaan ganda dihadapkan dengan tuduhan bahwa produk mereka juga dapat digunakan untuk tujuan militer. Di sini, etika harus berlabuh dalam strategi perusahaan untuk mencegah penyalahgunaan. Di bidang sehari-hari, misalnya dalam robot layanan atau sistem bantuan berbasis AI untuk rumah Anda sendiri, perlindungan data dan privasi adalah aspek utama yang seharusnya sudah diperhitungkan dalam pengembangan produk.
Penerimaan dan kepercayaan karyawan
Terlepas dari semua antusiasme untuk teknologi baru, tidak boleh dilupakan bahwa pengenalan AI dan robotika di perusahaan membawa perubahan besar bagi karyawan. Sering ada kekhawatiran bahwa pekerjaan dapat dihilangkan atau karyawan mendapat tekanan dengan pemantauan permanen. Oleh karena itu penting untuk berkomunikasi lebih awal dan transparan bagaimana teknologi harus digunakan dan manfaat apa yang diberikannya kepada semua orang.
"Masa depan terletak pada kerja sama antara manusia dan mesin - bukan di perpindahan," adalah prinsip panduan yang sering dikutip. Karyawan harus diintegrasikan ke dalam proses pembuatan keputusan sehingga mereka dapat mengidentifikasi dengan inovasi. Program pelatihan dan pelatihan lebih lanjut membantu mengurangi ketakutan dan memperkuat kepercayaan diri dalam berurusan dengan AI, robotika, dan otomatisasi.
3. Suara dari industri dan penelitian
Dalam industri ini ada konsensus luas bahwa AI dan robotika terutama digunakan untuk memperluas keterampilan orang dan membuat pekerjaan mereka lebih aman dan efisien. Dari perspektif banyak ahli, perpindahan lengkap pekerja manusia oleh mesin cerdas tidak realistis atau diinginkan.
Dr. Susanne Bieller, Sekretaris Jenderal Federasi Robotika Internasional (IFR), sering dikutip mengatakan: “Di masa mendatang, tidak akan ada kecerdasan robot buatan yang lebih unggul dari kecerdasan manusia di semua bidang.” Kombinasi AI yang saat ini tidak dapat sepenuhnya menggantikan manusia dalam hal kemampuan beradaptasi, fleksibilitas, dan keterampilan pemecahan masalah yang kreatif. Sebaliknya, ia melihat “kasus penggunaan AI yang paling berguna dalam robotika dalam pengenalan lingkungan dan dalam mengoptimalkan kinerja robot.”
Juga Prof.Dr. Jan Peters, kepala penelitian di pusat penelitian AI ternama, melihat potensi besar dalam robotika industri, terutama dengan premis bahwa di masa depan lingkungan tidak lagi harus beradaptasi dengan robot, tetapi robot akan memiliki kemampuan untuk beradaptasi. tugas yang berbeda secara mandiri Menyiapkan lingkungan produksi. “Saya yakin bahwa robot akan dapat digunakan oleh jutaan rumah tangga segera setelah harganya terjangkau,” adalah sebuah visi yang berulang kali ia ungkapkan dalam wawancara.
Michael Mayer-Rosa, perwakilan sebuah perusahaan teknologi, menyoroti aspek-aspek seperti keamanan dan keandalan, kompleksitas pemrosesan data, serta masalah etika dan hukum sebagai tantangan terbesar. Jens Kotlarski, direktur pelaksana sebuah perusahaan robotika, menekankan pentingnya AI untuk desain penggunaan robot yang fleksibel, terutama dalam tugas-tugas kompleks atau dalam skenario dengan perubahan dinamis.
Cocok untuk:
4. Contoh sukses dari latihan
Melihat keberhasilan penerapannya menunjukkan potensi yang ada pada AI, robotika, dan otomasi jika perusahaan berhasil mengatasi rintangan teknis, organisasi, dan budaya.
- Walmart: Perusahaan menggunakan AI untuk mengoptimalkan rantai pasokannya, mempersingkat waktu pengiriman, dan meningkatkan tingkat inventaris. Selain itu, Walmart menggunakan robot bertenaga AI untuk mengelola inventaris. Peningkatan efisiensi berdampak positif pada keseluruhan rantai nilai.
- Brother International: Brother International mengandalkan AI untuk merekrut. Sistem otomatis mengidentifikasi kandidat yang cocok, menjadwalkan wawancara, dan menjawab pertanyaan standar dalam proses lamaran. Hal ini secara signifikan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengisi suatu posisi.
- Siemens: Grup ini menggunakan AI untuk pemeliharaan prediktif dalam produksi. Dengan menganalisis data mesin, potensi kegagalan dapat diidentifikasi sejak dini dan diperbaiki secara terencana. Hal ini mengurangi waktu henti dan meningkatkan produktivitas. Selain itu, model AI digunakan untuk mengoptimalkan dan mengontrol proses produksi, sehingga mengurangi konsumsi energi dan meningkatkan kecepatan produksi.
- BMW: Robot humanoid digunakan di pabrik untuk pertama kalinya untuk mendukung karyawan yang melakukan pekerjaan fisik berat. BMW juga sedang mengkaji penggunaan robot kognitif yang dapat menggunakan AI untuk merasakan lingkungan sekitar dan melakukan tugas yang lebih kompleks.
- Sereact: Sebuah perusahaan yang didedikasikan untuk apa yang disebut “AI yang diwujudkan”. Di sini, penalaran visual zero-shot dan instruksi suara digabungkan sehingga robot juga dapat melakukan tugas-tugas yang tidak dilatih secara eksplisit. Fleksibilitas ini dapat memberikan keuntungan yang sangat besar, terutama untuk digunakan di bengkel dan tempat penyimpanan, misalnya ketika proses sering berubah.
5. Jenis Robot dalam Otomasi
Robotika telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Ada berbagai jenis robot yang telah dikembangkan untuk kebutuhan khusus dan masing-masing memiliki kekuatannya sendiri:
- Robot Kolaboratif (Cobots): Cobot dirancang untuk bekerja secara langsung dengan manusia. Mereka memiliki sistem sensor yang dimaksudkan untuk mencegah kecelakaan dan relatif mudah untuk diprogram. Area penerapan yang umum mencakup pekerjaan perakitan, pekerjaan presisi, atau jaminan kualitas.
- Robot bergerak otonom (AMR): AMR menavigasi lingkungannya tanpa pedoman tetap dan dapat merencanakan rute secara mandiri. Hal ini membuat mereka sangat populer di bidang logistik, misalnya untuk membawa material dari satu tempat ke tempat lain atau melakukan pengambilan pesanan di gudang secara mandiri.
- Robot humanoid: Robot ini meniru bentuk dan gerakan manusia. Bidang penerapan Anda berkisar dari kepedulian dan dukungan hingga kegiatan demonstrasi di pameran dagang. Alat ini umumnya lebih mahal dan lebih kompleks dibandingkan cobot atau AMR, namun di masa depan alat ini mungkin akan sangat menarik di bidang yang memerlukan interaksi manusia dan keterampilan motorik halus.
6. Keberlanjutan dan efisiensi energi
Salah satu aspek yang menjadi semakin penting dalam beberapa tahun terakhir adalah pertanyaan tentang keberlanjutan. AI dan robotika dapat menjadikan produksi lebih ramah lingkungan dan hemat sumber daya dalam banyak hal. Optimalisasi proses produksi secara otomatis membantu mengurangi limbah material, mengoptimalkan interval perawatan, dan memanfaatkan energi dengan lebih baik.
Misalnya, robot dapat diprogram untuk hanya bekerja ketika benar-benar diperlukan, atau untuk beralih ke mode hemat energi selama waktu di luar jam sibuk. Dalam rantai pasokan, emisi CO₂ dapat dikurangi melalui perencanaan rute yang cerdas. Selain itu, sensor dan analisis AI memudahkan dalam mendeteksi titik lemah dalam proses produksi sehingga sumber daya dapat digunakan secara lebih spesifik.
Perusahaan yang secara aktif mengupayakan otomatisasi hemat energi biasanya mendapatkan keuntungan lebih dari sekadar aspek finansial. Karena standar lingkungan yang ketat dan target pengurangan CO₂ semakin menjadi faktor kompetitif, produksi berkelanjutan juga meningkatkan reputasi dan menjamin keuntungan pasar jangka panjang.
7. Biaya dan ROI AI, robotika, dan otomatisasi
Faktor biaya
Total biaya penerapan sistem AI dan robotika dapat terdiri dari banyak komponen:
- Pembelian perangkat fisik (lengan robot, sensor, perangkat keras)
- Pengembangan dan implementasi perangkat lunak
- Biaya lisensi untuk alat AI dan platform pemrosesan data
- Kontrak pemeliharaan dan servis
- Pelatihan dan pendidikan lanjutan bagi karyawan
Menghitung ROI
Perusahaan sering kali mengevaluasi proyek AI berdasarkan laba atas investasi. Artinya dihitung pada titik mana investasi tersebut akan dikompensasi dalam bentuk penghematan biaya atau penjualan tambahan dan berapa keuntungan yang bisa diharapkan dalam jangka menengah. Perlu dicatat bahwa solusi AI, robotika, dan otomasi tidak hanya menghasilkan penghematan waktu dan biaya secara langsung, namun seringkali juga meningkatkan kualitas produk, kepuasan karyawan, dan loyalitas pelanggan.
Pengalaman praktis menunjukkan bahwa investasi dalam proses otomatis seringkali dapat membuahkan hasil dalam beberapa bulan jika direncanakan dan diterapkan dengan baik. Contoh klasiknya adalah Robotic Process Automation (RPA) dalam administrasi atau layanan pelanggan, di mana tugas yang berulang diotomatisasi dan oleh karena itu diselesaikan secara signifikan dengan lebih hemat biaya.
8. Dampak terhadap dunia kerja dan kebutuhan keterampilan
Perubahan di dunia kerja
Di satu sisi, penggunaan AI dan robotika dapat menggantikan aktivitas rutin sehingga membahayakan pekerjaan; di sisi lain, bidang profesional baru bermunculan, misalnya dalam pengembangan AI, analisis data, atau pemeliharaan sistem otomatis yang kompleks. Peluang baru juga terbuka dalam profesi tradisional ketika alat yang didukung AI membuat pekerjaan sehari-hari lebih mudah dan memungkinkan fokus pada tugas-tugas yang lebih kompleks dan kreatif.
Hal ini mengakibatkan pergeseran profil keterampilan: jika sebelumnya keterampilan manual saja sudah cukup, kini diperlukan pengetahuan dasar tentang pemrosesan data, otomatisasi, dan aplikasi AI. Pada saat yang sama, kolaborasi manusia-mesin memerlukan pemahaman teknis tertentu dan kemauan untuk terlibat dalam proses kerja baru.
Persyaratan kualifikasi baru
Banyak penelitian berasumsi bahwa dalam beberapa tahun ke depan, sebagian besar karyawan akan memerlukan pelatihan lebih lanjut atau pelatihan ulang agar dapat mengikuti perubahan. Kemampuan untuk menggunakan dan memahami aplikasi AI memainkan peran yang sangat penting. Mereka yang dapat merancang, mendukung, atau mengembangkan lebih lanjut proses otomatis yang kompleks akan sangat diminati di masa depan.
Topik model bahasa besar (LLM), yaitu model bahasa AI yang hampir dapat meniru komunikasi manusia secara autentik, saat ini sedang mendapat banyak perhatian. Model ini dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti pembuatan teks otomatis, menjawab pertanyaan pelanggan, atau dalam manajemen pengetahuan perusahaan. Diperkirakan LLM dapat mengambil sebagian besar pekerjaan kantor di masa depan, sehingga meningkatkan produktivitas di banyak bidang. Namun, penting bagi karyawan untuk belajar menggunakan sistem ini secara kompeten dan mempertanyakannya secara kritis.
“Segitiga Otomatisasi”
Konsep “segitiga otomasi” sering kali digunakan dalam diskusi tentang masa depan dunia kerja. Ini mewakili keseimbangan antara:
- Otomatisasi perangkat keras (robotika, mesin)
- Otomatisasi perangkat lunak (misalnya RPA, algoritma AI)
- Tenaga kerja manusia (dengan kreativitas, interaksi sosial dan fleksibilitas)
“Kunci kesuksesan terletak pada penggabungan optimal kemampuan mesin dan bakat manusia.” Dalam filosofi ini, manusia dan mesin harus saling melengkapi: mesin melakukan pekerjaan yang berulang, berat, dan berbahaya; Orang fokus pada tugas yang memerlukan penilaian, empati, atau pemecahan masalah secara kreatif.
9. Model Bisnis Baru: Robot-as-A-Service (RAAS)
Perkembangan yang menarik dalam pengenalan robotika di perusahaan adalah munculnya model layanan. Mirip dengan perangkat lunak-sebagai-layanan (SaaS), perusahaan dapat menyewa robot dan layanan terkait seperti pemeliharaan dan dukungan alih-alih membelinya. Pendekatan ini disebut sebagai robot-as-a-service (RAAS).
RAAS khususnya memudahkan perusahaan kecil dan menengah untuk memperkenalkan teknologi otomatisasi karena investasi awal yang tinggi dihilangkan. Penyedia layanan biasanya bertanggung jawab atas kelancaran fungsi robot dan pembaruan rutin. Ini mengurangi risiko kesalahpahaman yang mahal dan mempercepat implementasi. Pada saat yang sama, RAAS adalah model bisnis yang mempromosikan inovasi konstan karena produsen terus bekerja pada perbaikan untuk bertahan hidup di pasar kompetitif.
10. Kekhawatiran Hukum dan Etis
Tantangan hukum
Dalam perawatan kesehatan, tetapi juga di bidang sensitif lainnya, topik pertanggungjawaban dan persetujuan sistem AI dibahas secara intensif. Pertanyaan sentral adalah: Bagaimana sistem pembelajaran dapat bersertifikat terus menerus, perilaku yang terus berkembang yang digunakan? Prosedur penerimaan tradisional biasanya statis dan hanya bertepatan terbatas dengan sifat algoritma pembelajaran mandiri. Karenanya, kerangka hukum di masa depan harus membuat aturan tentang bagaimana pembaruan perangkat lunak dan keterampilan yang baru dilatih dievaluasi secara hukum.
Aspek etika
Selain aspek hukum, pertanyaan etis juga mendesak. Pengembangan AI, yang dapat digunakan secara militer, menimbulkan konflik hati nurani. Perusahaan dihadapkan dengan tantangan untuk memastikan bahwa teknologi mereka tidak digunakan untuk tujuan yang tidak etis. Selain itu, penting untuk menghindari "bias" yang disebut dalam data sehingga algoritma membuat keputusan yang adil.
Privasi dan perlindungan data juga memainkan peran utama. Perangkat pintar di rumah tangga, seperti robot pembersih vakum atau asisten suara digital, terus -menerus mengumpulkan informasi tentang lingkungan mereka. Pengguna harus dapat mengandalkan fakta bahwa data ini aman dan tidak disalahgunakan.
11. Tren masa depan dalam robotika berbasis AI
Pengembangan AI dan robotika lebih lanjut akan terlihat di semakin banyak bidang kehidupan dan pekerjaan di tahun -tahun mendatang. Beberapa tren muncul:
Pembelajaran adaptif dan otomatisasi yang fleksibel
Sistem AI akan semakin mampu menganalisis lingkungan mereka dan secara spontan menyesuaikan perilaku mereka. Ini membuat solusi robot lebih fleksibel dan memungkinkan penggunaan lingkungan produksi yang lebih efisien.
Komputasi tepi
Untuk mengurangi waktu latensi dan memproses data lebih aman, banyak perusahaan mengalihkan fungsi AI ke perangkat lokal (perangkat tepi). Jadi sistem robot dapat bereaksi secara real time tanpa mengandalkan cloud eksternal.
Konstruksi Cahaya dan Sistem Modular
Robot menjadi semakin mudah, lebih modular dan lebih mudah diprogram. Ini mengurangi hambatan masuk untuk perusahaan yang ingin mengotomatisasi.
Peningkatan interaksi manusia-mesin
Antarmuka antara manusia dan robot menjadi lebih intuitif. Pemrosesan bahasa alami dan pengenalan gerakan dapat menyebabkan interaksi yang lebih halus. Selain itu, alat pengembangan dan lingkungan pemrograman baru memungkinkan adaptasi cepat ke skenario penggunaan individu.
Integrasi AI ke dalam kehidupan sehari -hari
Selain aplikasi industri, robotika berbasis AI akan semakin muncul di rumah tangga pribadi atau di ruang publik. Misalnya, robot pengiriman, robot pembersih, atau teman digital untuk orang tua adalah bidang aplikasi yang mungkin terus menjadi penting di masa depan.
Tepatnya;
12. Rekomendasi untuk tindakan untuk perusahaan
Untuk mengeksploitasi potensi AI, robotika dan otomatisasi mungkin dan untuk berhasil menguasai tantangan yang ada, rekomendasi berikut tersedia:
Definisi target yang jelas
Perusahaan harus mendefinisikan dengan tepat apa yang ingin mereka capai dengan AI dan robotika. Hanya mereka yang memiliki tujuan dan tokoh kunci yang jelas dapat mengevaluasi apakah suatu proyek bermanfaat dan langkah apa yang diperlukan.
Implementasi langkah demi langkah
Masuk akal untuk memulai dengan proyek percontohan yang lebih kecil untuk mendapatkan pengalaman awal. Atas dasar ini, dapat dilihat teknologi mana yang sangat cocok di lingkungan Anda sendiri. Proyek percontohan yang sukses kemudian dapat ditingkatkan dan diperluas ke daerah lain.
Investasi dalam pelatihan lebih lanjut
Faktor manusia tetap menjadi pusat dalam proses otomatis. Tingkat penerimaan yang tinggi dan penggunaan teknologi baru yang efektif hanya dapat dicapai jika karyawan dilatih dalam waktu yang tepat dan secara menyeluruh. Ini menciptakan kepercayaan dan meningkatkan hasilnya.
Kerja sama dengan para ahli
Pembentukan proyek KI atau robotik seringkali membutuhkan tim interdisipliner. Perusahaan mendapat manfaat dari mencari mitra-dalam bentuk kerja sama dengan start-up, lembaga penelitian atau penyedia layanan khusus.
Pertimbangan aspek etika dan hukum
Saat memperkenalkan teknologi baru, perlindungan data, keamanan data, dan prinsip -prinsip etika tidak boleh diabaikan. Pemeriksaan hukum awal dan keterlibatan para ahli yang sesuai mencegah masalah dan memperkuat kepercayaan publik.
Keberlanjutan dalam fokus
Solusi AI dan otomatisasi canggih harus selalu dipertimbangkan dari sudut pandang keberlanjutan. Perusahaan yang mengejar pendekatan hemat sumber daya memperkuat daya saing mereka dan memberikan kontribusi terhadap perlindungan iklim.
Cara menuju Produksi Cerdas: Strategi untuk Perusahaan di Zaman AI
AI, robotika dan otomatisasi bukan lagi musik di masa depan, tetapi sudah berhasil digunakan di perusahaan di seluruh dunia. Mereka menimbulkan potensi yang sangat besar untuk meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya dan membuat kondisi kerja lebih aman dan lebih menarik. Namun, pada saat yang sama, mereka tunduk pada tantangan: dari masalah keamanan dan persyaratan peraturan hingga kekurangan pekerja terampil hingga masalah etika dan hukum.
Namun demikian, banyak contoh praktis menunjukkan bahwa komitmen yang direncanakan secara strategis bermanfaat. Perusahaan seperti Walmart, Brother International atau Siemens menunjukkan bagaimana rantai pasokan mengoptimalkan rantai pasokan melalui proyek AI dan robotika, proses perekrutan dapat dipercepat dan proses produksi dapat dibuat lebih efisien. Dalam industri otomotif, produsen seperti BMW menggunakan humanoids pertama atau robot kognitif untuk meringankan karyawan dari kegiatan yang penuh tekanan secara fisik.
Para ahli dari industri dan penelitian mengkonfirmasi bahwa ada baiknya mempromosikan kolaborasi manusia-mesin alih-alih berfokus secara eksklusif pada masa depan yang sepenuhnya otomatis. Untuk keberhasilan jangka panjang, keseimbangan yang seimbang antara keterampilan perangkat keras, kemungkinan otomatisasi perangkat lunak dan kreativitas yang tak tergantikan, fleksibilitas dan pengalaman manusia sangat penting.
Terakhir, topik -topik seperti manajemen data, etika, perlindungan data dan keberlanjutan dalam pengembangan AI modern dan sistem robotika memainkan peran yang semakin penting. Hanya mereka yang bertanggung jawab atas penggunaan teknologi yang bertanggung jawab dan aman yang akan berhasil dalam jangka panjang - secara ekonomi dan sosial.
Secara keseluruhan, AI, robotika dan otomatisasi terletak di jalur pertumbuhan yang kuat dan membuka peluang baru di hampir semua industri. Namun, sangat penting bahwa Anda tidak hanya dapat dipandu oleh hak teknologi, tetapi juga mengamati aspek organisasi, hukum dan manusia. Ini adalah satu -satunya cara untuk menjadi realitas produksi yang cerdas dan menciptakan nilai tambah bagi semua orang yang terlibat dalam jangka panjang.
Cocok untuk:
Kami siap membantu Anda - saran - perencanaan - implementasi - manajemen proyek
☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital
Saya menantikan proyek bersama kita.