AI、ロボティクス、オートメーション: インテリジェント生産への最後のハードル
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公開日: 2025 年 1 月 27 日 / 更新日: 2025 年 1 月 27 日 - 著者: Konrad Wolfenstein
可能性の解放: 自動化と人工知能によるイノベーション
AI とロボット工学の実践: 主な障害とその克服方法
人工知能 (AI)、ロボット工学、オートメーションは、現代産業の変革の原動力となっています。これらのテクノロジーは、生産性、効率、柔軟性の向上を約束します。しかし、その可能性は広く認識されていますが、企業はこれらのイノベーションを広く活用するまでに多くの課題に直面しています。このレポートでは、AI、ロボティクス、オートメーションの導入を成功させるための主要な障害、機会、推奨事項に焦点を当てています。
に適し:
AI、ロボティクス、オートメーションの導入を妨げる障害
安全上の懸念と規制要件
AI システムとロボットのセキュリティは、企業の主要な懸念事項の 1 つです。特に、人と密接に連携して作業する協働ロボット (コボット) には、事故を避けるために厳格な安全対策が必要です。さらに、これらのテクノロジーは国ごとに異なる規制要件の対象となります。この複雑さにより、既存のプロセスへの統合が困難になります。
企業は、技術的対策と組織的対策の両方を含む包括的なセキュリティ概念を開発する必要があります。物理的な保護メカニズムに加えて、潜在的な脅威を検出して回避するためのアルゴリズムも重要です。これは、人間と機械のコラボレーションが頻繁に必要となる自動車生産や化学産業などの業界に特に当てはまります。
コストが高く、資金調達の選択肢が限られている
AI およびロボット技術の導入には多額の財政投資が必要です。これらには、新しいアルゴリズムの開発コストと、センサー、プロセッサー、アクチュエーターなどのハードウェアの取得コストの両方が含まれます。さらに、メンテナンスとトレーニングのコストもかかりますが、これは中小企業 (SME) にとって特に困難です。
このハードルに対する 1 つの解決策は、「Robot-as-a-Service」モデル (RaaS) の使用です。このコンセプトにより、企業は高額な初期費用を負担することなく、月額料金でロボットをレンタルできるようになります。同時に、クラウドベースの AI サービスは、高価なハードウェアへの依存を軽減し、企業に AI テクノロジーへのより柔軟なアクセスを提供します。
熟練労働者の不足とノウハウの不足
AI テクノロジーの急速な発展により、高度な資格を持つスペシャリストに対する需要が高まっています。機械学習、データサイエンス、ロボット工学の専門家は需要が高いですが、熟練労働者の供給が需要に応えられないことがよくあります。したがって、企業は、既存のスタッフを将来の要件に備えさせるためのトレーニングとさらなる教育に投資する必要があります。
官民パートナーシップや専門研修プログラムなどの取り組みは、このギャップを埋めるのに役立ちます。さらに、Coursera や Udemy などのオンライン学習プラットフォームは、企業に従業員に質の高いトレーニングへのアクセスを提供する機会を提供します。
ITインフラストラクチャとデータの可用性
強力な IT インフラストラクチャは、AI システムを効果的に使用するための基盤です。必要なハードウェアとソフトウェアを持たない企業は、重大な課題に直面しています。さらに、AI アルゴリズムのトレーニングと運用には、高品質のデータが利用できることが重要です。データ保護規制と不適切なデータ形式により、関連情報へのアクセスが困難になります。
標準化されたデータ プロトコルを開発し、安全なデータ プラットフォームを確立すると、データの可用性が向上します。同時に、企業は自社の IT インフラストラクチャが将来の AI アプリケーションのニーズを満たすのに十分な拡張性と柔軟性を確保する必要があります。
倫理的および法的課題
AI テクノロジーの使用により、倫理的および法的問題が生じます。データ保護、差別、誤った決定に対する責任は、企業が考慮しなければならない側面のほんの一部にすぎません。特に医療診断や自律移動などの分野では、誤った決定が重大な結果を招く可能性があります。
企業はAIの使用に関する倫理ガイドラインを策定し、システムの透明性と公平性を定期的にレビューする必要があります。さらに、既存の法律が確実に遵守されるようにするには、規制当局との協力が必要です。
導入の成功要因
人間と機械のコラボレーション
仕事の未来は人間と機械のコラボレーションにあります。 AI システムは、人々の創造性と問題解決スキルを補完しながら、単調な作業や危険な作業から人々を解放します。たとえば、BMW のような企業は、肉体的に厳しい作業を行う従業員を支援するために人型ロボットを使用しています。
に適し:
パイロットプロジェクトと段階的な統合
多くの企業は、すぐに大規模な AI 実装に着手するのではなく、パイロット プロジェクトに依存しています。これらにより、制御された環境で新しいテクノロジーの利点をテストし、段階的なスケーリングに関する洞察を得ることが可能になります。
持続可能性とエネルギー効率
もう 1 つの成功要因は、持続可能性の目標を考慮していることです。 AI サポートシステムは、エネルギー消費を削減し、リソースをより効率的に使用するのに役立ちます。自動化戦略の中心に持続可能性を置く企業は、コストを削減し、競争力を高めることができます。
成功したアプリケーションの例
ウォルマート: サプライチェーンの最適化
ウォルマートは AI を活用してサプライチェーンを最適化しています。機械学習モデルを使用することで、同社は配送時間を短縮し、倉庫保管をより効率的にすることができました。 AI を搭載したロボットは在庫管理の自動化に役立ち、コストとエラーの削減に役立ちます。
シーメンス: 予知保全
予知保全も AI の活用の成功例です。シーメンスはマシンデータを使用して潜在的な障害を早期に検出し、保守措置を積極的に計画します。これにより、ダウンタイムが最小限に抑えられるだけでなく、生産性も向上します。
Sereact: 身体化された AI
Sereact 社は、ロボットが明示的にトレーニングされていないタスクを実行できるようにする技術である、身体化 AI の開発を専門としています。この柔軟性により、企業は動的な環境でもロボットを効果的に使用できます。
企業への行動推奨
明確な目的
企業はAIやロボティクスに投資する前に、明確な目標を定義する必要があります。これらの目標は測定可能であり、それぞれの業界の特定の要件に基づいている必要があります。
従業員のさらなるトレーニング
新しいテクノロジーの受け入れを促進し、その可能性を最大限に活用するには、従業員のトレーニングが不可欠です。企業はさらなるトレーニングプログラムに特に投資し、知識の伝達を促進するプラットフォームを提供する必要があります。
テクノロジーパートナーとのコラボレーション
経験豊富なテクノロジー パートナーと協力することで、AI およびロボティクス システムの実装を加速できます。これらのパートナーは、ベスト プラクティスに関する貴重な洞察を提供し、企業がカスタマイズされたソリューションを開発するのを支援できます。
倫理的側面への配慮
倫理問題は最初から開発プロセスに組み込む必要があります。企業は、自社の AI システムが透明性、公平性、責任を持って機能することを保証する必要があります。
インテリジェントな生産: 人間と機械のコラボレーションによる効率の向上
AI、ロボティクス、オートメーションは工業生産に大きなチャンスをもたらします。これらのテクノロジーに積極的に投資し、関連する課題を克服する企業は、大きな競争上の優位性を達成できます。安全面、コスト、倫理的問題、従業員の受け入れを同様に考慮した戦略的アプローチが成功には不可欠です。インテリジェント生産の未来は、人と機械の間の有意義なコラボレーション、そしてイノベーションと持続可能性を実現するものとしてのテクノロジーの理解にあります。
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スマート テクノロジーが製造業をどのように変革しているか - 背景分析
なぜ自動化が競争力の鍵となるのか
人工知能 (AI)、ロボット工学、オートメーションの急速な発展により、産業パラダイムは根本的に変化しました。これらのテクノロジーはもはや未来的なビジョンとは見なされず、製造業界に革命をもたらす可能性を秘めた具体的なツールとなっています。企業の意思決定者は、これらのテクノロジーが提供する計り知れない機会をますます認識しており、将来の競争力とイノベーションの鍵であると考えています。ただし、インテリジェントな生産環境への変革には課題がないわけではありません。大きな関心と高い期待にもかかわらず、AI、ロボティクス、オートメーションを企業に広く導入し成功させるためには、まだ克服しなければならないハードルがあります。
この背景分析は、インテリジェントな生産への道にある主な障害を浮き彫りにします。研究、専門家の意見、実践例を使用して、これらの課題を検討します。さらに、これらの障害をうまく克服し、テクノロジーの可能性を最大限に活用するための戦略とソリューションが提示されます。
AI、ロボティクス、オートメーションの導入における主な障害
新しいテクノロジーの導入には常に課題が伴います。 AI、ロボティクス、オートメーションの文脈では、これらは相互に関連しており、全体的な視点が必要なさまざまな領域に現れます。
1. 安全上の懸念と規制要件
特に自動車生産や航空宇宙などの安全性を重視する業界における最大の障害の 1 つは、安全性への懸念であり、これらの懸念が特にドイツにおいて新技術への投資を遅らせていることが明らかになりました。ロボットと対話する従業員の安全性、AI による予期せぬ意思決定の潜在的なリスク、複雑な規制要件への準拠に対する懸念が、警戒ムードを生み出しています。
人と並んで作業する協働ロボット (コボット) の統合には、高度な安全コンセプトが必要です。これらは、従業員の身体的安全を確保するとともに、ロボットの AI システムが確実かつ予測どおりに機能することを保証する必要があります。国ごと、業界ごとに異なる厳格な安全基準を遵守することも課題です。企業は、法を遵守して行動するために、現地の規制を遵守するだけでなく、国際的なガイドラインや推奨事項も考慮する必要があります。
このハードルを克服するには、堅牢で多層的なセキュリティ概念に投資することが不可欠です。これには、緊急停止システムの導入、障害物を検出するためのセンサーの使用、ロボットの安全な使用方法に関する従業員のトレーニングなどが含まれます。さらに、企業は AI システムが継続的に監視され、セキュリティ関連性がチェックされていることを確認する必要があります。
2. 高コストと資金不足
AI ベースのシステムの初期投資コストは、多くの場合、多額になります。 AI ソリューションの開発と実装には、高価なハードウェアとソフトウェアの購入だけでなく、適応と最適化に必要な研究開発への投資も必要であり、特に中小企業 (SME) にとっては大きな負担となります。のアルゴリズムが必要です。最先端のセンサー、複雑なロボット アーム、AI モデルのトレーニングに必要なインフラストラクチャは、すぐに多額の費用に膨れ上がります。
AI プロジェクトの投資収益率 (ROI) を正確に定量化するのは難しいため、資金調達はさらに困難になります。コストと利益の予測が容易な従来の投資とは対照的に、AI 導入の効果はより複雑で多層的です。多くの AI プロジェクトは完全に効果を発揮するまでに時間がかかるという事実により、投資の決定がさらに難しくなる可能性があります。
このコストのハードルを克服するために、企業は政府の資金提供プログラム、リースオプション、クラウドベースの AI サービスなどの代替資金調達モデルを検討する必要があります。選択した分野でのパイロット プロジェクトから始めて AI ソリューションを段階的に導入することも、初期投資を削減し、リスクを最小限に抑えるのに役立ちます。
3. ノウハウの不足と熟練労働者の不足
AI分野における熟練労働者の不足は世界的な問題であり、企業における新技術の導入を大きく妨げています。 AI システムの開発と運用には、複雑なアルゴリズムの開発、データ分析、AI モデルのトレーニングができる高度なスキルを備えた専門家が必要です。これらのスペシャリストは雇用市場での需要が高く、見つけるのが困難です。
企業は従業員のトレーニングに投資し、新しい採用方法を使用して必要なスキルを身に付ける必要があります。これには、AI やロボティクス分野の専門家のトレーニングだけでなく、仕事の世界の変化する需要に対応するための他の分野の従業員のトレーニングも含まれます。 AI ベースのシステムと対話し、その結果を解釈する能力は、将来多くの職業にとって不可欠となるでしょう。
4. ITインフラストラクチャとデータの可用性
強力な IT インフラストラクチャは、AI システムを効果的に使用するための基盤です。しかし、多くの企業は AI アプリケーションを実行するために必要なハードウェアとソフトウェアを持っていません。複雑な AI モデルをトレーニングするために必要なコンピューティング能力には、強力なサーバーとストレージ システムが必要です。さらに、異なる場所やシステム間でデータを交換するには、高速で信頼性の高いネットワーク接続が不可欠です。
高品質のデータが利用できることも、重要な成功要因です。 AI モデルの学習と改善には大量のデータが必要です。データは利用可能であるだけでなく、クリーンで完全で、それぞれのアプリケーションに関連している必要があります。さまざまなソースからのデータを統合し、AI 分析に備えて適切なデータ インフラストラクチャを構築することは、多くの企業にとって大きな課題となる複雑な作業です。
5. 倫理的および法的懸念
AI の使用は、慎重に検討する必要がある多くの倫理的な問題を引き起こします。これには、AI システムによる誤った決定に対する責任の問題、ユーザーのプライバシーの保護、アルゴリズムのバイアスによる差別の回避などが含まれます。 AI の使用に関する法的枠組みは、多くの分野でまだ不明確です。企業は、自社の AI システムの影響に対して責任があること、および既存の法律や規制が AI 使用のすべての側面をカバーするには十分ではない可能性があることを認識する必要があります。
自律的に意思決定できる AI システムの開発には、慎重な倫理的配慮が必要です。企業は、自社の AI システムが公正かつ透明性があり、責任を持って機能することを保証する必要があります。さらに、倫理的および法的基準を確実に遵守するための明確なポリシーとプロセスを策定する必要があります。 AI の急速な発展には、既存の法律や規制を適応させる必要があります。
6. 従業員の受け入れと信頼
AI システムの導入は、従業員に不安や恐怖をもたらす可能性があります。自動化による雇用喪失の懸念は広く広まっており、新しいテクノロジーの導入に影響を与える可能性があります。さらに、AI システムが従業員の仕事を監視するという考えは、不信感や抵抗感を引き起こす可能性があります。
これらの課題を克服するには、早い段階で従業員を変革プロセスに参加させ、AI のメリットを透過的に伝えることが重要です。企業は、AI システムの操作方法と、AI システムが日常業務で従業員をどのようにサポートできるかについて従業員をトレーニングする必要があります。 AI システムは従業員に取って代わるものではなく、従業員の仕事をサポートし、軽減するものであるという感覚を従業員は持つ必要があります。
7. 持続可能性とエネルギー効率
持続可能性とエネルギー効率は社会的義務であるだけでなく、企業の競争力の中心的な要素でもあります。ロボット工学は、材料消費量を削減し、エネルギー効率を向上させ、廃棄物を削減できるため、持続可能性の目標を達成する上で重要な役割を果たします。したがって、生態学的フットプリントを最小限に抑える持続可能なロボットソリューションの開発と実装は非常に重要です。
企業が競争力を維持するには、国連の持続可能性目標と関連規制を満たさなければなりません。ロボットを生産プロセスに統合すると、資源のより効率的な使用が可能になるだけでなく、排出量の削減と廃棄物管理の改善も可能になります。
新しいビジネスモデルとテクノロジー
Robot-as-a-Service (RaaS) などの新しいビジネス モデルの開発により、企業はロボットをレンタルし、そのメンテナンスやサポートにアクセスできるようになります。このモデルにより初期投資が削減され、中小企業にとってロボット技術がより利用しやすくなります。 RaaS を使用すると、企業は変化する生産ニーズにより柔軟に対応し、多額の初期投資をすることなく自動化のメリットを享受できます。
課題に対する専門家の意見
業界や研究の専門家は、AI、ロボット工学、オートメーションを導入する際の人間中心の作業設計の重要性を強調しています。彼らは、人間と機械の組み合わせが仕事の未来にとって最大のチャンスであると考えています。 AI システムは人々をサポートし、単調なタスクや危険なタスクから解放することを目的としており、人々に取って代わるものではありません。
博士。国際ロボット連盟(IFR)のスザンヌ・ビラー事務局長は、近い将来、あらゆる分野で人間の知能を超える人工ロボット知能は存在しないだろうと強調した。ロボットは、AI を備えたとしても、人間の適応力、柔軟性、問題解決能力を完全に置き換えることはできません。彼女は、ロボット工学における AI の最も賢明な使用例は、環境認識とロボットのパフォーマンスの最適化であると考えています。
教授、博士。ドイツ人工知能研究センター (DFKI) の研究責任者であるヤン・ピータース氏は、ロボットに環境を適応させる必要がなくなったら、産業用ロボットには大きな可能性があると見ています。同氏は、ロボットが手頃な価格になったら、何百万もの家庭にロボットが導入されるだろうと信じている。
Delta Electronics の Michael Mayer-Rosa 氏は、セキュリティと信頼性の確保、データ処理の複雑さ、既存システムへの統合、倫理基準と法的基準の順守などの課題を克服する必要性を強調しました。
Vor Robotik の CEO である Jens Kotlarski 氏は、ロボットの使用をより柔軟にするため、特に複雑なタスクや動的な変化を伴うプロセスを実現するための AI の重要性を強調します。
AI、ロボット工学、自動化の導入の成功例
すでに多くの企業が AI、ロボティクス、オートメーションをビジネス プロセスに統合することに成功し、目覚ましい成果を上げています。
ウォルマート
この小売会社は AI を使用してサプライ チェーンを最適化しています。機械学習を使用することで、ウォルマートは配送時間を短縮し、在庫レベルを最適化できます。 AIを搭載したロボットは在庫管理と自動倉庫に使用されます。
ブラザーインターナショナル
同社は AI を採用プロセスに組み込むことに成功しました。 AI サポートのシステムは、適切な候補者の特定、面接の計画、FAQ への回答に役立ちます。その結果、ブラザーは応募数を大幅に増加させ、空席を埋めるのにかかる時間を大幅に短縮することができました。
シーメンス
このテクノロジー企業は AI を使用して製造プロセスに予知保全を実装しています。マシンデータを分析することで、潜在的な障害を早期に特定し、保守措置を積極的に計画できます。これにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、生産性が向上します。さらに、シーメンスは AI モデルを使用して、製造工場の生産プロセスを最適化および制御します。
BMW
この自動車メーカーは、肉体的に厳しい作業を行う従業員をサポートするために、生産現場で人型ロボットの使用をテストしています。 BMWはAIを搭載し、環境をより深く理解できる認知ロボットの利用も検討している。
セレアクト
シュトゥットガルトの会社は、ロボット用の身体化 AI の開発を専門としています。同社は、視覚的なゼロショット推論と自然言語によるチャット指示を組み合わせています。これらの機能により、ロボットは明示的にトレーニングされていないタスクを実行できるようになります。
自動化におけるロボットの役割
オートメーションで使用されるロボットにはさまざまな種類があり、それぞれの種類に独自の利点と使用分野があります。
協働ロボット(コボット)
協働ロボットは人間と安全に連携できるように設計されています。これらは、次のような精度とスキルが必要なタスクによく使用されます。 B. 組立作業または品質管理。
自律移動ロボット (AMR)
AMR は環境内で独立して移動することができ、物流や倉庫で資材を輸送したり商品をピッキングしたりするためによく使用されます。
人型ロボット
ヒューマノイド ロボットは人間に似た形状をしており、次のような人間のスキルが必要なタスクに使用されます。例: 顧客とのやり取りや、複雑な手動タスクのサポート。
に適し:
法的および倫理的側面
AI とロボット工学を取り巻く倫理的および法的問題は複雑であり、包括的な議論と明確なガイドラインが必要です。
法的異議申し立て
法的な問題は主に、特に医療分野における責任と承認に関するものです。 AI システムは学習システムとして設計されているため、リスク評価と責任の明確な割り当てに関して問題が発生します。
倫理的側面
データ保護、差別、AI システムの自律性に関して倫理的な課題が生じます。 AI システムが公正かつ透過的に動作し、ユーザーのプライバシーを尊重することが重要です。軍事用途にも使用できる AI テクノロジーを開発する企業には、特別なジレンマが生じます。
AI、ロボット工学、自動化のコストと ROI
AI やロボット工学への投資にはコストがかかりますが、潜在的な投資収益率を考慮することも重要です。
コスト要因
コストには、取得コスト、実装コスト、ライセンス料金、メンテナンスコスト、トレーニングコストが含まれます。正確な量は、システムとそれぞれのアプリケーションの複雑さによって異なります。
ROIの計算
ROI の計算は複雑であり、次のようなさまざまな要素を考慮する必要があります。 B. 時間の節約、生産性の向上、売上の増加、コストの削減。研究によると、RPA を使用すると、企業は高い ROI を達成し、短期間で投資を回収できることがわかっています。
仕事の世界と資格要件への影響
AI、ロボット工学、自動化は仕事の世界を根本的に変えるでしょう。
仕事の世界の変化
多くの定型業務が自動化されているため、雇用の喪失につながる可能性があります。同時に、AI開発、ロボット工学、データ分析などの分野で新たな雇用が創出されています。
新しい資格要件
AI の普及が進むにつれ、従業員には新しいスキルが求められます。研究によると、仕事の世界の変化に対応するために、大部分の労働者が再訓練やスキルアップが必要になると予測されています。特に大規模言語モデル (LLM) は、作業タスクの重要な部分を引き受ける可能性があります。
自動化のトライアングル
「自動化のトライアングル」の概念は、自動化に対するバランスの取れたアプローチの重要性を強調しています。この三角形では、ハードウェア自動化の機能、ソフトウェア自動化の機能、および適応性、創造性、復元力を備えた人間の労働力のバランスが取れている必要があります。
人間と機械のコラボレーション
仕事の未来は人間と機械のコラボレーションにあります。 AI システムは人々をサポートし、単調な作業や危険な作業から解放することを目的としています。人間の創造性と柔軟性は依然として求められています。
人間と機械: デジタル時代におけるコラボレーションの重要な役割
AI、ロボティクス、オートメーションは、企業に効率性を高め、コストを削減し、競争力を高める大きな可能性をもたらします。ただし、これらのテクノロジーの実装には課題があります。安全性への懸念、高コスト、スキル不足、倫理的および法的懸念、および従業員の受け入れを考慮する必要があります。
成功している企業は、AI、ロボティクス、オートメーションをどのように活用して利益を得ることができるかを示しています。ウォルマートはサプライチェーンの最適化を進めており、ブラザーインターナショナルは採用プロセスを自動化しており、シーメンスは予知保全とプロセス制御にAIを活用しています。
仕事の未来は人間と機械のコラボレーションにあります。 AI システムは人々をサポートし、単調な作業や危険な作業から解放することを目的としています。人間の創造性と柔軟性は依然として求められています。
AI、ロボティクス、オートメーションの可能性を最大限に活用するには、企業は積極的に課題に取り組み、必要な枠組み条件を構築する必要があります。さらなるトレーニングへの投資、強力な IT インフラストラクチャの開発、倫理的および法的側面の考慮が成功には不可欠です。
AI ベースのロボット工学の将来のトレンドは、動的な環境にうまく適応し、より複雑なタスクを実行できる、さらにスマートで柔軟なロボットの開発を推進するでしょう。 AI をロボティクスに統合することで、さまざまな業界での自動化がさらに加速し、物流、医療、農業などの分野での新たな用途につながるでしょう。
企業への推奨事項
AI、ロボティクス、オートメーションの導入を成功させたい企業は、次の推奨事項を考慮する必要があります。
- ターゲットの明確な定義:AIとロボット工学の使用に関する明確な目標を定義して、適切なソリューションを選択し、ROIを最大化します。
- 実装:パイロットプロジェクトから始めて、テクノロジーの付加価値をテストし、徐々に成功したアプローチを拡大します。
- さらなるトレーニングへの投資:従業員がAIシステムとロボットに対処して、受け入れを促進し、テクノロジーの可能性を完全に活用することを望んでいます。
- 専門家との協力:テクノロジーパートナーやAIの専門家と協力して、テーラーメイドのソリューションを開発し、実装の課題を習得します。
- 倫理的および法的側面:AIおよびロボット工学の倫理的および法的意味を考慮し、システムが公平に、透明かつ責任を持って機能することを確認してください。
これらの推奨事項を考慮に入れることにより、企業はAI、ロボット工学、自動化の利点を使用し、インテリジェント生産に向かう途中で課題をうまく習得できます。インテリジェントな生産への変革は、柔軟性、革新する意欲、絶えず変化するテクノロジーに追いつく能力を必要とする継続的なプロセスです。これは、競争力を確保し、これらのテクノロジーが提供する機会を活用する唯一の方法です。
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