ジョブキラーまたはジョーカー？自動化、AI、ロボティクスに関する真実 - 組立ラインから「メモリアルストラップ」まで？ - 画像：xpert.digital
スマートファクトリー：インテリジェントプロダクションに向かう途中の課題とソリューション
組立ラインから「メモリアルストラップ」まで：AIロボットは、産業ゲームのルールを変更します
工業生産は、深い変化の段階にあります。人工知能（AI）、ロボット工学、自動化などの新しいテクノロジーは、製造業および物流業界から医療や小売まで、ほぼすべての産業における広範な変化を約束します。多くの意思決定者は、これらの技術の計り知れない可能性を認識しており、AI、ロボット工学、自動化を将来の鍵と見なしています。同時に、このプラクティスは、インテリジェントな生産とプロセスチェーンが全面的に自動的に確立できる前に、克服すべきかなりのハードルがまだあることを示しています。
以下では、どの障害がインテリジェントな生産に向かう途中であるか、企業がこれらの課題をどのように成功裏に満たすことができ、どの傾向と開発がAI、ロボット工学、自動化の未来を形作るかを調べます。焦点は、よく発見された理解可能なプレゼンテーションにあります。それは、最も重要な側面を強調し、必要な技術用語を説明し、実際に行動するための推奨事項を導き出すことです。
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1。AI、ロボット工学と自動化の潜在的と意味
競争力と成長のための革新的な技術
企業は、AIシステム、ロボット工学、自動化をますます扱っています。これは、生産性の大幅な向上、コストの削減、競争力の向上を約束しているためです。多くの分野では、特定の結果が既に観察されています。AIベースのシステムは、複雑な分析を引き受けたり、生産プロセスのエラーの原因を特定したり、マシンの将来の見通しメンテナンスを可能にしたりします。ロボットは、自動化されたプロセスがサプライチェーン全体の効率を最適化する一方で、単調で疲れ果て、潜在的に危険なタスクを引き受けることができます。
練習からの例
- ロジスティクス：自律型モバイルロボット（AMR）は、キャンプで商品を選択または輸送するために使用されます。これにより、効率が向上し、従業員が緩和されます。
- 製造：共同ロボット（コボット）は、人々と並んで動作し、生産措置の柔軟な調整を可能にします。
- サービスセクター：AIシステムは、顧客の問い合わせを編集し、自動化されたチャットボットを使用して質問に答え、顧客サービスを改善できます。
- ヘルスケア：ロボットは運用またはリハビリテーションに使用されますが、AIアプリケーションは診断の医師をサポートできます。
これらの例は、幅広いアプリケーションを示しています。しかし、これらの前向きな見解にもかかわらず、全国的な使用のために突破することを困難にする多様な課題があります。
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2。中央の障害と課題
安全上の懸念と規制要件
企業と一般の人々は、しばしば慎重に新しいテクノロジーに遭遇します。セキュリティの質問が中心的な役割を果たします。ロボットが人々と直接連携する場合、事故を防ぐ必要があります。これは、特に作業室を従業員と共有する共同ロボット（コボット）に適用されます。最小の不正行為でさえ、潜在的に深刻な結果をもたらす可能性があります。そのため、システムには追加のセンサー、自動停止メカニズム、または保護デバイスが装備されていることがよくあります。
「企業は、AIシステムとロボットが該当するセキュリティ基準に対応するように、堅牢なセキュリティの概念に投資する必要があります」は、業界や研究からよく聞かれる要件です。さらに、データ保護から製品の責任に至るまでの多くの業界で、厳格な規制要件が発生します。特にAIアプリケーションの場合、学習システムが誤った決定を下す場合、責任の質問にどのように答えなければならないかは不明です。ここで、法律は迅速に再調整し、明確なフレームワーク条件を作成する必要があります。
高コストと資金不足
コストは依然として不可欠なハードルです。 AIソリューションの開発と実装、およびロボット工学および自動化ソリューションは、高い初期投資に関連しています。これは、センサーやアクチュエーターなどのハードウェアから始まり、ロボット工学プラットフォームを継続し、LIDARや効率的なプロセッサなどの高度に専門化されたコンポーネントも含まれています。追加のコストポイントはソフトウェア開発です。AIアルゴリズムは、資格のある専門家と高価なコンピューティング能力を必要とする特別なアプリケーション向けに開発および訓練される必要があります。
特に中小企業の場合、特にAIプロジェクトの特定の投資収益率（ROI）が常に正確に決定されるとは限らないため、財政的負担は多くの場合大きなハードルです。それにもかかわらず、これらの問題を回避する方法があります。
- クラウドサービス：クラウドベースのAIサービスは、コンピューティングパワーとストレージスペースを柔軟にレンタルすることができ、ハードウェアのコストを高めることができます。
- パイロットプロジェクト：企業は、より大きな投資を行う前に、より小さなプロジェクトから始めて成功を測定できます。
- 協力と研究プロジェクト：大学、研究機関、またはテクノロジーパートナーとの協力により、コストは知識を共有および交換することができます。
熟練労働者の不足とノウハウの不足
資格のあるスタッフの不足は、AIおよびロボット工学プロジェクトの実装における最大の課題の1つです。企業には、プログラミングの知識と機械学習、ロボット制御、データ分析の十分な理解の両方を持っている専門家が必要です。同時に、AIまたはロボットソリューションを既存のプロセスに統合するには、ビジネスプロセスと戦略的計画の理解が必要であるため、インターフェイススキルが必要です。
これらの専門家が時間内に見つからない場合、開発はゆっくりと進行しています。これに対抗するために、多くの企業は既存の労働力のさらなるトレーニングに依存しています。新しい学習形式、認定プログラム、およびオンラインコースにより、関連する関連するAIおよび自動化の知識をあきらめることなく伝えることができます。もう1つの選択肢は、これらの分野ですでにスキルを設定している教育機関または新興企業との協力の強化です。
ITインフラストラクチャとデータの可用性
最新のAIおよびロボットシステムは、信頼できる強力なITインフラストラクチャに依存しています。大量のデータを記録、転送、保存、評価する必要があります。リアルタイム処理は、生産環境でも依存します - 遅延は機械や製品に損傷を与える可能性があります。会社ネットワークが不安定または遅すぎる場合、AIアプリケーションは限られた範囲でのみ使用できます。
インフラストラクチャに加えて、データの品質と可用性も決定的な要因です。 AIモデルは、接続を認識してそれらから学習できるように、広範なデータでトレーニングする必要があります。ただし、多くの場合、標準化された形式または十分なラベル付きデータセットが不足しています。さらに、多くの分野、特にB2B環境では、データ保護、ビジネスの秘密、コンプライアンスについて懸念があります。したがって、企業は、たとえば、データガバナンスのガイドラインを導入し、データの安全で透明な使用を確保することにより、効果的なデータ管理のための概念を開発する必要があります。
倫理的および法的側面
AIシステムとロボットは、多くの倫理的および法的問題を提起します。主な焦点は責任です。AIがサポートするアプリケーションが虚偽の予測を行う場合、または重要なシナリオでロボットが誤って反応する場合、誰が責任を負いますか？データ保護とプライバシーに関する質問もあります。個人データを評価するAIアプリケーションは、厳格なデータ保護ガイドラインを満たす必要があります。多くの業界では、使用されているデータが十分に多様でない場合、AIシステムが歪みと差別を増加させる可能性があることも大声であります。
AIおよびロボット工学からの軍事応用に関する議論もあります。二重使用技術を開発する企業は、製品も軍事目的で使用できるという非難に直面しています。ここで、倫理は虐待を防ぐために企業戦略に固定されなければなりません。日常のエリア、たとえば、サービスロボットや自宅向けのAIベースの支援システムでは、データ保護とプライバシーは、製品開発ですでに考慮されるべき中心的な側面です。
従業員の受け入れと信頼
新しいテクノロジーに対する熱意にもかかわらず、会社にAIとロボット工学の導入が従業員に大きな変化をもたらすことを忘れてはなりません。多くの場合、仕事を省略できるか、従業員が恒久的な監視によって圧力を受けていることを心配しています。したがって、テクノロジーをどのように使用すべきか、そしてそれがすべての人にもたらす利益を早期かつ透明に伝えることが不可欠です。
「未来は、変位ではなく、人間と機械の協力にあります」は、頻繁に引用される指針です。従業員は、イノベーションと同一視できるように、決定プロセスに統合する必要があります。さらなるトレーニングプログラムとトレーニングは、恐怖を軽減し、AI、ロボット工学、自動化への対処における自信を強化するのに役立ちます。
3。業界と研究からの声
業界では、AIとロボット工学が主に人々のスキルを拡大し、彼らの仕事をより安全で効率的にするために使用されるという幅広いコンセンサスがあります。多くの専門家の観点から見ると、インテリジェントマシンによる人間の労働者の完全な避難は、現実的でも望ましいことでもありません。
博士国際ロボティクス連盟（IFR）の書記長であるスザンヌ・ビラーは、「すべての分野で人間の知能よりも優れている予見可能な将来に人工ロボットインテリジェンスがない」としばしば引用しています現在、AIと組み合わせて、人々は適応性、柔軟性、創造的な問題を解決するスキルを完全に置き換えることはできません。代わりに、彼女は「環境の分野とロボットのパフォーマンスの最適化におけるAIの最も賢明なユースケース」を見ています。
また、教授博士有名なAI研究センターの研究エリアマネージャーであるJan Petersは、産業用ロボット工学の大きな可能性を見ています。特に、将来、環境はもはやロボットに適応する必要はないが、生産を設定するために独立して異なるようになる能力を持っているという前提の下で環境。 「私は、ロボットが手頃な価格になったらすぐに何百万人もの世帯への道を見つけると確信しています」と彼はインタビューで繰り返し表明したビジョンです。
テクノロジー企業を代表するマイケルメイヤーローサは、セキュリティと信頼性、データ処理の複雑さ、最大の課題としての倫理的および法的懸念などの側面を強調しています。同様に、ロボティクス会社のマネージングディレクターであるJens Kotlarskiは、特に複雑なタスクや動的な変化を伴うシナリオで、ロボット使用の柔軟な設計におけるAIの重要性を強調しています。
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4。実践からの成功例
成功した実装を見ると、企業が技術的、組織的、文化的なハードルを克服できるAI、ロボット工学、自動化の可能性が示されています。
- Walmart：同社はAIでサプライチェーンを最適化し、配信時間を短くし、在庫を改善します。さらに、WalmartはAIベースのロボットを使用して在庫管理になります。効率の増加は、バリューチェーン全体にプラスの効果があります。
- ブラザーインターナショナル：ブラザーインターナショナルはAIに依存しています。自動化されたシステムは、適切な候補者を識別し、インタビューを計画し、申請プロセスで標準化された質問に答えます。その結果、必要な時間は、位置が占有されるまで大幅に短縮できます。
- Siemens：グループはAIを使用して予測メンテナンスを維持します）生産において。機械データを分析することにより、潜在的な障害を初期段階で認識し、計画することができます。これにより、ダウンタイムが低下し、生産性が向上します。さらに、AIモデルは、生産プロセスを最適化および制御するために使用され、エネルギー消費を削減し、生産速度を向上させます。
- BMW：初めて、ヒューマノイドロボットが1つの作業で使用され、深刻な身体活動の従業員をサポートします。 BMWは、AIを介して周囲を記録し、より複雑なタスクを実行できる認知ロボットの使用もチェックします。
- sereAct：So -Caledの「具体化されたAI」にコミットしている会社。ここでは、視覚的なゼロショットの読書と言語のインストラクターが組み合わされているため、ロボットは明示的に訓練されていないタスクを実行できます。この柔軟性は、特にワークショップや保管エリアで使用するために特に大きな利点をもたらす可能性があります。たとえば、プロセスがしばしば変更される場合。
5。自動化のロボットの種類
ロボット工学は近年急速に発展しています。専門的な要件のために開発されたさまざまな種類のロボットがあり、それぞれに独自の強みがあります。
- 共同ロボット（コボット）：コボットは、人々と直接連携するように設計されています。彼らは、事故を回避することになっており、プログラムが比較的簡単なセンサーシステムを持っています。アプリケーションの典型的な分野は、組み立て作業、素晴らしい作業、または品質保証です。
- 自律モバイルロボット（AMRS）：AMRは、固定ガイドラインなしで周囲をナビゲートし、独立してルートを計画できます。これにより、ロジスティクスで非常に人気があります。たとえば、ある場所から別の場所に材料を持ち込み、商品店で独立してピッキングを実行することです。
- ヒューマノイドロボット：これらのロボットは、人間の形と動きを模倣します。あなたのアプリケーションの分野は、ケアとサポートから、見本市での活動の実証にまで及びます。原則として、それらはコボットやAMRよりも高価で複雑ですが、将来的には、人間の相互作用と微細な運動能力が必要な分野で特に興味深いものになる可能性があります。
6。持続可能性とエネルギー効率
近年、ますます前景になっている1つの側面は、持続可能性の問題です。 AIとロボット工学は、多くの点でより生態学的でリソース効率を高めることができます。生産プロセスの自動最適化は、材料の廃棄物を削減し、メンテナンス間隔を最適化し、エネルギーをよりよく使用するのに役立ちます。
たとえば、ロボットは、実際に必要性がある場合、またはストレスが少ない時間に省エネモードに切り替える場合にのみ機能するようにプログラムできます。サプライチェーンでは、Intelligent Route Planningによって排出量を削減できます。さらに、センサーとAI分析により、リソースをより具体的に使用できるように、生産プロセスの弱点を簡単に検出できます。
エネルギー効率の高い自動化を積極的に努力している企業は、通常、金融面で利益を得るだけではありません。厳格な環境基準とCO₂削減の目標はますます競争的要因になりつつあるため、持続可能な生産方法も評判を促進し、長期的な市場の利点を保証しています。
7。AIのコストとROI、ロボット工学と自動化
コスト要因
AIおよびロボットシステムの導入のための総コストは、多くのコンポーネントで構成できます。
- 物理デバイスの取得（ロボットアーム、センサー、ハードウェア）
- ソフトウェアの開発と実装
- AIツールおよびデータ処理プラットフォームのライセンス料
- メンテナンスおよびサービス契約
- 従業員向けのトレーニングとさらなるトレーニング
ROIの計算
企業は、多くの場合、投資収益率に基づいてAIプロジェクトを評価します。これは、コスト削減または追加の売上の形への投資が補償され、どの利益が中期的に予想されるかを計算することを意味します。 KIS、ロボット工学、自動化ソリューションは、直接的な時間とコスト削減だけでなく、製品の品質、従業員の満足度、顧客の忠誠心を高めることが多いことを考慮に入れる必要があります。
実際の経験は、自動化されたプロセスへの投資が、十分に計画され、実装されている場合、数か月以内に償却することが多いことを示しています。典型的な例は、管理または顧客サービスにおけるロボットプロセス自動化（RPA）です。ここでは、繰り返しのタスクが自動化されているため、よりコスト効果が高くなります。
8。仕事と資格の要件の世界への影響
仕事の世界の変化
一方で、AIとロボット工学の使用は日常的なアクティビティを置き換えることができるため、ジョブを危険にさらすことができますが、一方で、AI開発、データ評価、または複雑な自動システムのメンテナンスなど、新しい専門分野が作成されます。また、AIがサポートするツールが日常の仕事を容易にし、より創造的なタスクが集中できるようにする伝統的な職業にも新しい機会が開かれます。
これにより、能力プロファイルが変化します。純粋に手動スキルが十分であれば、データ処理、自動化、AIアプリケーションに関する基本的な知識が必要になりました。同時に、ヒューマンマシンのコラボレーションには、特定の技術的理解と新しい作業プロセスに従事する意欲が必要です。
新しい資格要件
多くの研究では、かなりの割合の従業員が、変更に追いつくために、今後数年間でさらなるトレーニングまたは再訓練が必要になると仮定しています。特に、AIアプリケーションを適用して理解する能力が中心的な役割を果たします。複雑な自動化プロセスを設計、外観、または開発できる人は誰でも、将来的には非常に人気があります。
大規模な言語モデル（LLM）のトピック、つまり、人間のコミュニケーションをほぼ真正に模倣できるAI言語モデルは、現在大きな注目を集めています。これらのモデルは、自動テキスト生成、顧客の問い合わせへの回答、または会社の知識管理など、さまざまなタスクに使用できます。 LLMは、将来のオフィス活動の重要な部分を引き継ぎ、多くの分野で生産性を向上させることができると推定されています。ただし、従業員がこれらのシステムを有能に使用し、批判的に質問することを学ぶことが重要です。
「自動化の三角形」
仕事の未来に関する議論では、「自動化の三角形」の概念がしばしば引用されています。それは次の間のバランスを表します：
- ハードウェアオートメーション（ロボット工学、マシン）
- ソフトウェアオートメーション（例：RPA、AIアルゴリズム）
- 人間の労働者（創造性、社会的相互作用、柔軟性を備えています）
「成功の鍵は、機械と人間の才能のスキルを最適に組み合わせることです。人々は、判断、共感、または創造的な問題解決を必要とするタスクに焦点を当てています。
9。新しいビジネスモデル：robot-as-a-service（raas）
企業でのロボット工学の導入における興味深い開発は、サービスモデルの出現です。 Software-as-a-Service（SAAS）と同様に、企業はロボットをレンタルしたり、購入する代わりにメンテナンスやサポートなどの関連サービスをレンタルできます。このアプローチは、robot-as-a-service（RAAS）と呼ばれます。
特にRAASは、中小企業が高い初期投資が排除されるため、自動化技術を導入することを容易にします。サービスプロバイダーは通常、ロボットのスムーズな機能と定期的な更新について責任を負います。これにより、高価な誤解のリスクが減り、実装が加速されます。同時に、Raasは、競争市場で生き残るために改善に継続的に取り組んでいるため、絶え間ないイノベーションを促進するビジネスモデルです。
10。法的および倫理的懸念
法的異議申し立て
ヘルスケアだけでなく、他の繊細な分野でも、AIシステムの責任と承認のトピックについては集中的に議論されています。中心的な問題は、学習システムを継続的に認定する方法です。その動作は常に使用されていますか？通常、従来の入場手順は静的であり、自己学習アルゴリズムの性質とのみ制限されています。したがって、将来の法的枠組みは、ソフトウェアの更新と新たに訓練されたスキルが法的に評価される方法に関するルールを作成する必要があります。
倫理的側面
法的側面に加えて、倫理的な質問も緊急です。軍事的に使用できるAIの発達は、良心の対立を引き起こします。企業は、技術が非倫理的な目的に使用されないことを保証するという課題に直面しています。さらに、アルゴリズムが公正な決定を下すように、データにSOがコールした「バイアス」を回避することが重要です。
プライバシーとデータ保護も大きな役割を果たします。バキュームクリーナーロボットやデジタル音声アシスタントなど、家庭内のスマートデバイスは、環境に関する情報を継続的に収集します。ユーザーは、このデータが安全で乱用されていないという事実に頼ることができる必要があります。
11。AIベースのロボット工学の将来の傾向
AIとロボット工学のさらなる発展は、今後数年間でますます多くの生活の分野と仕事の分野で見えるようになります。いくつかの傾向が出現しています：
適応学習と柔軟な自動化
AIシステムはますます周囲を分析し、自発的に行動を適応させることができます。これにより、ロボットソリューションがより汎用性が高くなり、変化する生産環境をより効率的に使用できます。
エッジコンピューティング
遅延時間を短縮し、データをより安全に処理するために、多くの企業がAI機能をローカルデバイス（エッジデバイス）にシフトしています。そのため、ロボットシステムは、外部クラウドに頼ることなくリアルタイムで反応できます。
光構造とモジュラーシステム
ロボットはますます簡単になり、モジュール式でプログラムしやすくなっています。これにより、自動化したい企業の入り口の障壁が減ります。
人間とマシンのインタラクションの改善
人間とロボットの間のインターフェイスはより直感的になります。自然言語処理とジェスチャーの認識は、さらにスムーズな相互作用につながる可能性があります。さらに、新しい開発ツールとプログラミング環境により、個々の使用シナリオを迅速に適応させることができます。
AIの日常生活への統合
産業用アプリケーションに加えて、AIベースのロボット工学は、民間の家庭や公共の場でますます登場するようになります。たとえば、高齢者向けの配送ロボット、クリーニングロボット、またはデジタルコンパニオンは、将来的に重要になる可能性のあるアプリケーションの分野です。
まさに、
12。企業の行動に関する推奨事項
AI、ロボット工学、自動化の可能性を可能な限り活用し、既存の課題をうまく習得するために、次の推奨事項が利用可能です。
ターゲット定義をクリアします
企業は、AIとロボット工学で達成したいことを正確に定義する必要があります。明確な目標と重要な数字を持っている人のみが、プロジェクトが価値があるかどうか、どのステップが必要かを評価できます。
段階的な実装
より小さなパイロットプロジェクトから始めて、初期の経験を積むのは理にかなっています。これに基づいて、どのテクノロジーがあなた自身の環境で特に適しているかを見ることができます。成功したパイロットプロジェクトは、スケーリングされ、他のエリアに拡張できます。
さらなるトレーニングへの投資
人間の要因は、自動化されたプロセスの中心のままです。新しいテクノロジーの高いレベルの受け入れと効果的な使用は、従業員が良い時期に徹底的に訓練されている場合にのみ達成できます。これにより、信頼が生じ、結果が向上します。
専門家との協力
KIまたはロボットプロジェクトの設立には、学際的なチームが必要になることがよくあります。企業は、パートナーを探して、新興企業、研究機関、または専門サービスプロバイダーとの協力の形でそれを探しています。
倫理的および法的側面の考慮
新しいテクノロジーを導入する場合、データ保護、データセキュリティ、倫理原則を無視してはなりません。早期の法的審査と対応する専門家の関与は、問題を防ぎ、国民の信頼を強化します。
焦点の持続可能性
高度なAIおよび自動化ソリューションは、常に持続可能性の観点から考慮する必要があります。リソースを追求するアプローチを追求する企業は、競争力を強化し、気候保護に貢献します。
インテリジェント生産への方法：AI時代の企業の戦略
AI、ロボット工学、自動化はもはや将来の音楽ではありませんが、世界中の企業ではすでに成功裏に使用されています。彼らは、生産性を向上させ、コストを削減し、労働条件をより安全で魅力的にするための大きな可能性をもたらします。しかし同時に、彼らは課題の対象となります。セキュリティ上の懸念や規制要件から、熟練労働者の不足まで倫理的および法的問題まで。
それにもかかわらず、多くの実用的な例は、戦略的に計画されたコミットメントが価値があることを示しています。 Walmart、Brother International、Siemensなどの企業は、サプライチェーンがAIおよびロボットプロジェクトを通じてサプライチェーンを最適化する方法を示し、採用プロセスを加速し、生産プロセスをより効率的にすることができます。自動車業界では、BMWなどのメーカーが最初のヒューマノイドまたは認知ロボットを使用して、従業員を身体的にストレスの多い活動から緩和します。
業界と研究の専門家は、完全に自動的な未来に焦点を当てるのではなく、人間のマシンのコラボレーションを促進する価値があることを確認しています。長期的な成功のために、ハードウェアのスキル、ソフトウェアの自動化の可能性、かけがえのない創造性、柔軟性、人間の経験のバランスの取れたバランスが重要です。
最後になりましたが、最新のAIおよびロボットシステムの開発におけるデータ管理、倫理、データ保護、持続可能性などのトピックがますます重要な役割を果たしています。テクノロジーの責任と安全な使用に対して責任を負う人のみが、経済的および社会的に長期的に成功するでしょう。
全体として、AI、ロボット工学、自動化は強力な成長経路にあり、ほとんどすべての業界で新しい機会を開きます。ただし、テクノロジーの資格に導かれるだけでなく、組織、法的、人間の側面を観察することもできます。これは、インテリジェントな生産の現実になり、長期的に関与するすべての人に付加価値を生み出す唯一の方法です。
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