게시 날짜: 2025년 1월 27일 / 업데이트 날짜: 2025년 1월 27일 - 작성자: Konrad Wolfenstein
직업 킬러 또는 직업 게시판? 자동화, AI, 로봇 공학에 대한 진실 - 조립 라인에서 "사고 라인"까지? – 이미지 : Xpert.Digital
스마트 팩토리: 지능형 생산을 위한 과제와 솔루션
조립라인에서 '사고라인'으로: AI 로봇이 산업의 법칙을 바꾸고 있다
산업 생산은 중대한 변화의 국면을 겪고 있습니다. 인공지능(AI), 로봇 공학, 자동화와 같은 신기술은 제조, 물류부터 의료, 소매에 이르기까지 거의 모든 산업에서 광범위한 변화를 약속합니다. 많은 의사 결정자들은 이러한 기술의 엄청난 잠재력을 인식하고 있으며 AI, 로봇 공학 및 자동화를 미래의 열쇠로 보고 있습니다. 동시에, 실무에 따르면 지능적인 생산 및 프로세스 체인이 전반적으로 확립되기 전에 극복해야 할 상당한 장애물이 여전히 존재하는 것으로 나타났습니다.
다음에서는 지능형 생산으로 가는 길에 어떤 장애물이 있는지, 기업이 이러한 과제를 성공적으로 충족할 수 있는 방법, AI, 로봇 공학 및 자동화의 미래를 형성하는 추세와 발전이 무엇인지 살펴봅니다. 기초가 튼튼하고 이해하기 쉬운 프레젠테이션에 중점을 두고 있습니다. 즉, 가장 중요한 측면을 강조하고 필요한 기술 용어를 설명하며 실제 조치에 대한 권장 사항을 도출하는 것입니다.
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1. AI, 로봇공학, 자동화의 잠재력과 중요성
경쟁력과 성장을 위한 혁신적인 기술
기업들은 생산성의 대폭 향상, 비용 절감, 경쟁력 강화를 기대하기 때문에 AI 시스템, 로봇 공학 및 자동화로 점점 더 전환하고 있습니다. 구체적인 결과는 이미 여러 영역에서 관찰될 수 있습니다. 예를 들어 AI 지원 시스템은 복잡한 분석을 수행하고, 생산 프로세스의 오류 원인을 식별하거나 기계의 예측 유지 관리를 가능하게 합니다. 로봇은 단조롭고 육체적으로 힘들며 잠재적으로 위험한 작업을 수행할 수 있으며, 자동화된 프로세스는 전체 공급망의 효율성을 최적화합니다.
실제 사례
- 물류: 자율 이동 로봇(AMR)은 창고에서 상품을 선택하거나 운송하는 데 사용됩니다. 이는 효율성을 높이고 직원의 부담을 덜어줍니다.
- 제조: 협동 로봇(코봇)은 사람과 나란히 작업하며 생산 단계를 유연하게 조정할 수 있습니다.
- 서비스 부문: AI 시스템은 고객 문의를 처리하고 자동화된 챗봇을 사용하여 질문에 답변함으로써 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.
- 의료: 로봇은 수술이나 재활에 사용되는 반면 AI 애플리케이션은 의사의 진단을 도울 수 있습니다.
이러한 예는 광범위한 응용 분야를 보여줍니다. 그러나 이러한 긍정적인 전망에도 불구하고 광범위한 사용을 향한 돌파구를 더욱 어렵게 만드는 다양한 과제가 있습니다.
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2. 주요 장애물과 과제
안전 문제 및 규제 요구 사항
기업과 대중은 종종 조심스럽게 신기술에 접근합니다. 안전 문제는 핵심적인 역할을 합니다. 로봇이 사람과 직접 작업할 때는 사고를 예방해야 합니다. 특히 직원과 작업 공간을 공유하는 협업 로봇(코봇)의 경우 더욱 그렇습니다. 가장 작은 부정확한 움직임도 잠재적으로 심각한 결과를 초래할 수 있으므로 시스템에 추가 센서, 자동 정지 메커니즘 또는 보호 장치가 장착되는 경우가 많습니다.
“기업은 AI 시스템과 로봇이 해당 보안 표준을 준수할 수 있도록 강력한 보안 개념에 투자해야 합니다.”는 업계와 연구에서 자주 듣는 요구 사항입니다. 또한 데이터 보호부터 제조물 책임까지 다양한 산업에 엄격한 규제 요구 사항이 적용됩니다. 특히 AI 애플리케이션의 경우 학습 시스템이 잘못된 결정을 내릴 경우 책임 문제에 어떻게 답할 수 있는지 불분명합니다. 입법은 이를 즉시 재조정하고 명확한 기본 조건을 마련해야 합니다.
높은 비용과 자금 조달 부족
비용은 계속해서 큰 장애물이 되고 있습니다. AI 솔루션은 물론 로봇공학, 자동화 솔루션을 개발하고 구현하려면 높은 초기 투자가 필요합니다. 이는 센서 및 액추에이터와 같은 하드웨어에서 시작하여 로봇 플랫폼으로 이어지며 라이더 또는 강력한 프로세서와 같은 고도로 전문화된 구성 요소도 포함됩니다. 추가 비용 포인트는 소프트웨어 개발입니다. AI 알고리즘은 자격을 갖춘 전문가와 값비싼 컴퓨팅 용량이 필요한 특별한 사용 사례에 맞게 맞춤식으로 개발되고 훈련되어야 하는 경우가 있습니다.
재정적 부담은 특히 중소기업의 경우 큰 장애물이 되는 경우가 많습니다. 특히 AI 프로젝트에 대한 구체적인 투자 수익(ROI)을 항상 미리 정확하게 결정할 수는 없기 때문입니다. 그러나 이러한 문제를 해결하는 방법이 있습니다.
- 클라우드 서비스: 클라우드 기반 AI 서비스를 통해 기업은 컴퓨팅 성능과 저장 공간을 유연하게 임대하여 높은 하드웨어 비용을 피할 수 있습니다.
- 파일럿 프로젝트: 기업은 소규모 프로젝트로 시작하여 대규모 투자를 하기 전에 성공 여부를 측정할 수 있습니다.
- 협업 및 연구 프로젝트: 대학, 연구 기관 또는 기술 파트너와의 협업을 통해 비용을 공유하고 지식을 교환할 수 있습니다.
숙련된 인력 부족 및 노하우 부족
AI 및 로봇공학 프로젝트를 구현할 때 자격을 갖춘 인력 부족은 가장 큰 과제 중 하나입니다. 기업에는 프로그래밍 지식과 기계 학습, 로봇 제어 및 데이터 분석에 대한 확실한 이해를 모두 갖춘 전문가가 필요합니다. 동시에 AI 또는 로봇 솔루션을 기존 프로세스에 통합하려면 비즈니스 프로세스 및 전략 계획에 대한 이해도 필요하기 때문에 인터페이스 기술이 요구됩니다.
이러한 숙련된 인력을 제때 찾지 못하면 개발은 느리게 진행됩니다. 이에 대응하기 위해 많은 기업에서는 기존 인력에 대한 추가 교육에 의존합니다. 새로운 학습 형식, 인증 프로그램 및 온라인 과정을 통해 직원이 직장을 포기하지 않고도 관련 AI 및 자동화 지식을 직원에게 전달할 수 있습니다. 또 다른 선택지는 이미 해당 분야의 역량을 구축한 교육기관이나 스타트업과의 협력을 강화하는 것이다.
IT 인프라 및 데이터 가용성
최신 AI 및 로봇 공학 시스템은 안정적이고 강력한 IT 인프라에 의존합니다. 많은 양의 데이터를 기록, 전송, 저장 및 평가해야 합니다. 생산 환경에서는 실시간 처리도 중요합니다. 지연으로 인해 기계나 제품이 손상될 수 있습니다. 회사 네트워크가 불안정하거나 너무 느리면 AI 애플리케이션을 제한된 범위에서만 사용할 수 있습니다.
인프라 외에도 데이터의 품질과 가용성도 중요한 요소입니다. AI 모델은 연결을 인식하고 학습할 수 있도록 광범위한 데이터로 훈련되어야 합니다. 그러나 표준화된 형식이나 레이블이 충분히 지정된 데이터 세트가 부족한 경우가 많습니다. 또한 많은 영역, 특히 B2B 환경에서 데이터 보호, 영업 비밀 및 규정 준수에 대한 우려가 있습니다. 따라서 기업은 데이터 거버넌스 지침을 도입하고 데이터가 안전하고 투명하게 처리되도록 보장하는 등 효과적인 데이터 관리를 위한 개념을 개발해야 합니다.
윤리적, 법적 측면
AI 시스템과 로봇은 수많은 윤리적, 법적 문제를 제기합니다. 주요 초점은 책임입니다. AI 지원 애플리케이션이 잘못된 예측을 하거나 중요한 시나리오에서 로봇이 잘못 반응하는 경우 누가 책임을 져야 합니까? 데이터 보호 및 개인 정보 보호에 관한 질문도 있습니다. 개인 데이터를 평가하는 AI 애플리케이션은 엄격한 데이터 보호 지침을 준수해야 합니다. 또한 많은 업계에서는 사용되는 데이터가 충분히 다양하지 않으면 AI 시스템이 편견과 차별을 증가시킬 수 있다는 우려도 있습니다.
AI와 로봇공학의 군사적 활용에 대한 논의도 있다. 이중 용도 기술을 개발하는 기업은 자사 제품이 군사 목적으로도 사용될 수 있다는 비난에 직면해 있습니다. 여기서, 윤리는 남용을 방지하기 위해 기업 전략에 기반을 두어야 합니다. 서비스 로봇이나 가정을 위한 AI 기반 지원 시스템과 같은 일상 생활에서 데이터 보호 및 개인 정보 보호는 제품 개발 과정에서 고려해야 할 핵심 측면입니다.
직원의 수용과 신뢰
신기술에 대한 모든 열정에도 불구하고 기업에 AI와 로봇공학이 도입되면 직원들에게 큰 변화가 따른다는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 지속적인 모니터링으로 인해 일자리를 잃게 되거나 직원들이 압박을 받게 될 것이라는 우려가 종종 있습니다. 따라서 기술이 어떻게 사용될지, 그리고 기술이 관련된 모든 사람에게 어떤 이점을 가져올 것인지 조기에 투명하게 전달하는 것이 중요합니다.
“미래는 변위가 아닌 인간과 기계의 협력에 달려 있습니다.”는 자주 인용되는 모토입니다. 직원들은 혁신에 공감할 수 있도록 의사결정 과정에 참여해야 합니다. 지속적인 교육 프로그램과 훈련은 AI, 로봇 공학 및 자동화를 다룰 때 두려움을 줄이고 자신감을 높이는 데 도움이 됩니다.
3. 업계 및 연구계의 목소리
업계에서는 AI와 로봇 공학이 주로 사람들의 역량을 확장하고 작업을 보다 안전하고 효율적으로 만드는 데 도움이 된다는 광범위한 합의가 있습니다. 많은 전문가들의 관점에서 볼 때 인간 근로자를 지능형 기계로 완전히 대체하는 것은 현실적이지도 바람직하지도 않습니다.
박사. 국제로봇연맹(IFR) 사무총장 수잔 비엘러(Susanne Bieller)는 “가까운 미래에는 모든 분야에서 인간 지능을 능가하는 인공지능 로봇은 없을 것”이라고 자주 인용한다. 현재 AI와 결합하면 적응성, 유연성, 창의적인 문제 해결 능력에서 인간을 완전히 대체할 수 없습니다. 대신 그녀는 "환경 인식 및 로봇 성능 최적화 분야에서 로봇 공학의 AI에 대한 가장 유용한 사용 사례"를 봅니다.
또한 박사님. 유명한 AI 연구 센터의 연구 책임자인 Jan Peters는 특히 미래에는 환경이 더 이상 로봇에 적응할 필요가 없지만 로봇은 환경에 적응할 수 있는 능력을 갖게 될 것이라는 전제 하에서 산업용 로봇 공학의 큰 잠재력을 보고 있습니다. 서로 다른 작업을 독립적으로 생산 환경 설정. “저는 로봇이 저렴해지면 곧 수백만 가구에 보급될 것이라고 확신합니다”라고 그는 인터뷰에서 반복해서 표현한 비전입니다.
기술 회사의 대표인 Michael Mayer-Rosa는 보안 및 신뢰성, 데이터 처리의 복잡성, 윤리적 및 법적 문제와 같은 측면을 가장 큰 과제로 강조합니다. 마찬가지로 로봇 회사의 상무이사인 Jens Kotlarski는 특히 복잡한 작업이나 역동적인 변화가 있는 시나리오에서 로봇 사용의 유연한 설계를 위한 AI의 중요성을 강조합니다.
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4. 실제 사례의 성공적인 사례
성공적인 구현을 살펴보면 회사가 기술, 조직 및 문화적 장애물을 극복 할 때 AI, 로봇 및 자동화의 잠재력을 보여줍니다.
- WALMART : 회사는 AI로 공급망을 최적화하고 배송 시간을 단축하며 인벤토리를 향상시킵니다. 또한 Walmart는 AI 기반 로봇을 사용하여 재고 관리가되었습니다. 효율 증가는 전체 가치 사슬에 긍정적 인 영향을 미칩니다.
- 국제 형제 : Brother International은 AI에 의존합니다. 자동화 된 시스템은 적절한 후보자, 계획 인터뷰 및 신청 프로세스에서 표준화 된 질문에 대한 답변을 식별합니다. 결과적으로, 위치가 점유 될 때까지 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
- Siemens :이 그룹은 AI를 사용하여 예측 유지 보수를 유지합니다)). 기계 데이터를 분석함으로써, 잠재적 고장은 초기 단계에서 인식되고 계획 될 수 있습니다. 이로 인해 가동 중지 시간이 줄어들고 생산성이 향상됩니다. 또한 AI 모델은 생산 공정을 최적화하고 제어하는 데 사용되며, 이는 에너지 소비를 줄이고 생산 속도를 증가시킵니다.
- BMW : 처음으로, Humanoid 로봇은 한 작업에 사용되어 심각한 신체 작업을하는 직원을 지원합니다. BMW는 또한 AI를 통해 주변 환경을 기록하고보다 복잡한 작업을 수행 할 수있는인지 로봇의 사용을 확인합니다.
- Sereact : 너무 많은 "구체화 된 ai"에 전념하는 회사. 여기에서 Visual Zero-Shot 읽기 및 언어 강사가 결합되어 로봇은 명시 적으로 훈련되지 않은 작업을 수행 할 수 있습니다. 이러한 유연성은 특히 프로세스가 종종 변경되는 경우 워크샵 및 저장 공간에서 사용하기 위해 특히 엄청난 장점을 가져올 수 있습니다.
5. 자동화의 로봇 유형
로봇 공학은 최근 몇 년 동안 빠르게 발전했습니다. 전문 요구 사항을 위해 개발 된 다양한 유형의 로봇이 있으며 각각 고유 한 강점이 있습니다.
- 공동 작업 로봇 (코봇) : 코봇은 사람들과 직접 작동하도록 설계되었습니다. 그들은 사고를 피해야하고 비교적 쉽게 프로그래밍하기 쉬운 센서 시스템을 가지고 있습니다. 전형적인 응용 분야는 조립 작업, 훌륭한 작업 또는 품질 보증입니다.
- 자율 모바일 로봇 (AMRS) : AMRS는 고정 된 가이드 라인없이 주변 환경을 탐색하며 독립적으로 경로를 계획 할 수 있습니다. 이것은 예를 들어 한 장소에서 다른 곳으로 재료를 가져 오거나 상품 매장에서 독립적으로 따기를 수행하는 등 물류에서 매우 인기가 있습니다.
- 휴머노이드 로봇 :이 로봇은 인간의 형태와 움직임을 모방합니다. 귀하의 응용 분야는 간호 및 지원에서부터 무역 박람회에서 활동에 이르기까지 다양합니다. 일반적으로 코봇이나 AMR보다 비싸고 복잡하지만 미래에는 인간의 상호 작용과 미세 운동 기술이 필요한 영역에서 특히 흥미로울 수 있습니다.
6. 지속 가능성과 에너지 효율
최근 몇 년 동안 전경에서 점점 더 많은 측면이 지속 가능성에 대한 문제입니다. AI와 로봇 공학은 여러 가지면에서 생산 및 자원 생산을보다 생태적으로 활성화시킬 수 있습니다. 생산 공정의 자동 최적화는 재료 폐기물을 줄이고 유지 보수 간격을 최적화하며 에너지를 더 잘 사용하는 데 도움이됩니다.
예를 들어, 로봇은 실제로 필요가 있거나 스트레스가 적은 시간에 에너지 절약 모드로 전환하는 경우에만 작동하는 방식으로 프로그래밍 할 수 있습니다. 공급망에서는 지능형 경로 계획에 의해 COS 배출량을 줄일 수 있습니다. 또한 센서 및 AI 분석을 통해 생산 공정의 약점을 더 쉽게 감지하여 리소스를보다 구체적으로 사용할 수 있습니다.
에너지 효율적인 자동화를 위해 적극적으로 노력하는 회사는 일반적으로 재정적 인 용어로만 혜택을받을 수 없습니다. 엄격한 환경 표준과 CO₂ 감소 목표는 점점 경쟁력있는 요소가되고 있기 때문에 지속 가능한 생산 방법은 또한 명성을 높이고 장기 시장의 이점을 보장하고 있습니다.
7. AI의 비용 및 ROI, 로봇 공학 및 자동화
비용 요소
AI 및 로봇 시스템 도입의 총 비용은 많은 구성 요소로 구성 될 수 있습니다.
- 물리적 장치 획득 (로봇 암, 센서, 하드웨어)
- 소프트웨어의 개발 및 구현
- AI 도구 및 데이터 처리 플랫폼에 대한 라이센스 요금
- 유지 관리 및 서비스 계약
- 직원을위한 교육 및 추가 교육
ROI의 계산
회사는 종종 투자 수익에 따라 AI 프로젝트를 평가합니다. 이는 비용 절감 또는 추가 판매의 형태에 대한 투자가 보상 될 때 계산되고 중기 적으로 예상되는 이익이 예상되는 경우 계산됩니다. KIS, 로봇 및 자동화 솔루션은 직접 시간과 비용 절감 효과가있을뿐만 아니라 제품 품질, 직원 만족도 및 고객 충성도를 증가 시킨다는 점을 고려해야합니다.
실제로 경험에 따르면 자동화 된 프로세스에 대한 투자는 잘 계획되고 구현되면 몇 달 안에 상각 할 수 있습니다. 전형적인 예는 반복적 인 작업이 자동화되어 비용 효율적 인 관리 또는 고객 서비스의 로봇 프로세스 자동화 (RPA)입니다.
8. 업무 및 자격 요건의 세계에 미치는 영향
일의 세계의 변화
한편으로 AI 및 로봇 공학의 사용은 일상적인 활동을 대체 할 수 있으며, 따라서 AI 개발, 데이터 평가 또는 복잡한 자동화 시스템의 유지 보수와 같은 새로운 전문 분야가 만들어집니다. AI 지원 도구가 일상적인 작업을 더 쉽게 만들고보다 창의적인 작업에 집중할 수있게되면 전통적인 직업에서 새로운 기회가 열립니다.
이로 인해 역량 프로파일의 변화가 발생합니다. 순수한 수동 기술이 충분한 곳마다 데이터 처리, 자동화 및 AI 애플리케이션에 대한 기본 지식이 필요합니다. 동시에, 인간-기계 공동 작업에는 특정 기술적 이해와 새로운 작업 프로세스에 참여하려는 의지가 필요합니다.
새로운 자격 요건
많은 연구에 따르면 상당수의 직원이 변경 사항을 따라 잡기 위해 향후 몇 년 안에 추가 교육 또는 재교육이 필요할 것이라고 가정합니다. 특히 AI 응용 프로그램을 적용하고 이해하는 능력은 중심적인 역할을합니다. 복잡한 자동화 된 프로세스를 설계, 돌보거나 개발할 수있는 사람은 향후 매우 인기가 있습니다.
대형 언어 모델 (LLM)의 주제, 즉 인간의 의사 소통을 거의 진정으로 모방 할 수있는 AI 언어 모델은 현재 큰 관심을 받고 있습니다. 이러한 모델은 다양한 작업, 예를 들어 자동 텍스트 생성, 고객 문의에 답하거나 회사의 지식 관리에 사용될 수 있습니다. LLM은 미래에 사무실 활동의 상당 부분을 인수하여 많은 분야에서 생산성을 높일 수있는 것으로 추정됩니다. 그러나 직원들은 이러한 시스템을 유능하게 사용하고 비판적으로 질문하는 법을 배우는 것이 중요합니다.
"자동화의 삼각형"
작업의 미래에 대한 토론에서 "자동화의 삼각형"의 개념이 종종 인용됩니다. 그것은 다음 사이의 균형을 나타냅니다.
- 하드웨어 자동화 (로봇 공학, 기계)
- 소프트웨어 자동화 (예 : RPA, AI 알고리즘)
- 인간 노동자 (창의성, 사회적 상호 작용 및 유연성)
"성공의 열쇠는 기계와 인간의 재능을 최적으로 결합하는 것입니다.이 철학에서 사람과 기계는 서로를 보완해야합니다. 사람들은 판단, 공감 또는 창조적 인 문제 해결이 필요한 작업에 중점을 둡니다.
9. 새로운 비즈니스 모델 : Robot-as-a-Service (RAAS)
회사에서 로봇 공학을 도입하는 데 흥미로운 발전은 서비스 모델의 출현입니다. SAAS (Software-A-Service)와 마찬가지로 회사는 로봇 및 유지 보수 및 지원과 같은 관련 서비스를 구매하는 대신 임대 할 수 있습니다. 이 접근법을 로봇-a-service (RAA)라고합니다.
특히 RAA는 높은 초기 투자가 제거되므로 중소 규모의 회사가 자동화 기술을 더 쉽게 도입 할 수 있도록합니다. 서비스 제공 업체는 일반적으로 로봇의 원활한 기능 및 정기 업데이트에 대한 책임을집니다. 이는 값 비싼 오해의 위험을 줄이고 구현을 가속화합니다. 동시에 RAAS는 제조업체가 경쟁 시장에서 생존하기 위해 지속적으로 개선을 위해 노력하고 있기 때문에 지속적인 혁신을 촉진하는 비즈니스 모델입니다.
10. 법적, 윤리적 관심사
법적 도전
건강 관리뿐만 아니라 다른 민감한 영역에서도 AI 시스템의 책임 및 승인 주제에 대해 집중적으로 논의됩니다. 중심적인 질문은 : 학습 시스템을 어떻게 지속적으로 인증 할 수 있는지, 그 행동은 지속적으로 사용중인 행동입니까? 전통적인 입학 절차는 일반적으로 정적이며 자체 학습 알고리즘의 특성과 일치합니다. 따라서 향후 법적 프레임 워크는 소프트웨어 업데이트 및 새로 훈련 된 기술이 법적으로 평가되는 방법에 대한 규칙을 만들어야합니다.
윤리적 측면
법적 측면 외에도 윤리적 질문도 시급합니다. 군사적으로 사용될 수있는 AI의 발전은 양심의 갈등을 일으킨다. 회사는 기술이 비 윤리적 목적으로 사용되지 않도록하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한 알고리즘이 공정한 결정을 내릴 수 있도록 데이터에서 너무 많은 "바이어스"를 피하는 것이 중요합니다.
개인 정보 및 데이터 보호도 중요한 역할을합니다. 진공 청소기 로봇 또는 디지털 음성 보조원과 같은 가정의 스마트 장치는 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집합니다. 사용자는이 데이터가 안전하고 남용되지 않았다는 사실에 의존 할 수 있어야합니다.
11. AI 기반 로봇 공학의 미래 추세
AI와 로봇 공학의 추가 개발은 앞으로 몇 년 동안 점점 더 많은 삶의 영역에서 볼 수있게 될 것입니다. 일부 트렌드가 떠오르고 있습니다.
적응 형 학습 및 유연한 자동화
AI 시스템은 점점 주변 환경을 분석하고 자발적으로 행동을 조정할 수있을 것입니다. 이를 통해 로봇 솔루션을보다 다재다능하게 만들고 변화하는 생산 환경을보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅
대기 시간 시간을 줄이고 데이터를보다 안전하게 처리하기 위해 많은 회사가 AI 기능을 로컬 장치 (Edge Devices)로 전환합니다. 따라서 로봇 시스템은 외부 클라우드에 의존하지 않고 실시간으로 반응 할 수 있습니다.
조명 구조 및 모듈 식 시스템
로봇은 점점 더 쉬워지고 모듈화되며 프로그래밍하기가 쉬워지고 있습니다. 이로 인해 자동화하려는 회사의 입구 장벽이 줄어 듭니다.
인간-기계 상호작용 개선
인간과 로봇 사이의 인터페이스가 더 직관적이됩니다. 자연어 처리 및 제스처 인식은 훨씬 더 매끄러운 상호 작용으로 이어질 수 있습니다. 또한 새로운 개발 도구 및 프로그래밍 환경을 통해 개별 사용 시나리오에 빠르게 적응할 수 있습니다.
AI를 일상 생활에 통합합니다
산업 응용 프로그램 외에도 AI 기반 로봇 공학은 민간 가정이나 공공 장소에 점점 더 많이 나타날 것입니다. 예를 들어, 노인들을위한 배달 로봇, 청소 로봇 또는 디지털 동반자는 앞으로도 계속 중요 해지는 응용 프로그램 분야입니다.
적절하게도;
12. 회사의 행동 권장 사항
AI, 로봇 공학 및 자동화의 잠재력을 최대한 활용하고 기존 과제를 성공적으로 마스터하기 위해 다음 권장 사항을 사용할 수 있습니다.
명확한 대상 정의
회사는 AI 및 로봇 공학으로 달성하고자하는 것을 정확하게 정의해야합니다. 명확한 목표와 핵심 수치를 가진 사람들 만 프로젝트의 가치가 있는지 여부와 어떤 단계가 필요한지 평가할 수 있습니다.
단계별 구현
초기 경험을 얻기 위해 소규모 파일럿 프로젝트로 시작하는 것이 합리적 일 수 있습니다. 이를 바탕으로 자신의 환경에서 어떤 기술이 특히 적합한 지 볼 수 있습니다. 그런 다음 성공적인 파일럿 프로젝트는 스케일링되어 다른 영역으로 확장 될 수 있습니다.
추가 교육에 대한 투자
인적 요소는 자동화 된 프로세스의 중심에 남아 있습니다. 신기술의 높은 수용과 효과적인 사용은 직원들이 좋은 시간과 철저한 훈련을받는 경우에만 달성 할 수 있습니다. 이것은 신뢰를 창출하고 결과를 향상시킵니다.
전문가와의 협력
KI 또는 Robotics 프로젝트의 설립에는 종종 학제 간 팀이 필요합니다. 회사는 신생 기업, 연구 기관 또는 전문 서비스 제공 업체와의 협력 형태로 파트너를 찾는 데 도움이됩니다.
윤리적, 법적 측면의 고려
새로운 기술을 도입 할 때 데이터 보호, 데이터 보안 및 윤리적 원칙을 무시해서는 안됩니다. 조기 법률 조사와 해당 전문가의 참여는 문제를 예방하고 대중의 신뢰를 강화합니다.
초점의 지속 가능성
고급 AI 및 자동화 솔루션은 항상 지속 가능성 관점에서 고려해야합니다. 자원 절약 접근법을 추구하는 회사는 경쟁력을 강화하고 기후 보호에 기여합니다.
지능형 생산 방법 : AI 시대의 회사를위한 전략
AI, 로봇 공학 및 자동화는 더 이상 미래의 음악이 아니지만 이미 전세계 회사에서 성공적으로 사용되었습니다. 그들은 생산성을 높이고 비용을 줄이며 근무 조건을보다 안전하고 매력적으로 만들 수있는 엄청난 잠재력을 제공합니다. 그러나 동시에, 그들은 보안 문제와 규제 요구 사항에서 숙련 된 근로자의 부족에 이르기까지 윤리적 및 법적 문제에 이르기까지 과제를받습니다.
그럼에도 불구하고, 수많은 실제 사례는 전략적으로 계획된 약속이 가치가 있음을 보여줍니다. Walmart, Brother International 또는 Siemens와 같은 회사는 공급망이 AI 및 Robotics 프로젝트를 통해 공급망을 최적화하는 방법을 보여줍니다. 채용 프로세스가 가속화되고 생산 프로세스가보다 효율적일 수 있습니다. 자동차 산업에서 BMW와 같은 제조업체는 최초의 휴머노이드 또는인지 로봇을 사용하여 직원들이 신체적 스트레스가 많은 활동을 완화합니다.
산업 및 연구 전문가들은 완전 자동 미래에만 초점을 맞추는 대신 인간 기계 협업을 촉진하는 것이 가치가 있음을 확인합니다. 장기적인 성공을 위해서는 하드웨어 기술, 소프트웨어 자동화의 가능성 및 대체 할 수없는 창의성, 인간의 유연성 및 경험 사이의 균형 균형이 중요합니다.
마지막으로, 현대 AI 및 로봇 시스템 개발에서 데이터 관리, 윤리, 데이터 보호 및 지속 가능성과 같은 주제는 점점 더 중요한 역할을합니다. 책임감 있고 안전한 기술 사용에 대해 책임을지는 사람들만이 경제적, 사회적으로 장기적으로 성공할 것입니다.
전반적으로 AI, 로봇 공학 및 자동화는 강력한 성장 경로에 위치하고 있으며 거의 모든 산업에서 새로운 기회를 열어줍니다. 그러나 기술 자격에 의해 안내 될뿐만 아니라 조직, 법적 및 인간 측면을 관찰하는 것이 중요합니다. 이것이 지능적인 생산 현실이되어 장기적으로 관련된 모든 사람에게 부가 가치를 창출하는 유일한 방법입니다.
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콘라드 울펜슈타인
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