Opublikowano: 27 stycznia 2025 / Aktualizacja z: 27 stycznia 2025 r. - Autor: Konrad Wolfenstein
Zabójca pracy czy Joker? Prawda o automatyzacji, sztucznej inteligencji i robotyce - od linii montażowej do „paska pamiątkowego”? - Zdjęcie: xpert.digital
Smart Factory: Wyzwania i rozwiązania dotyczące inteligentnej produkcji
Od linii montażowej na „Pasek pamięci”: roboty AI zmieniają zasady gry w branży
Produkcja przemysłowa jest w fazie głębokich zmian. Nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja (AI), robotyka i automatyzacja, obiecują dalekosiężne zmiany w prawie wszystkich branżach, od branży produkcyjnej i logistycznej po opiekę zdrowotną i detaliczną. Wielu decydentów jest świadomych ogromnego potencjału tych technologii i uważa sztuczną inteligencję, robotykę i automatyzację za klucze do przyszłości. Jednocześnie praktyka pokazuje, że nadal istnieją znaczne przeszkody, zanim inteligentne łańcuchy produkcyjne i procesowe będą mogły się ustanowić.
Poniżej zbadano, które przeszkody są w drodze do inteligentnej produkcji, w jaki sposób firmy mogą z powodzeniem sprostać tym wyzwaniom i które trendy i osiągnięcia kształtują przyszłość sztucznej inteligencji, robotyki i automatyzacji. Nacisk kładziony jest na dobrze uznaną i zrozumiałą prezentację: chodzi o podkreślenie najważniejszych aspektów, wyjaśnianie wymaganych terminów technicznych i uzyskanie zaleceń dotyczących działań w praktyce.
Nadaje się do:
- Inteligentna fabryka: superszybkie sieci danych dla przyszłych scenariuszy intralogistyki – technologia i sieć 5G – sieć kampusowa 5G SA
- Inteligentna fabryka: dzięki efektywnej intralogistyce do Przemysłu 4.0
1. Potencjał i znaczenie sztucznej inteligencji, robotyki i automatyzacji
Rewolucyjne technologie konkurencyjności i rozwoju
Firmy coraz częściej mają do czynienia z systemami AI, robotyką i automatyzacją, ponieważ obiecują znaczny wzrost wydajności, niższe koszty i wyższą konkurencyjność. W wielu obszarach można już zaobserwować konkretne wyniki: systemy oparte na AI przyjmują złożone analizy, zidentyfikować źródła błędów w procesach produkcyjnych lub umożliwiają przyszłościowe utrzymanie maszyn. Roboty mogą przyjmować monotonne, wyczerpujące fizycznie i potencjalnie niebezpieczne zadania, podczas gdy zautomatyzowane procesy optymalizują wydajność całych łańcuchów dostaw.
Przykłady z praktyki
- Logistyka: Autonomiczne roboty mobilne (AMR) są używane w obozach do wybierania lub transportu towarów. Zwiększa to wydajność i łagodzi pracowników.
- Produkcja: roboty współpracy (coboty) współpracują z ludźmi i umożliwiają elastyczną regulację kroków produkcyjnych.
- Sektor usług: Systemy AI mogą edytować zapytania klientów, używać zautomatyzowanych chatbotów, aby odpowiedzieć na pytania, a tym samym poprawić obsługę klienta.
- Opieka zdrowotna: roboty są wykorzystywane do operacji lub rehabilitacji, podczas gdy aplikacje AI mogą wspierać lekarzy w diagnozie.
Przykłady te ilustrują szeroki zakres aplikacji. Jednak pomimo tych pozytywnych poglądów istnieją różnorodne wyzwania, które utrudniają przełamanie w całym kraju.
Nadaje się do:
2. Centralne przeszkody i wyzwania
Obawy dotyczące bezpieczeństwa i wymogi regulacyjne
Firmy i społeczeństwo często spotykają nowe technologie. Pytania dotyczące bezpieczeństwa odgrywają centralną rolę: jeśli roboty współpracują bezpośrednio z ludźmi, należy zapobiec wypadkom. Dotyczy to w szczególności robotów współpracy (coboty), które dzielą pokoje pracy z pracownikami. Nawet najmniejsze niewłaściwe postępowanie mogą mieć potencjalnie poważne konsekwencje, dlatego systemy są często wyposażone w dodatkowe czujniki, automatyczne mechanizmy zatrzymania lub urządzenia ochronne.
„Firmy muszą inwestować w solidne koncepcje bezpieczeństwa, aby systemy i roboty AI odpowiadają obowiązującym standardom bezpieczeństwa”, jest wymogiem, który często można usłyszeć z branży i badań. Ponadto w wielu branżach odbywa się ścisłe wymagania regulacyjne, od ochrony danych po odpowiedzialność za produkt. W szczególności w przypadku aplikacji AI nie jest jasne, w jaki sposób należy odpowiedzieć na pytanie dotyczące odpowiedzialności, jeśli system uczenia się podejmie nieprawidłową decyzję. Tutaj ustawodawstwo musi niezwłocznie dostosować się i stworzyć jasne warunki ramowe.
Wysokie koszty i brak finansowania
Koszty są nadal istotną przeszkodą. Opracowanie i wdrożenie rozwiązań AI, a także rozwiązań robotyki i automatyzacji są powiązane z wysokimi początkowymi inwestycjami. Zaczyna się od sprzętu, na przykład w czujnikach i siłownikach, kontynuuje platformy robotyki, a także zawiera wysoce wyspecjalizowane komponenty, takie jak LIDAR lub wydajne procesory. Dodatkowym punktem kosztów jest opracowanie oprogramowania: algorytmy AI muszą być czasem opracowywane i przeszkolone do specjalnych zastosowań, co wymaga wykwalifikowanych specjalistów i drogich zdolności obliczeniowych.
Zwłaszcza w przypadku małych i średnich firm obciążenie finansowe jest często poważną przeszkodą, zwłaszcza że szczególny zwrot z inwestycji (ROI) dla projektów AI nie zawsze można określić dokładnie z góry. Niemniej jednak istnieją sposoby na uniknięcie tych problemów:
- Usługi w chmurze: oparte na chmurze usługi AI mogą elastycznie wynajmować zasilanie i przestrzeń do przechowywania i unikać wysokich kosztów sprzętu.
- Projekty pilotażowe: firmy mogą zacząć od mniejszych projektów i mierzyć swój sukces przed dokonaniem większych inwestycji.
- Projekty współpracy i badań: Współpraca z uniwersytetami, instytucjami badawczymi lub partnerami technologicznymi umożliwiają koszty dzielenie się i wymianą wiedzy.
Brak wykwalifikowanych pracowników i brak wiedzy
Brak wykwalifikowanego personelu jest jednym z największych wyzwań we wdrażaniu projektów AI i Robotics. Firmy potrzebują ekspertów, którzy mają zarówno wiedzę programującą, jak i dobrze znane zrozumienie uczenia maszynowego, kontroli robotyki i analizy danych. Jednocześnie wymagane są umiejętności interfejsu, ponieważ integracja rozwiązań AI lub Robot z istniejącymi procesami wymaga również zrozumienia procesów biznesowych i planowania strategicznego.
Jeśli ci specjalistów nie zostaną znalezione na czas, rozwój rozwija się tylko powoli. Aby przeciwdziałać temu, wiele firm polega na dalszym szkoleniu istniejącej siły roboczej. Nowe formaty uczenia się, programy certyfikacyjne i kursy online umożliwiają przekazanie odpowiedniej istotnej wiedzy AI i automatyzacji bez konieczności rezygnacji z pracy. Inną opcją jest intensyfikacja współpracy z instytucjami edukacyjnymi lub start-upami, które już ustawiły umiejętności w tych obszarach.
Infrastruktura IT i dostępność danych
Współczesne systemy sztucznej inteligencji i robotyki polegają na niezawodnej i potężnej infrastrukturze IT. Duże ilości danych należy rejestrować, przesyłać, zapisać i ocenić. Przetwarzanie czasu rzeczywistego zależy również w środowiskach produkcyjnych - opóźnienia mogą powodować uszkodzenie maszyn lub produktów. Jeśli sieć firmy jest niestabilna lub zbyt wolna, aplikacje AI mogą być używane tylko w ograniczonym zakresie.
Oprócz infrastruktury jakość i dostępność danych jest również decydującym czynnikiem. Modele sztucznej inteligencji muszą być przeszkolone w zakresie obszernych danych, aby mogły rozpoznać połączenia i uczyć się od nich. Często jednak brakuje znormalizowanych formatów lub wystarczających znakowanych zestawów danych. Ponadto istnieją obawy dotyczące ochrony danych, tajemnic biznesowych i zgodności w wielu obszarach, szczególnie w środowisku B2B. Firmy są zatem zobowiązane do opracowania pojęć w celu skutecznego zarządzania danymi, na przykład poprzez wprowadzenie wytycznych dotyczących zarządzania danymi i zapewnienie bezpiecznego i przejrzystego wykorzystania danych.
Aspekty etyczne i prawne
Systemy i roboty AI rodzą szereg pytań etycznych i prawnych. Główny nacisk kładziony jest na odpowiedzialność: kto jest odpowiedzialny, gdy aplikacja obsługiwana przez AI dokonuje fałszywych prognoz lub robot niepoprawnie reaguje w krytyczny scenariusz? Istnieją również pytania dotyczące ochrony danych i prywatności. Aplikacje AI, które oceniają dane osobowe, muszą spełniać surowe wytyczne dotyczące ochrony danych. W wielu branżach głośno są również, że systemy AI mogą zwiększyć zniekształcenia i dyskryminację, jeśli wykorzystane dane nie są wystarczająco różnorodne.
Istnieją również dyskusje na temat aplikacji wojskowych AI i robotyki. Firmy, które rozwijają technologie podwójnego zastosowania, mają do czynienia z oskarżeniem, że ich produkty mogą być również wykorzystywane do celów wojskowych. W tym przypadku etyka musi być zakotwiczona w strategii korporacyjnej w celu zapobiegania nadużyciom. W obszarze codziennym, na przykład w robotach serwisowych lub systemach pomocy opartych na sztucznej inteligencji dla własnego domu, ochrona danych i prywatność są centralnymi aspektami, które powinny być już uwzględnione w rozwoju produktu.
Akceptacja i zaufanie pracowników
Pomimo całego entuzjazmu dla nowych technologii, nie należy zapominać, że wprowadzenie sztucznej inteligencji i robotyki w firmie przynosi duże zmiany dla pracowników. Często martwi się, że miejsca pracy można pominąć lub że pracownicy podlegają presji poprzez stałe monitorowanie. Dlatego niezbędne jest wcześniejsze i przejrzyste komunikowanie się, w jaki sposób należy wykorzystać technologię i jakie korzyści przynosi wszystkim.
„Przyszłość polega na współpracy między człowiekiem a maszyną - nie w przesiedleniu”, jest często cytowaną zasadą przewodnią. Pracownicy powinni być zintegrowani z procesami podejmowania decyzji, aby mogli identyfikować się z innowacjami. Dalsze programy szkoleniowe i szkolenia pomagają zmniejszyć obawy i wzmocnić pewność siebie w kontaktach z sztuczną inteligencją, robotyką i automatyzacją.
3. Głosy z branży i badań
W branży istnieje szeroki konsensus, że sztuczna inteligencja i robotyka są wykorzystywane przede wszystkim do poszerzania umiejętności ludzi i zwiększania ich pracy. Z perspektywy wielu ekspertów całkowite przesunięcie ludzkich pracowników przez inteligentne maszyny nie jest ani realistyczne, ani pożądane.
Dr. Susanne Bienler, sekretarz generalny Międzynarodowej Federacji Robotyki (IFR), jest często cytowana z oceną: „W najbliższej przyszłości nie będzie sztucznej inteligencji robota, która jest lepsza od ludzkiej inteligencji”. Obecnie w połączeniu z sztuczną inteligencją ludzie nie mogą całkowicie zastąpić ludzi w zakresie zdolności adaptacyjnych, elastyczności i kreatywnych umiejętności rozwiązywania problemów. Zamiast tego widzi „najbardziej rozsądne przypadki użycia sztucznej inteligencji w robotyce w obszarze środowiska i optymalizacji wydajności robota”.
Również prof. Dr. Jan Peters, kierownik obszaru badań w słynnym centrum badań AI, widzi ogromny potencjał w robotyce przemysłowej, szczególnie w ramach założenia, że w przyszłości środowisko nie musi już dostosowywać się do robota, ale ma zdolność niezależnego stawania się w celu ustalenia produkcji środowiska. „Jestem przekonany, że roboty znajdą drogę do milionów gospodarstw domowych, gdy tylko będą one przystępne”, to wizja, którą wielokrotnie wyrażał w wywiadach.
Michael Mayer-Rosa, przedstawiciel firmy technologicznej, jako największe wyzwania wskazuje takie aspekty, jak bezpieczeństwo i niezawodność, złożoność przetwarzania danych oraz względy etyczne i prawne. Podobnie Jens Kotlarski, dyrektor zarządzający firmy zajmującej się robotyką, podkreśla znaczenie sztucznej inteligencji dla elastycznego projektowania wykorzystania robotów, szczególnie w złożonych zadaniach lub w scenariuszach z dynamicznymi zmianami.
Nadaje się do:
4. Udane przykłady z praktyki
Spojrzenie na udane wdrożenia pokazuje potencjał drzemiący w sztucznej inteligencji, robotyce i automatyzacji, jeśli firmom uda się pokonać przeszkody techniczne, organizacyjne i kulturowe.
- Walmart: firma wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji swojego łańcucha dostaw, skracania czasu dostaw i poprawy poziomu zapasów. Ponadto Walmart wykorzystuje roboty zasilane sztuczną inteligencją do zarządzania zapasami. Poprawa efektywności ma pozytywny wpływ na cały łańcuch wartości.
- Brother International: Brother International korzysta ze sztucznej inteligencji w procesie rekrutacji. Zautomatyzowany system identyfikuje odpowiednich kandydatów, umawia rozmowy kwalifikacyjne i odpowiada na standardowe pytania w procesie aplikacyjnym. Znacząco skróciło to czas potrzebny do obsadzenia stanowiska.
- Siemens: Grupa wykorzystuje sztuczną inteligencję do konserwacji predykcyjnej w produkcji. Analizując dane maszynowe, można wcześnie zidentyfikować potencjalne awarie i zaplanować ich naprawienie. Skraca to przestoje i zwiększa produktywność. Ponadto modele AI służą do optymalizacji i kontroli procesów produkcyjnych, co zmniejsza zużycie energii i zwiększa prędkość produkcji.
- BMW: Po raz pierwszy w fabryce zastosowano humanoidalnego robota, który wspiera pracowników wykonujących ciężką pracę fizyczną. BMW bada również zastosowanie robotów kognitywnych, które mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do wyczuwania otoczenia i wykonywania bardziej złożonych zadań.
- Sereact: Firma zajmująca się tak zwaną „ucieleśnioną sztuczną inteligencją”. Łączy się tu wizualne rozumowanie zero-shot i instrukcje głosowe, dzięki czemu roboty mogą również wykonywać zadania, do których nie zostały specjalnie przeszkolone. Ta elastyczność może przynieść ogromne korzyści, szczególnie w warsztatach i magazynach, na przykład tam, gdzie procesy często się zmieniają.
5. Rodzaje robotów w automatyce
W ostatnich latach robotyka bardzo szybko się rozwinęła. Istnieją różne typy robotów, które zostały opracowane do specjalistycznych wymagań, a każdy z nich ma swoje mocne strony:
- Roboty współpracujące (Coboty): Coboty są przeznaczone do bezpośredniej pracy z ludźmi. Posiadają systemy czujników, które mają zapobiegać wypadkom i są stosunkowo łatwe do zaprogramowania. Typowe obszary zastosowań obejmują prace montażowe, prace precyzyjne lub zapewnienie jakości.
- Autonomiczne roboty mobilne (AMR): roboty AMR poruszają się po swoim środowisku bez ustalonych wytycznych i mogą niezależnie planować trasy. Dzięki temu są bardzo popularne w logistyce, np. do przenoszenia materiałów z miejsca na miejsce czy samodzielnego kompletowania zamówień w magazynach.
- Roboty humanoidalne: roboty te naśladują ludzki kształt i ruchy. Twój zakres zastosowań sięga od opieki i wsparcia po działania demonstracyjne na targach. Są na ogół droższe i bardziej złożone niż coboty czy roboty AMR, ale w przyszłości mogą być szczególnie interesujące w obszarach, w których wymagana jest interakcja między ludźmi i zdolności motoryczne.
6. Zrównoważony rozwój i efektywność energetyczna
Jednym z aspektów, który w ostatnich latach zyskuje coraz większe znaczenie, jest kwestia zrównoważonego rozwoju. Sztuczna inteligencja i robotyka mogą pod wieloma względami sprawić, że produkcja będzie bardziej ekologiczna i zasobooszczędna. Automatyczna optymalizacja procesów produkcyjnych pomaga zmniejszyć straty materiałów, zoptymalizować okresy międzyobsługowe i lepiej wykorzystać energię.
Na przykład roboty można zaprogramować tak, aby działały tylko wtedy, gdy istnieje rzeczywista potrzeba, lub przełączały się w tryb oszczędzania energii poza godzinami szczytu. W łańcuchach dostaw emisję CO₂ można zmniejszyć poprzez inteligentne planowanie tras. Ponadto czujniki i analizy AI ułatwiają wykrywanie słabych punktów w procesie produkcyjnym, dzięki czemu zasoby mogą być wykorzystywane bardziej szczegółowo.
Firmy, które aktywnie dążą do energooszczędnej automatyzacji, zwykle czerpią korzyści nie tylko z aspektów finansowych. Ponieważ rygorystyczne normy środowiskowe i cele w zakresie redukcji emisji CO₂ stają się coraz bardziej czynnikiem konkurencyjnym, zrównoważona produkcja promuje również reputację i zapewnia długoterminową przewagę rynkową.
7. Koszty i ROI AI, robotyki i automatyzacji
Czynniki kosztowe
Całkowity koszt wprowadzenia systemów sztucznej inteligencji i robotyki może składać się z wielu elementów:
- Zakup urządzeń fizycznych (ramiona robota, czujniki, sprzęt)
- Tworzenie i wdrażanie oprogramowania
- Opłaty licencyjne za narzędzia AI i platformy przetwarzania danych
- Umowy konserwacyjne i serwisowe
- Szkolenia i dokształcanie pracowników
Obliczanie zwrotu z inwestycji
Firmy często oceniają projekty AI na podstawie zwrotu z inwestycji. Oznacza to, że oblicza się, w którym momencie inwestycja zwróci się w postaci oszczędności lub dodatkowej sprzedaży oraz jakich zysków można się spodziewać w średnim okresie. Należy zaznaczyć, że rozwiązania AI, robotyki i automatyzacji nie tylko skutkują bezpośrednią oszczędnością czasu i kosztów, ale często także podnoszą jakość produktów, satysfakcję pracowników i lojalność klientów.
Praktyczne doświadczenie pokazuje, że inwestycje w zautomatyzowane procesy często zwracają się w ciągu kilku miesięcy, jeśli zostaną dobrze zaplanowane i wdrożone. Klasycznym przykładem jest Robotic Process Automation (RPA) w administracji czy obsłudze klienta, gdzie powtarzalne zadania są automatyzowane, a przez to realizowane znacznie oszczędniej.
8. Wpływ na świat pracy i wymagania dotyczące umiejętności
Zmiany w świecie pracy
Z jednej strony wykorzystanie sztucznej inteligencji i robotyki może zastąpić rutynowe czynności i tym samym zagrozić miejscom pracy; z drugiej strony pojawiają się nowe dziedziny zawodowe, na przykład związane z rozwojem sztucznej inteligencji, analizą danych czy konserwacją złożonych zautomatyzowanych systemów. Nowe możliwości otwierają się także w tradycyjnych zawodach, gdy narzędzia wspierane przez sztuczną inteligencję ułatwiają codzienną pracę i pozwalają skupić się na bardziej złożonych, kreatywnych zadaniach.
Powoduje to zmianę profili umiejętności: tam, gdzie wcześniej wystarczały umiejętności czysto manualne, obecnie wymagana jest podstawowa wiedza z zakresu przetwarzania danych, automatyzacji i zastosowań sztucznej inteligencji. Jednocześnie współpraca człowiek-maszyna wymaga pewnego zrozumienia technicznego i chęci zaangażowania się w nowe procesy pracy.
Nowe wymagania kwalifikacyjne
Wiele badań zakłada, że w ciągu najbliższych kilku lat znaczna część pracowników będzie potrzebowała dokształcania lub przekwalifikowania, aby nadążać za zmianami. Szczególnie kluczową rolę odgrywa umiejętność korzystania i rozumienia aplikacji AI. Osoby, które potrafią projektować, wspierać lub dalej rozwijać złożone, zautomatyzowane procesy, będą w przyszłości bardzo poszukiwane.
Temat dużych modeli językowych (LLM), czyli modeli językowych AI, które potrafią niemal autentycznie imitować komunikację międzyludzką, cieszy się obecnie dużym zainteresowaniem. Modele te można wykorzystać do różnorodnych zadań, takich jak automatyczne generowanie tekstów, odpowiadanie na zapytania klientów czy zarządzanie wiedzą w firmie. Szacuje się, że studenci LLM będą mogli w przyszłości przejąć znaczną część pracy biurowej, zwiększając w ten sposób produktywność w wielu obszarach. Ważne jest jednak, aby pracownicy nauczyli się kompetentnie korzystać z tych systemów i krytycznie je kwestionować.
„Trójkąt Automatyzacji”
W dyskusjach o przyszłości pracy często przywołuje się koncepcję „trójkąta automatyzacji”. Reprezentuje równowagę pomiędzy:
- Automatyka sprzętowa (robotyka, maszyny)
- Automatyzacja oprogramowania (np. algorytmy RPA, AI)
- Siła robocza (z kreatywnością, interakcjami społecznymi i elastycznością)
„Kluczem do sukcesu jest optymalne połączenie możliwości maszyn i ludzkich talentów.” W tej filozofii ludzie i maszyny powinny się uzupełniać: maszyny podejmują się powtarzalnej, żmudnej i niebezpiecznej pracy; Ludzie skupiają się na zadaniach wymagających osądu, empatii lub kreatywnego rozwiązywania problemów.
9. Nowe modele biznesowe: Robot-as-a-Service (RaaS)
Ciekawym zjawiskiem we wdrażaniu robotyki w firmach jest pojawienie się modeli usług. Podobnie jak w przypadku oprogramowania jako usługi (SaaS), firmy mogą wynajmować roboty i powiązane usługi, takie jak konserwacja i wsparcie, na ograniczony czas, zamiast je kupować. Podejście to nosi nazwę Robot-as-a-Service (RaaS).
Szczególnie RAA ułatwia małym i średnim firmom przedstawienie technologii automatyzacji, ponieważ eliminowane są wysokie inwestycje początkowe. Dostawca usług zwykle bierze odpowiedzialność za sprawne funkcjonowanie robotów i regularne aktualizacje. Zmniejsza to ryzyko kosztownego nieporozumienia i przyspiesza wdrożenie. Jednocześnie RAAS to model biznesowy, który promuje ciągłe innowacje, ponieważ producenci nieustannie pracują nad ulepszeniami, aby przetrwać na rynku konkurencyjnym.
10. Obawy prawne i etyczne
Wyzwania prawne
W opiece zdrowotnej, ale także w innych wrażliwych obszarach, intensywnie omawiany jest temat odpowiedzialności i zatwierdzenia systemów AI. Centralne pytanie brzmi: w jaki sposób systemy uczenia się mogą być stale certyfikowane, których zachowanie stale ewoluuje w użyciu? Tradycyjne procedury przyjmowania są zwykle statyczne i pokrywają się ograniczone tylko z naturą algorytmów samokształcenia. Przyszłe ramy prawne muszą zatem tworzyć zasady dotyczące tego, w jaki sposób aktualizacje oprogramowania i nowo wyszkolone są prawnie oceniane.
Aspekty etyczne
Oprócz aspektów prawnych pytania etyczne są również pilne. Rozwój sztucznej inteligencji, który można użyć militarnie, podnosi konflikty sumienia. Firmy stoją przed wyzwaniem, aby ich technologie nie są wykorzystywane do nieetycznych celów. Ponadto ważne jest, aby uniknąć „uprzedzeń” w danych, aby algorytmy podejmowały uczciwe decyzje.
Ważna rola odgrywają również prywatność i ochrona danych. Inteligentne urządzenia w gospodarstwie domowym, takie jak roboty próżniowe lub cyfrowe asystenci głosowe, nieustannie zbierają informacje o swoim otoczeniu. Użytkownicy muszą być w stanie polegać na tym, że te dane są bezpieczne i nie są wykorzystywane.
11. Przyszłe trendy w robotyce opartej na AI
Dalszy rozwój sztucznej inteligencji i robotyki stanie się widoczny w coraz większej liczbie obszarów życia i pracy w nadchodzących latach. Pojawiają się niektóre trendy:
Adaptacyjne uczenie się i elastyczna automatyzacja
Systemy AI będą w coraz większym stopniu analizować swoje otoczenie i spontanicznie dostosować swoje zachowanie. To sprawia, że rozwiązania robotyczne są bardziej wszechstronne i umożliwiają bardziej efektywne wykorzystanie zmieniających się środowisk produkcyjnych.
Przetwarzanie brzegowe
Aby bezpieczniej skrócić czas opóźnienia i przetwarzaj dane, wiele firm przenosi funkcje AI na urządzenia lokalne (urządzenia EDGE). Tak więc systemy robotów mogą reagować w czasie rzeczywistym bez polegania na chmurze zewnętrznej.
Lekkie konstrukcje i modułowe systemy
Roboty stają się coraz łatwiejsze, bardziej modułowe i łatwiejsze do zaprogramowania. Zmniejsza to bariery wejściowe dla firm, które chcą zautomatyzować.
Ulepszona interakcja człowiek-maszyna
Interfejsy między ludźmi i robotami stają się bardziej intuicyjne. Przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie gestów może prowadzić do jeszcze bardziej płynnej interakcji. Ponadto nowe narzędzia programistyczne i środowiska programowania umożliwiają szybką adaptację do indywidualnych scenariuszy użytkowania.
Integracja sztucznej inteligencji z życiem codziennym
Oprócz zastosowań przemysłowych robotyka oparta na sztucznej inteligencji będzie coraz częściej pojawiać się w prywatnych gospodarstwach domowych lub w przestrzeni publicznej. Na przykład roboty dostawcze, sprzątanie robotów lub cyfrowych towarzyszy dla osób starszych są możliwymi dziedzinami aplikacji, które w przyszłości będą zyskiwać na znaczeniu.
Odpowiednio;
12. Zalecenia dotyczące działań dla firm
Aby wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, robotyki i automatyzacji, jak to możliwe oraz skutecznie opanować istniejące wyzwania, dostępne są następujące zalecenia:
Jasna definicja celu
Firmy powinny dokładnie zdefiniować, co chcą osiągnąć dzięki sztucznej inteligencji i robotyce. Tylko ci, którzy mają jasne cele i kluczowe liczby, mogą ocenić, czy projekt jest opłacalny i jakie kroki są konieczne.
Realizacja krok po kroku
Zacząć od mniejszych projektów pilotażowych, aby zdobyć początkowe doświadczenie. Na tej podstawie widać, które technologie są szczególnie odpowiednie we własnym środowisku. Udane projekty pilotażowe można następnie skalować i rozszerzyć na inne obszary.
Inwestycja w dalsze szkolenie
Czynnik ludzki pozostaje kluczowy w zautomatyzowanych procesach. Wysoki poziom akceptacji i skutecznego korzystania z nowych technologii można osiągnąć tylko wtedy, gdy pracownicy są przeszkoleni w dobrym czasie i dokładnie. Stwarza to zaufanie i poprawia wyniki.
Współpraca z ekspertami
Ustanowienie projektu KI lub robotyki często wymaga interdyscyplinarnego zespołu. Firmy korzystają z poszukiwania partnerów w formie współpracy z start-upami, instytutami badawczymi lub wyspecjalizowanymi dostawcami usług.
Rozważenie aspektów etycznych i prawnych
Podczas wprowadzania nowych technologii nie można zaniedbywać ochrony danych, bezpieczeństwa danych i zasad etycznych. Wczesne badanie prawne i zaangażowanie odpowiednich ekspertów zapobiegają problemom i wzmacniają zaufanie społeczeństwa.
Zrównoważony rozwój
Zaawansowane rozwiązania AI i Automation powinny być zawsze rozważane z punktu widzenia zrównoważonego rozwoju. Firmy, które realizują podejścia ratujące zasoby, wzmacniają ich konkurencyjność i wnoszą wkład w ochronę klimatu.
Sposób do inteligentnej produkcji: strategie dla firm w epoce AI
AI, robotyka i automatyzacja nie są już przyszłej muzyki, ale są już z powodzeniem wykorzystywane w firmach na całym świecie. Stawiają ogromny potencjał do zwiększenia wydajności, zmniejszenia kosztów i zwiększania bezpieczeństwa i atrakcyjności warunków pracy. Jednocześnie jednak podlegają wyzwaniom: od problemów bezpieczeństwa i wymogów regulacyjnych po brak wykwalifikowanych pracowników po kwestie etyczne i prawne.
Niemniej jednak wiele praktycznych przykładów pokazuje, że opłacalne jest strategicznie zaplanowane zaangażowanie. Firmy takie jak Walmart, Brother International lub Siemens pokazują, w jaki sposób łańcuch dostaw optymalizuje łańcuch dostaw poprzez projekty sztucznej inteligencji i robotyki, procesy rekrutacyjne mogą być przyspieszane, a procesy produkcyjne mogą być bardziej wydajne. W branży motoryzacyjnej producenci tacy jak BMW używają pierwszych humanoidów lub robotów poznawczych, aby zwolnić pracowników o stresujących fizycznie działaniach.
Eksperci z branży i badań potwierdzają, że warto promować współpracę ludzką, zamiast skupiać się wyłącznie na w pełni automatycznej przyszłości. Dla długoterminowego sukcesu kluczowe są zrównoważona równowaga między umiejętnościami sprzętu, możliwościami automatyzacji oprogramowania i niezastąpioną kreatywnością, elastycznością i doświadczenia ludzi.
Wreszcie tematy takie jak zarządzanie danymi, etyka, ochrona danych i zrównoważony rozwój w rozwoju współczesnych systemów sztucznej inteligencji i robotyki odgrywają coraz ważniejszą rolę. Tylko ci, którzy biorą odpowiedzialność za odpowiedzialne i bezpieczne korzystanie z technologii, odniosą sukces na dłuższą metę - ekonomicznie i społecznie.
Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja, robotyka i automatyzacja znajdują się na silnej ścieżce wzrostu i otwierają nowe możliwości w prawie wszystkich branżach. Kluczowe jest jednak to, że możesz nie tylko kierować uprawnieniem technologii, ale także obserwować aspekty organizacyjne, prawne i ludzkie. Jest to jedyny sposób, aby stać się inteligentną rzeczywistością produkcyjną i stworzenie wartości dodanej dla wszystkich zaangażowanych w perspektywie długoterminowej.
Nadaje się do:
Jesteśmy do Twojej dyspozycji - doradztwo - planowanie - realizacja - zarządzanie projektami
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrada Wolfensteina
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.