AI, Robotyka i automatyzacja: ostatnie przeszkody w drodze do inteligentnej produkcji

AI i robotyka w praktyce: najważniejsze przeszkody i sposób ich przezwyciężenia

Sztuczna inteligencja (AI), robotyka i automatyzacja są siłami napędzającymi transformację współczesnego przemysłu. Technologie te obiecują zwiększyć wydajność, wydajność i elastyczność. Ale chociaż ich potencjał jest powszechnie rozpoznawany, firmy stoją przed wieloma wyzwaniami, zanim będą mogły wykorzystać te innowacje na całym świecie. W niniejszym raporcie podświetlane są podstawowe przeszkody, możliwości i zalecenia dotyczące udanego wdrażania sztucznej inteligencji, robotyki i automatyzacji.

Nadaje się do:

• Efektywne planowanie i wdrażanie: AI, robotyka i automatyzacja w nowoczesnych konstrukcjach magazynowych

Przeszkody podczas wdrażania sztucznej inteligencji, robotyki i automatyzacji

Obawy dotyczące bezpieczeństwa i wymogi regulacyjne

Bezpieczeństwo systemów i robotów AI jest jednym z głównych problemów firm. Szczególnie roboty współpracy (coboty), które ściśle współpracują z ludźmi, wymagają ścisłych środków bezpieczeństwa, aby uniknąć wypadków. Ponadto technologie te podlegają wymogom regulacyjnym, które różnią się w zależności od kraju. Ta złożoność sprawia, że ​​integracja z istniejącymi procesami.

Firmy muszą opracować kompleksowe koncepcje bezpieczeństwa, które obejmują zarówno środki techniczne, jak i organizacyjne. Oprócz fizycznych mechanizmów ochronnych algorytmy mają kluczowe znaczenie dla rozpoznania i uniknięcia potencjalnych niebezpieczeństw. Dotyczy to w szczególności w branżach takich jak produkcja motoryzacyjna lub przemysł chemiczny, w których często wymagana jest współpraca między człowiekiem a maszyną.

Wysokie koszty i ograniczone opcje finansowania

Wdrożenie technologii AI i Robotics wymaga znacznych inwestycji finansowych. Obejmują one zarówno koszty rozwoju nowych algorytmów, jak i koszty pozyskiwania sprzętu, takie jak czujniki, procesory i siłowniki. Ponadto poniesione są koszty utrzymania i szkolenia, które stanowią wyzwanie, szczególnie dla małych i średnich firm (MŚP).

Rozwiązaniem tej przeszkody jest zastosowanie modeli „robot-as-a-service” (RAA). Ta koncepcja pozwala firmom wynajmować roboty za miesięczną opłatę zamiast mieć wysokie koszty akwizycji. Jednocześnie usługi AI oparte na chmurze mogą zmniejszyć zależność od drogiego sprzętu i oferować firmom bardziej elastyczny dostęp do technologii AI.

Brak wykwalifikowanych pracowników i brak wiedzy

Szybki rozwój technologii AI doprowadził do wysokiej potrzeby wysoko wykwalifikowanych specjalistów. Eksperci w dziedzinie uczenia maszynowego, nauki danych i robotyki są wysoce poszukiwane, ale zakres wykwalifikowanych pracowników często nie może pokryć popytu. Firmy muszą zatem inwestować w szkolenie i dalsze edukację, aby przygotować istniejący personel na wymagania przyszłości.

Inicjatywy takie jak partnerstwa publiczno-prywatne i wyspecjalizowane programy szkoleniowe mogą pomóc w zamknięciu tej luki. Ponadto internetowe platformy edukacyjne, takie jak firmy Coursera lub Udemy, oferują możliwość zapewnienia pracownikom dostępu do dalszych szkoleń wysokiej jakości.

Infrastruktura IT i dostępność danych

Potężna infrastruktura IT jest podstawą udanego korzystania z systemów AI. Firmy, które nie mają niezbędnego sprzętu i oprogramowania, stają przed znaczącymi wyzwaniami. Ponadto dostępność wysokiej jakości danych ma kluczowe znaczenie dla szkolenia i obsługi algorytmów AI. Przepisy dotyczące ochrony danych i niewystarczające formaty danych mają dostęp do odpowiednich informacji.

Opracowanie znormalizowanych protokołów danych i ustanowienie bezpiecznych platform danych może poprawić dostępność danych. Jednocześnie firmy muszą upewnić się, że ich infrastruktura IT jest wystarczająco skalowalna i elastyczna, aby spełnić wymagania przyszłych aplikacji AI.

Wyzwania etyczne i prawne

Korzystanie z technologii AI rodzi pytania etyczne i prawne. Ochrona danych, dyskryminacja i odpowiedzialność za złe decyzje to tylko kilka aspektów, które firmy muszą wziąć pod uwagę. W obszarach takich jak diagnostyka medyczna lub mobilność autonomiczna niepoprawne decyzje mogą mieć poważne konsekwencje.

Firmy powinny opracować wytyczne etyczne dotyczące korzystania z AI i regularnie sprawdzać swoje systemy pod kątem przejrzystości i uczciwości. Ponadto konieczna jest współpraca z organami regulacyjnymi, aby zapewnić przestrzeganie istniejących przepisów.

Czynniki sukcesu wdrażania

Współpraca człowiek-maszyna

Przyszłość pracy polega na współpracy między człowiekiem a maszyną. Systemy AI mogą złagodzić ludzi monotonnych lub niebezpiecznych zadań, jednocześnie uzupełniając ich kreatywność i umiejętności rozwiązywania problemów. Na przykład firmy takie jak BMW używają robotów humanoidalnych do wspierania pracowników w wyczerpujących fizycznie zadaniach.

Nadaje się do:

• Przyszłość jest interaktywna: współpraca zamiast rywalizacji – ekscytujący rozwój Internetu Rzeczy, sztucznej inteligencji i robotyki

Projekty pilotażowe i stopniowa integracja

Zamiast natychmiast wprowadzać na dużą skalę wdrażania AI, wiele firm polega na projektach pilotażowych. Umożliwiają one przetestowanie korzyści nowych technologii w kontrolowanym środowisku i uzyskanie wiedzy na temat stopniowego skalowania.

Zrównoważony rozwój i efektywność energetyczna

Kolejnym czynnikiem sukcesu jest rozważenie celów zrównoważonego rozwoju. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc w efektywnym zużyciu zużycia energii i bardziej efektywnym wykorzystaniu zasobów. Firmy, które stawiają zrównoważony rozwój w centrum strategii automatyzacji, mogą zarówno obniżyć koszty, jak i zwiększyć konkurencyjność.

Przykłady udanych aplikacji

Walmart: Optymalizacja łańcucha dostaw

Walmart używa sztucznej inteligencji do optymalizacji łańcucha dostaw. Firma była w stanie skrócić czasy dostawy i zwiększyć wydajność magazynów poprzez modele uczenia maszynowego. Roboty oparte na sztucznej inteligencji pomagają w zautomatyzowanym zarządzaniu zapasami, a tym samym przyczyniają się do zmniejszenia kosztów i błędów.

Siemens: konserwacja predykcyjna

Konserwacja predykcyjna jest kolejnym przykładem udanego użycia sztucznej inteligencji. Siemens wykorzystuje dane maszynowe do identyfikacji potencjalnych awarii na wczesnym etapie i proaktywnie planują środki utrzymania. To nie tylko zminimalizowało przestoje, ale także zwiększyło wydajność.

SEERACT: Efektowane AI

Firma Sereak specjalizowała się w opracowywaniu Emield AI, technologii, która umożliwia robotom wykonywanie zadań, dla których nie zostały wyraźnie przeszkoleni. Ta elastyczność umożliwia firmom skuteczne używanie robotów w dynamicznych środowiskach.

Zalecenia dotyczące działań dla firm

Jasny cel

Firmy powinny zdefiniować jasne cele przed inwestowaniem w sztuczną inteligencję i robotykę. Cele te powinny być mierzalne i oparte na konkretnych wymaganiach odpowiedniej branży.

Dalsze szkolenie pracowników

Szkolenie pracowników ma kluczowe znaczenie dla promowania akceptacji nowych technologii i pełnego wykorzystania ich potencjału. Firmy powinny inwestować w sposób ukierunkowany w dalsze programy szkoleniowe i zapewniać platformy, które ułatwiają transfer wiedzy.

Współpraca z partnerami technologicznymi

Współpraca z doświadczonymi partnerami technologicznymi może pomóc przyspieszyć wdrażanie AI i systemów robotyki. Partnerzy ci mogą oferować cenne wgląd w najlepsze praktyki i wspierać firmy w rozwoju rozwiązań wykonanych przez dostosowanie.

Rozważanie aspektów etycznych

Pytania etyczne powinny być od samego początku zintegrować się z procesem rozwoju. Firmy powinny upewnić się, że ich systemy AI działają przejrzysty, sprawiedliwie i odpowiedzialnie.

Inteligentna produkcja: większa wydajność poprzez współpracę ludzką

AI, robotyka i automatyzacja oferują ogromne możliwości produkcji przemysłowej. Firmy, które chcą inwestować w te technologie i opanować związane z nimi wyzwania, mogą osiągnąć znaczące korzyści konkurencyjne. Podejście strategiczne, które uwzględnia aspekty bezpieczeństwa, koszty, pytania etyczne i akceptacja pracowników. Przyszłość inteligentnej produkcji polega na rozsądnej współpracy między człowiekiem a maszyną - oraz w zrozumieniu technologii jako umożliwiającej innowacje i zrównoważony rozwój.

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

Dlaczego automatyzacja jest kluczem do konkurencyjności

Szybki rozwój sztucznej inteligencji (AI), robotyki i automatyzacji zasadniczo zmienił paradygmat przemysłowy. Technologie te nie są już uważane za futurystyczne wizje, ale stały się namacalnym narzędziami, które mogą zrewolucjonizować krajobraz produkcyjny. Decyzyjni w firmach coraz częściej uznają ogromne możliwości, jakie oferują te technologie i postrzegają je jako klucz do przyszłej konkurencyjności i innowacji. Jednak transformacja w inteligentnych środowiskach produkcyjnych nie jest pozbawiona wyzwań. Pomimo dużego zainteresowania i wysokich oczekiwań wciąż należy pokonać przeszkody, aby zapewnić kompleksowe i pomyślne wdrożenie sztucznej inteligencji, robotyki i automatyzacji w firmach.

Ta analiza tła oświetla podstawowe przeszkody na drodze do inteligentnej produkcji. Bada te wyzwania w oparciu o badania, opinie ekspertów i praktyczne przykłady. Ponadto pokazano strategie i rozwiązania w celu skutecznego przezwyciężenia tych przeszkód i wykorzystania pełnego potencjału technologii.

Główne przeszkody we wdrażaniu sztucznej inteligencji, robotyki i automatyzacji

Wprowadzenie nowych technologii jest zawsze związane z wyzwaniami. W kontekście sztucznej inteligencji, robotyki i automatyzacji objawiają się w różnych obszarach, które blokują i wymagają całościowego poglądu.

1. Obawy związane z bezpieczeństwem i wymogi regulacyjne

Jedna z największych przeszkód, szczególnie w branżach świadomych bezpieczeństwa, takich jak produkcja motoryzacyjna lub lotnicza, reprezentują obawy dotyczące bezpieczeństwa. Obawa o bezpieczeństwo pracowników w połączeniu z robotami, potencjalne ryzyko nieprzewidzianych decyzji AI i zgodność z złożonymi wymogami regulacyjnymi powodują zachowanie ostrożności.

Integracja robotów współpracy (coboty), boku z ludźmi, wymaga wyrafinowanych koncepcji bezpieczeństwa. Muszą one zapewnić fizyczne bezpieczeństwo pracowników i zapewnić, że systemy AI w robotach działają niezawodnie i przewidywalne. Kolejnym wyzwaniem jest zgodność ze ścisłymi standardami bezpieczeństwa, które różnią się w zależności od kraju i od branży. Firmy muszą nie tylko przestrzegać lokalnych przepisów, ale także uwzględniają międzynarodowe wytyczne i zalecenia, aby działać zgodnie z prawem.

Aby przezwyciężyć tę przeszkodę, konieczne jest inwestowanie w solidne i wielobarżowane koncepcje bezpieczeństwa. Obejmuje to wdrożenie systemów awaryjnych, wykorzystanie czujników do rozpoznawania przeszkód i szkolenia pracowników w zakresie bezpiecznego obsługi robotów. Ponadto firmy muszą upewnić się, że ich systemy AI są stale monitorowane i sprawdzane pod kątem ich znaczenia bezpieczeństwa.

2. Wysokie koszty i brakujące fundusze

Początkowe koszty inwestycji systemów opartych na sztucznej inteligencji są często znaczne. Stanowią one znaczne obciążenie dla małych i średnich firm (MŚP). Wysokie współczesne czujniki, złożone ramiona robotów i niezbędna infrastruktura dla modeli AI, szybko kosztują wysokie sumy.

Trudność precyzyjnego kwantyfikacji zwrotu z inwestycji (ROI) projektów AI właśnie utrudnia finansowanie. W przeciwieństwie do klasycznych inwestycji, w których koszty i korzyści są często łatwiejsze do przewidzenia, skutki wdrożeń AI są bardziej złożone i złożone. Fakt, że wiele projektów AI rozwija swój pełny efekt dopiero po pewnym czasie, może podjąć decyzję o inwestowaniu.

Aby przezwyciężyć tę przeszkodę kosztów, firmy powinny rozważyć alternatywne modele finansowania, takie jak programy wsparcia państwowego, opcje leasingu lub usługi AI oparte na chmurze. Stopniowe wdrażanie rozwiązań AI, poczynając od projektów pilotażowych w wybranych obszarach, może również pomóc w ograniczeniu początkowych inwestycji i zminimalizowania ryzyka.

3. Brak wiedzy i braku wykwalifikowanych pracowników

Niedobór wykwalifikowanych pracowników w obszarze ACI jest globalnym problemem, który znacznie utrudnia wprowadzenie nowych technologii w firmach. Opracowanie i obsługa systemów AI wymagają wysoce wykwalifikowanych specjalistów, którzy są w stanie opracować złożone algorytmy, analizować dane i wyszkolić modele AI. Ci specjaliści są bardzo poszukiwani i trudno znaleźć na rynku pracy.

Firmy muszą inwestować w dalsze szkolenie swoich pracowników i iść na nowe sposoby rekrutacji w celu zwiększenia wymaganych umiejętności. Obejmuje to nie tylko szkolenie wykwalifikowanych pracowników w dziedzinie sztucznej inteligencji i robotyki, ale także dalsze szkolenie pracowników w innych obszarach w celu spełnienia zmieniających się wymagań świata pracy. Zdolność do interakcji z systemami opartymi na AI i interpretacji ich wyników będzie niezbędna dla wielu zawodów w przyszłości.

4. Infrastruktura IT i dostępność danych

Potężna infrastruktura IT jest podstawą udanego korzystania z systemów AI. Jednak wiele firm nie ma wymaganego sprzętu i oprogramowania do obsługi aplikacji AI. Niezbędna moc obliczeniowa do szkolenia złożonych modeli AI wymaga potężnych serwerów i systemów przechowywania. Ponadto szybkie i niezawodne połączenie sieciowe jest niezbędne do wymiany danych między różnymi lokalizacjami i systemami.

Dostępność danych o wysokiej jakości jest kolejnym kluczowym czynnikiem sukcesu. Modele AI potrzebują dużych ilości danych, aby się nauczyć i ulepszyć. Dane muszą być nie tylko dostępne, ale także czyste, całkowicie i istotne dla odpowiednich aplikacji. Ustanowienie odpowiedniej infrastruktury danych, która integruje dane z różnych źródeł i przygotowana do analizy AI, jest złożonym zadaniem, które wiele firm przedstawia znaczne wyzwania.

5. Obawy etyczne i prawne

Korzystanie z AI rodzi szereg pytań etycznych, które należy dokładnie sprawdzić. Obejmuje to kwestię odpowiedzialności w przypadku niewłaściwych decyzji systemów AI, ochronę prywatności użytkowników i unikanie dyskryminacji zniekształceń algorytmicznych. Ramy prawne do korzystania z AI są nadal niejasne w wielu obszarach. Firmy muszą mieć świadomość, że są odpowiedzialne za skutki swoich systemów AI i że istniejące przepisy i przepisy mogą nie być wystarczające do pokrycia wszystkich aspektów wykorzystania AI.

Rozwój systemów AI, które mogą podejmować autonomiczne decyzje, wymaga starannego rozważenia etycznego. Firmy muszą upewnić się, że ich systemy AI działają uczciwie, przejrzysty i odpowiedzialnie. Ponadto musisz opracować jasne wytyczne i procesy, aby zapewnić zgodność ze standardami etycznymi i prawnymi. Szybki rozwój AI wymaga dostosowania istniejących przepisów i przepisów.

6. Akceptacja i zaufanie pracowników

Wprowadzenie systemów AI może prowadzić do niepewności i obaw wśród pracowników. Strach, że miejsca pracy zostaną utracone z powodu automatyzacji, jest powszechny i ​​może wpływać na akceptację nowych technologii. Ponadto pomysł, że systemy AI monitorują, nieufność i opór pracy pracowników może monitorować, nieufność i opór.

Aby poradzić sobie z tymi wyzwaniami, ważne jest, aby uwzględnić pracowników do procesu transformacji na wczesnym etapie i przekazywać korzyści AI. Firmy muszą szkolić pracowników w zakresie pracy z systemami AI i jak te systemy mogą wspierać ich w codziennej pracy. Pracownicy muszą mieć wrażenie, że systemy AI nie służą ich zastąpieniu, ale wspieranie i złagodzenie ich w swojej pracy.

7. Zrównoważony rozwój i efektywność energetyczna

Zrównoważony rozwój i efektywność energetyczna są nie tylko zobowiązaniami społecznymi, ale także centralnymi czynnikami konkurencyjności firm. Robotyka odgrywa kluczową rolę w osiąganiu celów zrównoważonego rozwoju, ponieważ mogą zmniejszyć zużycie materiału, poprawić efektywność energetyczną i zmniejszyć odpady. Rozwój i wdrożenie zrównoważonych rozwiązań robotycznych, które minimalizują ślad ekologiczny, ma zatem ogromne znaczenie.

Firmy muszą osiągnąć cele zrównoważonego rozwoju ONZ i powiązane przepisy, aby pozostać konkurencyjnym. Integracja robotów z procesami produkcyjnymi umożliwia nie tylko bardziej wydajne wykorzystanie zasobów, ale także zmniejszenie emisji i poprawa gospodarki odpadami.

Nowe modele biznesowe i technologie

Opracowanie nowych modeli biznesowych, takich jak „robot-as-a-service” (RAAS), umożliwia firmom wynajmowanie robotów i dostęp do ich konserwacji i wsparcia. Ten model obniża początkowe inwestycje i sprawia, że ​​technologie robotyki są bardziej dostępne dla małych i średnich firm. W przypadku RAA firmy mogą reagować bardziej elastycznie na zmieniające się potrzeby produkcyjne i skorzystać z zalet automatyzacji bez konieczności dokonywania wysokich początkowych inwestycji.

Opinie ekspertów na temat wyzwań

Eksperci z branży i badań podkreślają znaczenie projektowania prac skoncentrowanych na ludziach przy wdrażaniu sztucznej inteligencji, robotyki i automatyzacji. W połączeniu ludzi i maszyn widzą największą szansę na przyszłość pracy. Systemy AI powinny wspierać ludzi i łagodzić ich monotoniczne lub niebezpieczne zadania, ale nie zastępują.

Dr. Susanne Bienler, sekretarz generalny Międzynarodowej Federacji Robotyki (IFR), podkreśliła, że ​​w najbliższej przyszłości nie będzie sztucznej inteligencji robotów. Roboty, nawet z AI, nie będą w stanie całkowicie zastąpić ludzkiej zdolności do dostosowywania, elastyczności i rozwiązywania problemów. Widzi najbardziej rozsądne przypadki użycia dla sztucznej inteligencji w robotyce w obszarze środowiska i optymalizację wydajności robota.

Prof. Dr. Jan Peters, szef badań w niemieckim Centrum Badawczym dla sztucznej inteligencji (DFKI), widzi ogromny potencjał w robotyce przemysłowej, jeśli otoczenie nie trzeba już dostosować do robota. Jest przekonany, że roboty znajdą drogę do milionów gospodarstw domowych, jeśli są przystępne.

Michael Mayer-Rosa z Delta Electronics podkreślił potrzebę pokonywania wyzwań, takich jak zapewnienie bezpieczeństwa i niezawodności, złożoność przetwarzania danych, integracja z istniejącymi systemami oraz zgodność z normami etycznymi i prawnymi.

Jens Kotlarski, dyrektor generalny Vor Robotik, podkreśla znaczenie sztucznej inteligencji dla uelastycznienia wykorzystania robotów, szczególnie w przypadku złożonych zadań lub procesów, w których zachodzą dynamiczne zmiany.

Udane przykłady wdrażania AI, robotyki i automatyzacji

Wiele firm z sukcesem zintegrowało już sztuczną inteligencję, robotykę i automatyzację ze swoimi procesami biznesowymi i osiągnęło imponujące wyniki.

Walmart

Firma zajmująca się sprzedażą detaliczną wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji swojego łańcucha dostaw. Wykorzystując uczenie maszynowe, Walmart może skrócić czas dostawy i zoptymalizować poziom zapasów. Roboty napędzane sztuczną inteligencją służą do zarządzania zapasami i automatycznego magazynowania.

Brat Międzynarodowy

Firma z powodzeniem zintegrowała sztuczną inteligencję w procesie rekrutacyjnym. System wspierany przez sztuczną inteligencję pomaga identyfikować odpowiednich kandydatów, planować rozmowy kwalifikacyjne i odpowiadać na najczęściej zadawane pytania. Dzięki temu firmie Brother udało się znacznie zwiększyć liczbę aplikacji i znacząco skrócić czas obsadzania wolnych stanowisk.

Siemensa

Firma technologiczna wykorzystuje sztuczną inteligencję do wdrażania konserwacji predykcyjnej w swoich procesach produkcyjnych. Analizując dane maszyny, można wcześnie zidentyfikować potencjalne awarie i proaktywnie zaplanować działania konserwacyjne. Minimalizuje to przestoje i zwiększa produktywność. Ponadto Siemens wykorzystuje również modele AI do optymalizacji i kontroli procesów produkcyjnych w swoich zakładach produkcyjnych.

BMW

Producent samochodów testuje zastosowanie w produkcji robotów humanoidalnych do wspierania pracowników w wymagających fizycznie zadaniach. BMW bada również zastosowanie robotów kognitywnych wyposażonych w sztuczną inteligencję i mogących lepiej rozumieć środowisko.

Serektuj

Firma ze Stuttgartu specjalizuje się w rozwoju ucieleśnionej sztucznej inteligencji dla robotów. Firma łączy wizualne rozumowanie zero-shot z instrukcjami na czacie w języku naturalnym. Funkcje te umożliwiają robotom wykonywanie zadań, do których nie zostały specjalnie przeszkolone.

Rola robotów w automatyzacji

Istnieją różne typy robotów stosowanych w automatyce, a każdy typ ma swoje zalety i obszary zastosowania:

Roboty współpracujące (coboty)

Coboty zaprojektowano tak, aby bezpiecznie współpracowały z ludźmi. Często wykorzystywane są do zadań wymagających precyzji i umiejętności, takich jak: B. prace montażowe lub kontrola jakości.

Autonomiczne roboty mobilne (AMR)

Urządzenia AMR mogą poruszać się niezależnie w swoim otoczeniu i często są wykorzystywane w logistyce i magazynowaniu do transportu materiałów lub kompletacji towarów.

Roboty humanoidalne

Roboty humanoidalne przypominają kształtem ludzi i służą do zadań wymagających ludzkich umiejętności, takich jak: Np. interakcja z klientami lub wsparcie przy skomplikowanych zadaniach ręcznych.

Nadaje się do:

• Rynek o wartości 180 miliardów dolarów: rok 2024 był rokiem sztucznej inteligencji, a rok 2025 może być rokiem cobotów i robotyki

Wymiar prawny i etyczny

Kwestie etyczne i prawne dotyczące sztucznej inteligencji i robotyki są złożone i wymagają wszechstronnej dyskusji oraz jasnych wytycznych.

Wyzwania prawne

Kwestie prawne dotyczą przede wszystkim odpowiedzialności i zatwierdzeń, szczególnie w sektorze opieki zdrowotnej. Ponieważ systemy sztucznej inteligencji zaprojektowano jako systemy uczące się, pojawiają się problemy z oceną ryzyka i jasnym przydziałem odpowiedzialności.

Aspekty etyczne

Pojawiają się wyzwania etyczne dotyczące ochrony danych, dyskryminacji i autonomii systemów sztucznej inteligencji. Ważne jest, aby systemy sztucznej inteligencji działały uczciwie i przejrzyście oraz szanowały prywatność użytkowników. Szczególny dylemat pojawia się w przypadku firm rozwijających technologie AI, które można wykorzystać również do zastosowań wojskowych.

Koszty i ROI AI, robotyki i automatyzacji

Inwestowanie w sztuczną inteligencję i robotykę wiąże się z kosztami, ale ważne jest również rozważenie potencjalnego zwrotu z inwestycji.

Czynniki kosztowe

Koszty obejmują koszty nabycia, koszty wdrożenia, opłaty licencyjne, koszty utrzymania i koszty szkoleń. Dokładna ilość zależy od złożoności systemu i konkretnego zastosowania.

Obliczanie zwrotu z inwestycji

Obliczanie zwrotu z inwestycji jest złożone i musi uwzględniać różne czynniki, takie jak: B. Oszczędność czasu, zwiększona produktywność, zwiększona sprzedaż i oszczędności. Badania pokazują, że dzięki RPA firmy mogą osiągnąć wysoki zwrot z inwestycji i odzyskać poniesione inwestycje w krótkim czasie.

Wpływ na świat pracy i wymagania kwalifikacyjne

Sztuczna inteligencja, robotyka i automatyzacja zasadniczo zmienią świat pracy.

Zmiany w świecie pracy

Wiele rutynowych zadań jest zautomatyzowanych, co może prowadzić do utraty miejsc pracy. Jednocześnie powstają nowe miejsca pracy w takich obszarach jak rozwój sztucznej inteligencji, robotyka i analiza danych.

Nowe wymagania kwalifikacyjne

Rosnące rozpowszechnienie sztucznej inteligencji wymaga od pracowników posiadania nowych umiejętności. Badania przewidują, że duża część pracowników będzie potrzebowała przekwalifikowania lub podnoszenia kwalifikacji, aby nadążać za zmianami w świecie pracy. W szczególności modele wielkojęzykowe (LLM) mogą potencjalnie przejąć znaczną część zadań roboczych.

Trójkąt automatyzacji

Pojęcie „trójkąta automatyzacji” podkreśla znaczenie zrównoważonego podejścia do automatyzacji. W tym trójkącie możliwości automatyzacji sprzętu, możliwości automatyzacji oprogramowania i pracowników ludzi są w równowadze z ich zdolnością dostosowawczymi, kreatywnością i odpornością.

Współpraca człowiek-maszyna

Przyszłość pracy leży we współpracy ludzi i maszyn. Systemy AI mają za zadanie wspierać ludzi i odciążać ich od monotonnych lub niebezpiecznych zadań. Ludzka kreatywność i elastyczność są nadal poszukiwane.

Człowiek i maszyna: kluczowa rola współpracy w epoce cyfrowej

Sztuczna inteligencja, robotyka i automatyzacja oferują firmom ogromny potencjał zwiększania wydajności, redukcji kosztów i zwiększania konkurencyjności. Jednak wdrożenie tych technologii wiąże się z wyzwaniami. Należy wziąć pod uwagę kwestie bezpieczeństwa, wysokie koszty, niedobory wykwalifikowanej siły roboczej, kwestie etyczne i prawne oraz akceptację pracowników.

Firmy odnoszące sukcesy pokazują, jak można z zyskiem wykorzystywać sztuczną inteligencję, robotykę i automatyzację. Walmart optymalizuje swój łańcuch dostaw, Brother International automatyzuje proces rekrutacji, a Siemens wykorzystuje sztuczną inteligencję do konserwacji predykcyjnej i kontroli procesów.

Przyszłość pracy leży we współpracy człowieka z maszyną. Systemy AI mają za zadanie wspierać ludzi i odciążać ich od monotonnych lub niebezpiecznych zadań. Ludzka kreatywność i elastyczność są nadal poszukiwane.

Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, robotyki i automatyzacji, firmy muszą aktywnie stawić czoła wyzwaniom i stworzyć niezbędne warunki ramowe. Inwestycje w dalsze szkolenia, rozwój potężnej infrastruktury IT oraz uwzględnienie aspektów etycznych i prawnych są kluczowe dla osiągnięcia sukcesu.

Przyszłe trendy w robotyce opartej na sztucznej inteligencji będą napędzać rozwój jeszcze inteligentniejszych i bardziej elastycznych robotów, które będą mogły lepiej dostosowywać się do dynamicznych środowisk i podejmować bardziej złożone zadania. Integracja sztucznej inteligencji z robotyką jeszcze bardziej przyspieszy automatyzację w różnych branżach i doprowadzi do nowych zastosowań w takich obszarach, jak logistyka, opieka zdrowotna i rolnictwo.

Rekomendacje dla firm

Firmy, które chcą z sukcesem wdrożyć sztuczną inteligencję, robotykę i automatyzację, powinny rozważyć następujące rekomendacje:

• Jasna definicja celu: Zdefiniuj jasne cele wykorzystania sztucznej inteligencji i robotyki, aby wybrać odpowiednie rozwiązania i zmaksymalizować zwrot z inwestycji.
• Wdrażanie etapowe: rozpocznij od projektów pilotażowych, aby przetestować wartość technologii i stopniowo skaluj skuteczne podejścia.
• Zainwestuj w dalsze szkolenia: Szkoluj swoich pracowników w zakresie korzystania z systemów i robotów AI, aby promować akceptację i w pełni wykorzystywać potencjał technologii.
• Współpracuj z ekspertami: współpracuj z partnerami technologicznymi i ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji, aby opracowywać rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb i przezwyciężać wyzwania związane z wdrażaniem.
• Względy etyczne i prawne: Weź pod uwagę etyczne i prawne implikacje sztucznej inteligencji i robotyki oraz zadbaj o to, aby Twoje systemy działały uczciwie, przejrzyście i odpowiedzialnie.

Uwzględniając te rekomendacje, firmy mogą skorzystać z zalet sztucznej inteligencji, robotyki i automatyzacji i skutecznie pokonać wyzwania na drodze do inteligentnej produkcji. Transformacja do inteligentnej produkcji to proces ciągły, wymagający od przedsiębiorstw elastyczności, innowacyjności i zdolności do nadążania za ciągle zmieniającymi się technologiami. Tylko w ten sposób przedsiębiorstwa mogą zapewnić sobie konkurencyjność i wykorzystać możliwości, jakie oferują te technologie.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

 

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus