Publicat pe: 27 ianuarie 2025 / Actualizat pe: 27 ianuarie 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Locuri de muncă pierdute sau salvate? Adevărul despre automatizare, inteligență artificială și robotică – De la linia de asamblare la „linia de gândire”? – Imagine: Xpert.Digital
Fabrica inteligentă: Provocări și soluții pe calea către producția inteligentă
De la linia de asamblare la „linia de gândire”: roboții cu inteligență artificială schimbă regulile jocului în industrie
Producția industrială trece printr-o perioadă de transformare profundă. Noile tehnologii, cum ar fi inteligența artificială (IA), robotica și automatizarea, promit schimbări de amploare în aproape fiecare sector, de la producție și logistică până la asistență medicală și comerț cu amănuntul. Mulți factori de decizie sunt conștienți de imensul potențial al acestor tehnologii și consideră IA, robotica și automatizarea drept cheile viitorului. În același timp, experiența practică arată că trebuie depășite încă obstacole semnificative înainte ca lanțurile inteligente de producție și procese să poată deveni larg răspândite.
Următoarea secțiune examinează obstacolele în calea producției inteligente, modul în care companiile pot depăși cu succes aceste provocări și ce tendințe și evoluții vor modela viitorul inteligenței artificiale, roboticii și automatizării. Accentul se pune pe o prezentare bine fundamentată și ușor de înțeles: scopul este de a evidenția cele mai importante aspecte, de a explica termenii tehnici necesari și de a obține recomandări practice.
Legat de asta:
- Smart Factory: Rețele de date super-rapide pentru scenarii intralogistice viitoare – tehnologie și rețea 5G – rețea de campus 5G SA
- Fabrica inteligentă: Intralogistică eficientă pentru Industria 4.0
1. Potențialul și importanța inteligenței artificiale, roboticii și automatizării
Tehnologii revoluționare pentru competitivitate și creștere
Companiile se implică din ce în ce mai mult în sistemele de inteligență artificială, robotică și automatizare, deoarece se așteaptă la câștiguri semnificative de productivitate, costuri mai mici și o competitivitate mai mare. Rezultate concrete pot fi deja observate în multe domenii: sistemele bazate pe inteligență artificială, de exemplu, preiau analize complexe, identifică surse de eroare în procesele de producție sau permit mentenanța predictivă a mașinilor. Roboții pot prelua sarcini monotone, solicitante din punct de vedere fizic și potențial periculoase, în timp ce procesele automatizate optimizează eficiența întregilor lanțuri de aprovizionare.
Exemple din lumea reală
- Logistică: Roboții mobili autonomi (AMR) sunt utilizați în depozite pentru a prelua sau transporta mărfuri. Acest lucru crește eficiența și reduce volumul de muncă al angajaților.
- Fabricație: Roboții colaborativi (coboți) lucrează alături de oameni și permit adaptarea flexibilă a etapelor de producție.
- Sectorul serviciilor: Sistemele de inteligență artificială pot procesa solicitările clienților, pot utiliza chatboți automatizați pentru a răspunde la întrebări și, astfel, pot îmbunătăți serviciul clienți.
- Asistență medicală: Roboții sunt utilizați în intervenții chirurgicale sau în reabilitare, în timp ce aplicațiile de inteligență artificială pot ajuta medicii în stabilirea diagnosticelor.
Aceste exemple ilustrează gama largă de aplicații. Cu toate acestea, în ciuda acestor perspective pozitive, apar numeroase provocări care împiedică utilizarea pe scară largă.
Legat de asta:
2. Principalele obstacole și provocări
Preocupări legate de securitate și cerințe de reglementare
Companiile și publicul abordează adesea noile tehnologii cu prudență. Preocupările legate de siguranță joacă un rol central: atunci când roboții lucrează direct alături de oameni, accidentele trebuie prevenite. Acest lucru este valabil mai ales pentru roboții colaborativi (coboți) care împart spațiile de lucru cu angajații. Chiar și cele mai mici mișcări incorecte pot avea consecințe potențial grave, motiv pentru care aceste sisteme sunt adesea echipate cu senzori suplimentari, mecanisme de oprire automată sau dispozitive de siguranță.
„Companiile trebuie să investească în concepte de securitate robuste, astfel încât sistemele de inteligență artificială și roboții să respecte standardele de securitate aplicabile” este o cerere frecventă din partea industriei și a cercetării. În plus, multe sectoare sunt supuse unor cerințe de reglementare stricte, de la protecția datelor până la răspunderea pentru produse. În special în cazul aplicațiilor de inteligență artificială, este neclar cum să se abordeze problemele de răspundere atunci când un sistem de învățare ia o decizie greșită. Legislația trebuie ajustată prompt pentru a stabili cadre clare.
Costuri ridicate și lipsă de finanțare
Un obstacol semnificativ rămâne costul. Dezvoltarea și implementarea soluțiilor de inteligență artificială, precum și a soluțiilor de robotică și automatizare, implică investiții inițiale substanțiale. Acestea încep cu hardware, cum ar fi senzori și actuatoare, se extind la platforme robotice și includ componente extrem de specializate, cum ar fi lidar sau procesoare puternice. Dezvoltarea de software reprezintă un factor de cost suplimentar: algoritmii de inteligență artificială trebuie uneori să fie proiectați personalizat și instruiți pentru cazuri de utilizare specifice, necesitând specialiști calificați și resurse de calcul costisitoare.
În special pentru întreprinderile mici și mijlocii (IMM-uri), povara financiară este adesea un obstacol major, mai ales că rentabilitatea exactă a investiției (ROI) pentru proiectele de inteligență artificială nu poate fi întotdeauna determinată cu precizie în avans. Cu toate acestea, există modalități de a evita aceste probleme:
- Servicii cloud: Serviciile de inteligență artificială bazate pe cloud permit companiilor să închirieze flexibil putere de calcul și spațiu de stocare, evitând astfel costurile ridicate cu hardware-ul.
- Proiecte pilot: Companiile pot începe cu proiecte mai mici și le pot măsura succesul înainte de a face investiții mai mari.
- Cooperări și proiecte de cercetare: Colaborarea cu universități, instituții de cercetare sau parteneri tehnologici face posibilă partajarea costurilor și schimbul de cunoștințe.
Lipsa de competențe și lipsa de know-how
Lipsa personalului calificat este una dintre cele mai mari provocări în implementarea proiectelor de inteligență artificială și robotică. Companiile au nevoie de experți care posedă atât abilități de programare, cât și o înțelegere solidă a învățării automate, a sistemelor de control al roboticii și a analizei datelor. În același timp, abilitățile de interfață sunt la mare căutare, deoarece integrarea soluțiilor de inteligență artificială sau robotică în procesele existente necesită și o înțelegere a operațiunilor de afaceri și a planificării strategice.
Dacă acești lucrători calificați nu sunt găsiți la timp, dezvoltarea va progresa doar lent. Pentru a contracara acest lucru, multe companii se concentrează pe formarea continuă a forței de muncă existente. Noile formate de învățare, programele de certificare și cursurile online permit transmiterea de cunoștințe relevante despre inteligența artificială și automatizare angajaților, fără ca aceștia să fie nevoiți să renunțe la locul de muncă. O altă opțiune este intensificarea colaborărilor cu instituții de învățământ sau startup-uri care au deja dezvoltat expertiză în aceste domenii.
Infrastructura IT și disponibilitatea datelor
Sistemele moderne de inteligență artificială și robotică se bazează pe o infrastructură IT fiabilă și de înaltă performanță. Volume mari de date trebuie colectate, transmise, stocate și analizate. În mediile de producție, procesarea în timp real este, de asemenea, crucială - întârzierile pot deteriora mașinile sau produsele. Dacă rețeaua companiei este instabilă sau prea lentă, aplicațiile de inteligență artificială vor fi utilizabile doar într-o măsură limitată.
Pe lângă infrastructură, calitatea și disponibilitatea datelor sunt factori cruciali. Modelele de inteligență artificială trebuie antrenate cu seturi de date extinse, astfel încât să poată recunoaște corelațiile și să învețe din acestea. Cu toate acestea, formatele standardizate sau seturile de date suficient de etichetate lipsesc adesea. În plus, există preocupări legate de protecția datelor, secretele comerciale și conformitate în multe domenii, în special în sectorul B2B. Prin urmare, companiile se confruntă cu provocarea de a dezvolta concepte pentru o gestionare eficientă a datelor, cum ar fi implementarea politicilor de guvernanță a datelor și asigurarea unei gestionări sigure și transparente a datelor.
Aspecte etice și juridice
Sistemele de inteligență artificială și roboții ridică o serie de întrebări etice și juridice. Problema centrală este responsabilitatea: cine este răspunzător dacă o aplicație bazată pe inteligență artificială face predicții incorecte sau dacă un robot reacționează incorect într-un scenariu critic? La acestea se adaugă întrebări legate de protecția datelor și confidențialitate. Aplicațiile de inteligență artificială care analizează datele cu caracter personal trebuie să respecte directive stricte privind protecția datelor. În plus, în multe industrii cresc îngrijorările că sistemele de inteligență artificială ar putea exacerba prejudecățile și discriminarea dacă datele utilizate nu sunt suficient de diverse.
În plus, există discuții în curs de desfășurare cu privire la aplicațiile militare ale inteligenței artificiale și roboticii. Companiile care dezvoltă tehnologii cu dublă utilizare se confruntă cu acuzații că produsele lor ar putea fi utilizate și în scopuri militare. Etica trebuie să fie ferm integrată în strategia corporativă pentru a preveni utilizarea abuzivă. În aplicațiile de zi cu zi, cum ar fi roboții de serviciu sau sistemele de asistență bazate pe inteligență artificială pentru locuințe, protecția datelor și confidențialitatea sunt aspecte cruciale care ar trebui luate în considerare încă din etapa de dezvoltare a produsului.
Acceptarea și încrederea angajaților
În ciuda entuziasmului pentru noile tehnologii, este esențial să nu uităm că introducerea inteligenței artificiale și a roboticii în companii aduce schimbări semnificative pentru angajați. Există adesea îngrijorări că s-ar putea pierde locuri de muncă sau că angajații vor fi presați de monitorizarea constantă. Prin urmare, este esențial să se comunice din timp și transparent modul în care va fi utilizată tehnologia și ce beneficii va aduce tuturor celor implicați.
„Viitorul constă în colaborarea dintre oameni și mașini – nu în înlocuirea lor” este un principiu călăuzitor frecvent citat. Angajații ar trebui să fie implicați în procesele decizionale, astfel încât să se poată identifica cu inovațiile. Programele și cursurile de formare continuă ajută la reducerea anxietăților și la creșterea încrederii în gestionarea inteligenței artificiale, a roboticii și a automatizării.
3. Opinii din industrie și cercetare
Există un consens larg în cadrul industriei conform căruia inteligența artificială și robotica servesc în primul rând la îmbunătățirea capacităților umane și la creșterea siguranței și eficienței muncii. Mulți experți consideră că o înlocuire completă a lucrătorilor umani cu mașini inteligente nu este nici realistă, nici dezirabilă.
Dr. Susanne Bieller, secretar general al Federației Internaționale de Robotică (IFR), este citată frecvent spunând: „În viitorul apropiat nu va exista nicio inteligență artificială robotică care să depășească inteligența umană în toate domeniile”. Ea subliniază faptul că roboții, în special în combinație cu IA, nu pot înlocui complet oamenii în ceea ce privește adaptabilitatea, flexibilitatea și abilitățile lor creative de rezolvare a problemelor. În schimb, ea vede „cele mai semnificative aplicații ale IA în robotică în percepția mediului și în optimizarea performanței roboților”.
Profesorul Dr. Jan Peters, șeful departamentului de cercetare de la un renumit centru de cercetare în domeniul inteligenței artificiale, vede și el un mare potențial în robotica industrială, mai ales având în vedere că, în viitor, mediul înconjurător nu va mai trebui să se adapteze la robot, ci mai degrabă robotul va avea capacitatea de a se adapta la diferite medii de producție. „Sunt convins că roboții își vor găsi drumul în milioane de gospodării imediat ce vor deveni accesibili”, este o viziune pe care a exprimat-o în repetate rânduri în interviuri.
Michael Mayer-Rosa, reprezentant al unei companii de tehnologie, evidențiază aspecte precum siguranța și fiabilitatea, complexitatea prelucrării datelor și preocupările etice și juridice ca fiind cele mai mari provocări. În mod similar, Jens Kotlarski, director general al unei companii de robotică, subliniază importanța inteligenței artificiale pentru proiectarea flexibilă a implementării roboților, în special pentru sarcini complexe sau în scenarii cu schimbări dinamice.
Legat de asta:
4. Povești de succes din practică
O analiză a implementărilor de succes arată potențialul inteligenței artificiale, roboticii și automatizării atunci când companiile reușesc să depășească obstacolele tehnice, organizaționale și culturale.
- Walmart: Compania utilizează inteligența artificială pentru a-și optimiza lanțul de aprovizionare, a scurta timpii de livrare și a îmbunătăți nivelurile stocurilor. În plus, Walmart implementează roboți bazați pe inteligență artificială pentru gestionarea stocurilor. Aceste câștiguri de eficiență au un impact pozitiv asupra întregului lanț valoric.
- Brother International: Brother International folosește inteligența artificială pentru recrutare. Un sistem automat identifică candidații potriviți, programează interviurile și răspunde la întrebări standardizate în timpul procesului de aplicare. Acest lucru a redus semnificativ timpul necesar pentru ocuparea unui post.
- Siemens: Compania utilizează inteligența artificială pentru mentenanța predictivă în producție. Prin analiza datelor mașinilor, potențialele defecțiuni pot fi identificate din timp și abordate proactiv. Acest lucru reduce timpii de nefuncționare și crește productivitatea. Modelele de inteligență artificială sunt, de asemenea, utilizate pentru a optimiza și controla procesele de producție, reducând consumul de energie și crescând vitezele de producție.
- BMW: Un robot umanoid este folosit pentru prima dată într-una dintre fabricile sale pentru a sprijini angajații cu sarcini fizice grele. BMW testează, de asemenea, utilizarea roboților cognitivi care utilizează inteligența artificială pentru a percepe mediul înconjurător și a îndeplini sarcini mai complexe.
- Sereact: O companie dedicată așa-numitei „IA întrupată”. Aici, se combină raționamentul vizual cu raționament zero-shot și instrucțiunile vocale, permițând roboților să îndeplinească sarcini pentru care nu au fost instruiți în mod explicit. Această flexibilitate poate oferi avantaje enorme, în special pentru utilizarea în halele fabricilor și depozitelor, mai ales unde procesele se schimbă frecvent.
5. Tipuri de roboți în automatizare
Robotica s-a dezvoltat rapid în ultimii ani. Există diferite tipuri de roboți, fiecare proiectat pentru cerințe specializate și posedând propriile puncte forte:
- Roboți colaborativi (coboți): Coboții sunt concepuți să lucreze direct alături de oameni. Sunt echipați cu sisteme de senzori pentru a preveni accidentele și sunt relativ ușor de programat. Aplicațiile tipice includ lucrări de asamblare, lucrări de precizie și asigurarea calității.
- Roboți mobili autonomi (AMR): AMR-urile navighează în mediul lor fără linii directoare fixe și pot planifica rute independent. Acest lucru îi face foarte populari în logistică, de exemplu, pentru transportul de materiale dintr-un loc în altul sau pentru preluarea independentă a comenzilor din depozite.
- Roboți umanoizi: Acești roboți imită forma și mișcările umane. Aplicațiile lor variază de la îngrijire și asistență până la demonstrații la târguri comerciale. În general, sunt mai scumpi și mai complecși decât roboții colaborativi sau roboții autonomi, dar ar putea deveni deosebit de interesanți în viitor, în special în domeniile care necesită interacțiune umană și abilități motorii fine.
6. Sustenabilitate și eficiență energetică
Un aspect care a devenit din ce în ce mai important în ultimii ani este chestiunea sustenabilității. Inteligența artificială și robotica pot face producția mai ecologică și mai eficientă din punct de vedere al resurselor în multe feluri. Optimizarea automată a proceselor de producție ajută la reducerea risipei de materiale, la optimizarea intervalelor de întreținere și la utilizarea mai eficientă a energiei.
De exemplu, roboții pot fi programați să funcționeze doar atunci când este nevoie sau să treacă la un mod de economisire a energiei în perioadele cu cerere mai mică. Planificarea inteligentă a rutelor în lanțurile de aprovizionare poate reduce emisiile de CO₂. În plus, senzorii și analizele bazate pe inteligență artificială facilitează identificarea punctelor slabe din procesul de producție, permițând o alocare mai precisă a resurselor.
Companiile care urmăresc în mod activ automatizarea eficientă din punct de vedere energetic beneficiază, de obicei, nu doar financiar. Deoarece standardele de mediu stricte și obiectivele de reducere a emisiilor de CO₂ devin din ce în ce mai mult factori competitivi, metodele de producție sustenabile îmbunătățesc, de asemenea, reputația unei companii și asigură avantaje pe piață pe termen lung.
7. Costuri și rentabilitate a investiției în inteligența artificială, robotică și automatizare
Factorii de cost
Costurile totale pentru introducerea sistemelor de inteligență artificială și robotică pot fi alcătuite din mai multe componente:
- Achiziționarea echipamentului fizic (brațe robotizate, senzori, hardware)
- Dezvoltare și implementare software
- Taxe de licențiere pentru instrumente de inteligență artificială și platforme de procesare a datelor
- Contracte de întreținere și service
- Formare și perfecționare pentru angajați
Calcularea rentabilității investiției
Companiile evaluează adesea proiectele de inteligență artificială pe baza rentabilității investiției. Aceasta înseamnă calcularea momentului în care investiția va fi recuperată prin economii de costuri sau venituri suplimentare și ce profituri pot fi așteptate pe termen mediu. Este important de luat în considerare faptul că soluțiile de inteligență artificială, robotică și automatizare nu numai că economisesc direct timp și bani, dar adesea îmbunătățesc și calitatea produselor, satisfacția angajaților și loialitatea clienților.
Experiența practică arată că investițiile în procese automatizate se pot amortiza adesea în câteva luni, dacă sunt bine planificate și implementate. Un exemplu clasic este automatizarea robotică a proceselor (RPA) în administrație sau în serviciul clienți, unde sarcinile repetitive sunt automatizate și astfel finalizate mult mai rentabil.
8. Impactul asupra lumii muncii și cerințele de calificare
Schimbarea lumii muncii
Utilizarea inteligenței artificiale și a roboticii poate, pe de o parte, să înlocuiască sarcinile de rutină și, prin urmare, să amenințe locurile de muncă, dar, pe de altă parte, creează și noi domenii profesionale, de exemplu în dezvoltarea inteligenței artificiale, analiza datelor sau întreținerea sistemelor automatizate complexe. Noi oportunități se deschid și în profesiile tradiționale atunci când instrumentele bazate pe inteligență artificială simplifică munca de zi cu zi și permit concentrarea asupra sarcinilor mai complexe și creative.
Acest lucru duce la o schimbare a profilurilor de competențe: acolo unde în trecut erau suficiente abilități pur manuale, acum sunt necesare cunoștințe de bază despre prelucrarea datelor, automatizare și aplicații de inteligență artificială. În același timp, colaborările om-mașină necesită un anumit nivel de înțelegere tehnică și dorința de a se adapta la noile fluxuri de lucru.
Noi cerințe de calificare
Multe studii prevăd că o proporție semnificativă a forței de muncă va necesita instruire sau recalificare suplimentară în următorii ani pentru a ține pasul cu schimbările. Capacitatea de a utiliza și înțelege aplicațiile de inteligență artificială va juca un rol deosebit de crucial. Cei care pot proiecta, întreține sau dezvolta în continuare procese automatizate complexe vor fi la mare căutare în viitor.
Modelele lingvistice mari (LLM), modele lingvistice bazate pe inteligență artificială care pot imita aproape perfect comunicarea umană, se bucură în prezent de o atenție considerabilă. Aceste modele pot fi utilizate pentru o gamă largă de sarcini, cum ar fi generarea automată de text, răspunsul la solicitările clienților sau gestionarea bazei de cunoștințe a unei companii. Se estimează că LLM-urile ar putea prelua o parte semnificativă din munca de birou în viitor, crescând astfel productivitatea în multe domenii. Cu toate acestea, este esențial ca angajații să învețe să utilizeze aceste sisteme în mod competent și să le evalueze critic.
„Triunghiul automatizării”
Discuțiile despre viitorul muncii se referă adesea la conceptul de „triunghi al automatizării”. Acesta reprezintă un echilibru între:
- Automatizare hardware (robotică, mașini)
- Automatizare software (de exemplu, RPA, algoritmi AI)
- Forță de muncă umană (cu creativitate, interacțiune socială și flexibilitate)
„Cheia succesului constă în combinarea optimă a capacităților mașinilor și a talentelor umane.” Conform acestei filozofii, oamenii și mașinile ar trebui să se completeze reciproc: mașinile preiau sarcinile repetitive, obositoare și periculoase; oamenii se concentrează pe sarcini care necesită judecată, empatie sau rezolvare creativă a problemelor.
9. Noi modele de afaceri: Robot-as-a-Service (RaaS)
O evoluție interesantă în adoptarea roboticii în companii este apariția modelelor de servicii. Similar cu Software-as-a-Service (SaaS), companiile pot închiria roboți și servicii conexe, cum ar fi întreținerea și asistența, pentru o perioadă limitată de timp, în loc să le achiziționeze. Această abordare este cunoscută sub numele de Robot-as-a-Service (RaaS).
Robotica ca serviciu (RaaS) facilitează adoptarea tehnologiilor de automatizare de către întreprinderile mici și mijlocii (IMM-uri), deoarece elimină investițiile inițiale mari. Furnizorul de servicii își asumă de obicei responsabilitatea pentru buna funcționare a roboților și pentru actualizările regulate. Acest lucru reduce riscul unor investiții greșite costisitoare și accelerează implementarea. În același timp, RaaS este un model de afaceri care încurajează inovația continuă, deoarece producătorii lucrează constant la îmbunătățiri pentru a rămâne competitivi pe piață.
10. Preocupări juridice și etice
Provocări juridice
În domeniul sănătății, dar și în alte domenii sensibile, problema răspunderii și aprobării sistemelor de inteligență artificială este intens dezbătută. O întrebare cheie este: Cum pot fi certificate sistemele cu învățare continuă, al căror comportament evoluează constant în timpul funcționării? Procedurile tradiționale de aprobare sunt în mare parte statice și reflectă doar parțial natura algoritmilor de auto-învățare. Prin urmare, viitoarele cadre juridice trebuie să stabilească reguli privind modul în care actualizările de software și competențele nou dobândite sunt evaluate legal.
Aspecte etice
Dincolo de aspectele juridice, sunt presante și chestiuni etice. Dezvoltarea inteligenței artificiale care poate fi utilizată în scopuri militare ridică dileme etice. Companiile se confruntă cu provocarea de a se asigura că tehnologiile lor nu sunt utilizate în scopuri lipsite de etică. În plus, este esențial să se evite așa-numitele „părtiniri” în date, astfel încât algoritmii să poată lua decizii corecte.
Confidențialitatea și protecția datelor joacă, de asemenea, un rol major. Dispozitivele inteligente din locuințe, cum ar fi aspiratoarele robotizate sau asistenții vocali digitali, colectează continuu informații despre mediul lor. Utilizatorii trebuie să se poată baza pe faptul că aceste date sunt sigure și nu vor fi utilizate în mod abuziv.
11. Tendințe viitoare în robotica bazată pe inteligență artificială
Dezvoltarea ulterioară a inteligenței artificiale și a roboticii va deveni din ce în ce mai vizibilă în tot mai multe domenii ale vieții și ale muncii în următorii ani. Se conturează mai multe tendințe:
Învățare adaptivă și automatizare flexibilă
Sistemele de inteligență artificială vor fi din ce în ce mai capabile să își analizeze mediul și să își adapteze spontan comportamentul. Acest lucru face ca soluțiile robotice să fie mai versatile și permite o utilizare mai eficientă în medii de producție în schimbare.
Calcul de margine
Pentru a reduce latența și a procesa datele într-un mod mai sigur, multe companii mută funcțiile de inteligență artificială pe dispozitive locale (dispozitive edge). Acest lucru permite sistemelor robotice să reacționeze în timp real, fără a se baza pe un cloud extern.
Construcții ușoare și sisteme modulare
Roboții devin din ce în ce mai ușori, mai modulari și mai ușor de programat. Acest lucru reduce barierele de intrare pentru companiile care doresc să automatizeze.
Interacțiune om-mașină îmbunătățită
Interfețele dintre oameni și roboți devin din ce în ce mai intuitive. Prelucrarea limbajului natural și recunoașterea gesturilor pot duce la o interacțiune și mai fluidă. În plus, noile instrumente de dezvoltare și medii de programare permit adaptarea rapidă la scenarii individuale de aplicații.
Integrarea inteligenței artificiale în viața de zi cu zi
Pe lângă aplicațiile industriale, robotica bazată pe inteligență artificială va apărea din ce în ce mai mult în gospodăriile private și în spațiile publice. De exemplu, roboții de livrare, roboții de curățenie și însoțitorii digitali pentru vârstnici sunt domenii de aplicare posibile, care vor continua să crească în importanță în viitor.
În mod potrivit;
12. Recomandări pentru companii
Pentru a exploata la maximum potențialul inteligenței artificiale, roboticii și automatizării și pentru a depăși cu succes provocările existente, se oferă următoarele recomandări:
Definirea clară a obiectivelor
Companiile ar trebui să definească clar ce doresc să realizeze cu ajutorul inteligenței artificiale și roboticii. Doar cele cu obiective clare și indicatori cheie de performanță (KPI) pot evalua dacă un proiect merită și ce pași sunt necesari.
Implementare pas cu pas
Poate fi benefic să începeți cu proiecte pilot mai mici pentru a dobândi experiență inițială. Acest lucru va ajuta la identificarea tehnologiilor potrivite pentru mediul dumneavoastră specific. Proiectele pilot de succes pot fi apoi extinse și extinse în alte domenii.
Investiții în educație continuă
Factorul uman rămâne esențial pentru procesele automatizate. O acceptare ridicată și utilizarea eficientă a noilor tehnologii pot fi obținute doar dacă angajații primesc instruire la timp și temeinică. Acest lucru consolidează încrederea și îmbunătățește rezultatele.
Colaborarea cu experți
Dezvoltarea unui proiect de inteligență artificială sau robotică necesită adesea o echipă interdisciplinară. Companiile beneficiază de căutarea unor parteneri – fie sub forma unor colaborări cu startup-uri, institute de cercetare sau furnizori de servicii specializate.
Luarea în considerare a aspectelor etice și juridice
La introducerea de noi tehnologii, nu trebuie neglijate protecția datelor, securitatea datelor și principiile etice. O analiză juridică timpurie și implicarea experților relevanți previn problemele și consolidează încrederea publicului.
Sustenabilitatea în centrul atenției
Soluțiile avansate de inteligență artificială și automatizare ar trebui întotdeauna luate în considerare dintr-o perspectivă a sustenabilității. Companiile care adoptă abordări eficiente din punct de vedere al resurselor își consolidează competitivitatea și contribuie la protecția climei.
Calea către producția inteligentă: Strategii pentru companiile din era inteligenței artificiale
Inteligența artificială, robotica și automatizarea nu mai sunt doar concepte futuriste; ele sunt deja utilizate cu succes în companii din întreaga lume. Acestea au un potențial enorm pentru creșterea productivității, reducerea costurilor și creșterea siguranței și atractivității condițiilor de muncă. În același timp, însă, ele sunt pline de provocări: de la preocupări legate de securitate și cerințe de reglementare până la deficit de competențe și probleme etice și juridice.
Cu toate acestea, numeroase exemple practice demonstrează valoarea implementării planificate strategic. Companii precum Walmart, Brother International și Siemens arată cum proiectele de inteligență artificială și robotică pot optimiza lanțurile de aprovizionare, pot accelera procesele de recrutare și pot face procesele de producție mai eficiente. În industria auto, producători precum BMW implementează primii roboți umanoizi sau cognitivi pentru a-i scuti pe angajați de sarcini solicitante din punct de vedere fizic.
Experții din industrie și cercetare confirmă că merită promovarea colaborării om-mașină, mai degrabă decât concentrarea exclusivă pe un viitor complet automatizat. Pentru succesul pe termen lung, o abordare echilibrată este crucială, combinând capacitățile hardware-ului, posibilitățile automatizării software-ului și creativitatea, flexibilitatea și experiența de neînlocuit ale oamenilor.
Nu în ultimul rând, aspecte precum gestionarea datelor, etica, protecția datelor și sustenabilitatea joacă un rol din ce în ce mai important în dezvoltarea sistemelor moderne de inteligență artificială și robotică. Doar cei care își asumă responsabilitatea pentru utilizarea responsabilă și sigură a acestor tehnologii vor avea succes pe termen lung – atât economic, cât și social.
Per ansamblu, inteligența artificială, robotica și automatizarea înregistrează o creștere puternică și deschid noi oportunități pentru companiile din aproape fiecare industrie. Cu toate acestea, este esențial să nu ne lăsăm motivați doar de entuziasmul pentru tehnologie, ci să luăm în considerare și aspectele organizaționale, juridice și umane. Numai atunci producția inteligentă poate deveni realitate și poate crea valoare adăugată pe termen lung pentru toate părțile interesate.
Legat de asta:
Suntem aici pentru tine - Consultanță - Planificare - Implementare - Management de proiect
☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana
☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!
Konrad Wolfenstein
Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.
Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 ( München) . Adresa mea de e-mail este: wolfenstein@xpert.digital
Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.