Опубликовано по адресу: 27 января 2025 года / обновление с: 27 января 2025 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Убийцы вакансий или доски объявлений? Правда об автоматизации, искусственном интеллекте и робототехнике – от конвейера к «линии мышления»? – Изображение: Xpert.Digital
Умная фабрика: вызовы и решения на пути к интеллектуальному производству
От сборочной линии к «линии мышления»: роботы с искусственным интеллектом меняют правила отрасли
Промышленное производство переживает этап глубоких изменений. Новые технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), робототехника и автоматизация, обещают далеко идущие изменения практически во всех отраслях: от производства и логистики до здравоохранения и розничной торговли. Многие лица, принимающие решения, осознают огромный потенциал этих технологий и видят в искусственном интеллекте, робототехнике и автоматизации ключи к будущему. В то же время практика показывает, что еще предстоит преодолеть значительные препятствия, прежде чем можно будет создать повсеместные интеллектуальные производственные и технологические цепочки.
Далее рассматриваются препятствия на пути к интеллектуальному производству, как компании могут успешно решить эти проблемы и какие тенденции и разработки формируют будущее искусственного интеллекта, робототехники и автоматизации. Основное внимание уделяется обоснованному и понятному изложению: речь идет о выделении наиболее важных аспектов, разъяснении необходимых технических терминов и выработке рекомендаций к действию на практике.
Подходит для:
- Умная фабрика: сверхбыстрые сети передачи данных для будущих сценариев внутренней логистики – технология и сеть 5G – кампусная сеть 5G SA
- Умная фабрика: с эффективной внутренней логистикой к Индустрии 4.0
1. Потенциал и важность искусственного интеллекта, робототехники и автоматизации
Революционные технологии для конкурентоспособности и роста
Компании все чаще обращаются к системам искусственного интеллекта, робототехнике и автоматизации, поскольку ожидают значительного повышения производительности, снижения затрат и повышения конкурентоспособности. Конкретные результаты уже можно наблюдать во многих областях: например, системы с поддержкой искусственного интеллекта выполняют комплексный анализ, выявляют источники ошибок в производственных процессах или обеспечивают прогнозное обслуживание машин. Роботы могут выполнять монотонные, физически сложные и потенциально опасные задачи, в то время как автоматизированные процессы оптимизируют эффективность всей цепочки поставок.
Примеры из практики
- Логистика: автономные мобильные роботы (AMR) используются на складах для комплектации или транспортировки товаров. Это повышает эффективность и освобождает сотрудников.
- Производство: Коллаборативные роботы (коботы) работают бок о бок с людьми и позволяют гибко регулировать этапы производства.
- Сектор услуг: системы искусственного интеллекта могут обрабатывать запросы клиентов, использовать автоматических чат-ботов для ответа на вопросы и, таким образом, улучшать обслуживание клиентов.
- Здравоохранение: роботы используются в операциях и реабилитации, а приложения искусственного интеллекта могут помочь врачам в постановке диагноза.
Эти примеры иллюстрируют широкий спектр приложений. Однако, несмотря на эти позитивные перспективы, существует множество проблем, которые затрудняют прорыв к широкому использованию.
Подходит для:
2. Ключевые препятствия и проблемы
Проблемы безопасности и нормативные требования
Компании и общественность часто относятся к новым технологиям с осторожностью. Вопросы безопасности играют центральную роль: когда роботы работают непосредственно с людьми, необходимо предотвращать несчастные случаи. Это особенно актуально для коллаборативных роботов (коботов), которые делят рабочие места с сотрудниками. Даже малейшие неверные движения могут иметь потенциально серьезные последствия, поэтому системы часто оснащаются дополнительными датчиками, механизмами автоматической остановки или защитными устройствами.
«Компании должны инвестировать в надежные концепции безопасности, чтобы системы искусственного интеллекта и роботы соответствовали применимым стандартам безопасности», — это требование, которое часто можно услышать в промышленности и исследованиях. Кроме того, во многих отраслях применяются строгие нормативные требования, начиная от защиты данных и заканчивая ответственностью за качество продукции. Неясно, как можно ответить на вопрос об ответственности, если система обучения примет неправильное решение, особенно в случае с приложениями ИИ. Законодательство должно оперативно скорректировать это и создать четкие рамочные условия.
Высокие затраты и отсутствие финансирования
Затраты по-прежнему остаются основным препятствием. Разработка и внедрение решений искусственного интеллекта, а также решений в области робототехники и автоматизации требуют высоких первоначальных инвестиций. Это начинается с аппаратного обеспечения, например датчиков и исполнительных механизмов, продолжается робототехническими платформами, а также включает узкоспециализированные компоненты, такие как лидары или мощные процессоры. Дополнительной статьей затрат является разработка программного обеспечения: алгоритмы ИИ иногда приходится разрабатывать и обучать специально для особых случаев использования, что требует квалифицированных специалистов и дорогостоящих вычислительных мощностей.
Финансовое бремя часто является серьезным препятствием, особенно для малых и средних компаний, особенно потому, что конкретная рентабельность инвестиций (ROI) для проектов ИИ не всегда может быть точно определена заранее. Однако есть способы обойти эти проблемы:
- Облачные сервисы. Облачные услуги искусственного интеллекта позволяют компаниям гибко арендовать вычислительную мощность и место для хранения данных и, таким образом, избежать высоких затрат на оборудование.
- Пилотные проекты. Компании могут начать с небольших проектов и оценить их успех, прежде чем делать более крупные инвестиции.
- Сотрудничество и исследовательские проекты: Сотрудничество с университетами, исследовательскими институтами или технологическими партнерами позволяет разделить расходы и обмениваться знаниями.
Нехватка квалифицированных работников и отсутствие ноу-хау
Нехватка квалифицированного персонала является одной из самых больших проблем при реализации проектов в области искусственного интеллекта и робототехники. Компаниям нужны эксперты, обладающие как знаниями в области программирования, так и глубоким пониманием машинного обучения, роботизированного управления и анализа данных. В то же время навыки взаимодействия востребованы, поскольку интеграция решений искусственного интеллекта или роботов в существующие процессы также требует понимания бизнес-процессов и стратегического планирования.
Если эти квалифицированные работники не будут найдены вовремя, развитие будет идти медленно. Чтобы противодействовать этому, многие компании полагаются на дальнейшее обучение своих существующих сотрудников. Новые форматы обучения, программы сертификации и онлайн-курсы позволяют передать сотрудникам актуальные знания в области искусственного интеллекта и автоматизации, не увольняясь с работы. Другой вариант — активизировать сотрудничество с образовательными учреждениями или стартапами, уже накопившими компетенции в этих областях.
ИТ -инфраструктура и доступность данных
Современные системы искусственного интеллекта и робототехники опираются на надежную и мощную ИТ-инфраструктуру. Большие объемы данных необходимо записывать, передавать, хранить и оценивать. Обработка в режиме реального времени также важна в производственных средах: задержки могут привести к повреждению оборудования или продукции. Если сеть компании нестабильна или слишком медленна, приложения ИИ можно использовать лишь в ограниченной степени.
Помимо инфраструктуры, решающим фактором также является качество и доступность данных. Модели ИИ необходимо обучать на обширных данных, чтобы они могли распознавать связи и учиться на их основе. Однако часто отсутствуют стандартизированные форматы или достаточно размеченные наборы данных. Кроме того, существуют опасения по поводу защиты данных, коммерческой тайны и соблюдения требований во многих областях, особенно в сфере B2B. Поэтому компаниям необходимо разработать концепции эффективного управления данными, например, путем введения руководящих принципов управления данными и обеспечения безопасной и прозрачной обработки данных.
Этические и юридические аспекты
Системы искусственного интеллекта и роботы поднимают ряд этических и юридических вопросов. Основное внимание уделяется ответственности: кто несет ответственность, если приложение, поддерживаемое ИИ, делает неправильные прогнозы или робот неправильно реагирует в критическом сценарии? Есть также вопросы о защите данных и конфиденциальности. Приложения искусственного интеллекта, которые оценивают персональные данные, должны соответствовать строгим правилам защиты данных. Во многих отраслях также существуют опасения, что системы искусственного интеллекта могут усилить предвзятость и дискриминацию, если используемые данные недостаточно разнообразны.
Также ведутся дискуссии о военном применении искусственного интеллекта и робототехники. Компании, разрабатывающие технологии двойного назначения, сталкиваются с обвинениями в том, что их продукция может быть использована и в военных целях. Здесь этика должна быть закреплена в корпоративной стратегии, чтобы предотвратить злоупотребления. В повседневной жизни, например, при использовании сервисных роботов или систем помощи на базе искусственного интеллекта для вашего собственного дома, защита данных и конфиденциальность являются центральными аспектами, которые следует учитывать при разработке продуктов.
Принятие и доверие сотрудников
Несмотря на весь энтузиазм по поводу новых технологий, не следует забывать, что внедрение ИИ и робототехники в компаниях несет с собой серьезные изменения для сотрудников. Часто возникают опасения, что рабочие места могут быть потеряны или что сотрудники окажутся под давлением из-за постоянного контроля. Поэтому очень важно как можно раньше и прозрачно сообщить, как будет использоваться технология и какие выгоды она принесет всем участникам.
«Будущее – за сотрудничеством между людьми и машинами, а не за перемещением людей», – часто цитируемый девиз. Сотрудники должны участвовать в процессах принятия решений, чтобы они могли идентифицировать себя с инновациями. Программы непрерывного образования и обучения помогают уменьшить страхи и повысить уверенность при работе с искусственным интеллектом, робототехникой и автоматизацией.
3. Голоса представителей промышленности и исследований
В отрасли существует широкий консенсус в отношении того, что искусственный интеллект и робототехника в первую очередь служат расширению возможностей людей и делают их работу более безопасной и эффективной. С точки зрения многих экспертов, полная замена людей-работников интеллектуальными машинами не является ни реалистичной, ни желательной.
Доктор Сюзанна Биллер, генеральный секретарь Международной федерации робототехники (IFR), часто цитируется с оценкой: «В обозримом будущем не будет искусственного интеллекта робота, который превосходит человеческий интеллект во всех областях». В настоящее время в сочетании с ИИ люди не могут полностью заменить людей в своих навыках адаптивности, гибкости и творческих проблем. Вместо этого она видит «наиболее разумные варианты использования для ИИ в робототехнике в области окружающей среды и в оптимизации производительности робота».
Также проф. Доктор Ян Питерс, менеджер области исследований в известном исследовательском центре ИИ, видит большой потенциал в промышленной робототехнике, особенно в предпосылке, что в будущем среда больше не должна адаптироваться к роботу, но способна самостоятельно стать другим, чтобы установить производство среда. «Я убежден, что роботы найдут свой путь в миллионы домохозяйств, как только они будут доступны», - это видение, которое он неоднократно выражал в интервью.
Майкл Майер-Роса, представитель технологической компании, подчеркивает такие аспекты, как безопасность и надежность, сложность обработки данных, а также этические и юридические проблемы как самые большие проблемы. Точно так же, Йенс Котларски, управляющий директор робототехники, подчеркивает важность ИИ для гибкого дизайна использования робота, особенно в сложных задачах или в сценариях с динамическими изменениями.
Подходит для:
4. Примеры успеха из практики
Взгляд на успешные реализации показывает потенциал в области искусственного интеллекта, робототехники и автоматизации, когда компаниям удается преодолеть технические, организационные и культурные препятствия.
- Walmart: Компания оптимизирует свою цепочку поставок с ИИ, сокращает время доставки и улучшает запасы. Кроме того, Walmart использует робота на основе ИИ, чтобы стать управлением запасами. Повышение эффективности оказывает положительное влияние на всю цепочку создания стоимости.
- Brother International: Brother International полагается на ИИ. Автоматизированная система идентифицирует подходящих кандидатов, планирует собеседовать и отвечает стандартизированным вопросам в процессе подачи заявления. В результате требуемое время может быть значительно сокращено до тех пор, пока не будет занято должность.
- Siemens: Группа использует ИИ для поддержания предсказательного обслуживания) в производстве. Анализируя данные машины, потенциальные сбои могут быть распознаны и спланированы на ранней стадии. Это снижает время простоя и повышает производительность. Кроме того, модели ИИ используются для оптимизации и управления производственными процессами, что снижает потребление энергии и увеличивает скорость производства.
- BMW: Впервые в одной работе используется гуманоидный робот для поддержки сотрудников в тяжелой физической работе. BMW также проверяет использование когнитивных роботов, которые могут записывать свое окружение с помощью ИИ и выполнять более сложные задачи.
- Sereact: компания, которая привержена так называемому «воплощенному ИИ». Здесь комбинируются инструкторы по чтению и языке Visual Shot, так что роботы также могут выполнять задачи, для которых они не были явно обучены. Эта гибкость может принести огромные преимущества, в частности, для использования в семинарах и областях хранения, например, если процессы часто изменяются.
5. Типы роботов в автоматизации
Робототехника быстро развивалась в последние годы. Существуют различные типы роботов, которые были разработаны для специальных требований, и у каждого есть свои сильные стороны:
- Совместные роботы (коботы): коботы предназначены для работы напрямую с людьми. У них есть сенсорные системы, которые должны избегать несчастных случаев и сравнительно легко программировать. Типичными полями применения являются сборка сборки, прекрасная работа или обеспечение качества.
- Автономные мобильные роботы (AMR): AMRS перемещается по своему окружению без фиксированных рекомендаций и может планировать маршруты независимо. Это делает их очень популярными в логистике, например, для того, чтобы доставить материал из одного места в другое или для выбора независимо в магазинах товаров.
- Гуманоидные роботы: эти роботы имитируют человеческую форму и движения. Ваша область применения варьируется от ухода и поддержки до демонстрации деятельности на торговых ярмарках. Как правило, они более дороги и сложны, чем коботы или AMR, но в будущем они могут стать особенно интересными в областях, в которых требуются человеческие взаимодействия и тонкие моторные навыки.
6. Устойчивость и энергоэффективность
Одним из аспектов, который становится все чаще на переднем плане в последние годы, является вопрос об устойчивости. ИИ и робототехника могут во многих отношениях сделать производство более экологическим и ресурсным. Автоматическая оптимизация производственных процессов помогает уменьшить отходы материала, оптимизировать интервалы обслуживания и лучше использовать энергию.
Например, роботы могут быть запрограммированы таким образом, что они работают только в том случае, если на самом деле есть необходимость или что они переходят на режим экономии энергии во времена меньшего напряжения. В цепочках поставок выбросы CO₂ могут быть сокращены с помощью интеллектуального планирования маршрута. Кроме того, датчики и анализы искусственного интеллекта облегчают обнаружение слабых мест в производственном процессе, так что ресурсы могут быть использованы более конкретно.
Компании, которые активно стремятся к энергосберегающей автоматизации, обычно не только получают выгоду в финансовом отношении. Поскольку строгие экологические стандарты и цели сокращения становятся все более конкурентными фактором, устойчивый метод производства также способствует репутации и обеспечивает долгосрочные преимущества рынка.
7. Стоимость и рентабельность инвестиций в области искусственного интеллекта, робототехники и автоматизации
Факторы стоимости
Общие затраты на внедрение систем ИИ и робототехники могут быть составлены из многих компонентов:
- Приобретение физических устройств (роботы, датчики, аппаратное обеспечение)
- Разработка и внедрение программного обеспечения
- Лицензионные сборы для инструментов ИИ и платформ обработки данных
- Контракты на обслуживание и обслуживание
- Обучение и дальнейшее обучение для сотрудников
Расчет рентабельности
Компании часто оценивают проекты искусственного интеллекта на основе возврата инвестиций. Это означает, что он рассчитывается, когда инвестиции в форму экономии средств или дополнительных продаж компенсируются и какую прибыль можно ожидать в среднесрочной перспективе. Следует учитывать, что KIS, робототехника и решения автоматизации не только действуют в прямой экономии времени и затрат, но и часто также повышают качество продукции, удовлетворенность сотрудников и лояльность клиентов.
Опыт на практике показывает, что инвестиции в автоматизированные процессы часто могут амортизировать в течение нескольких месяцев, если они хорошо спланированы и реализованы. Классическим примером является автоматизация роботизированной процесса (RPA) в администрировании или в обслуживании клиентов, где повторяющиеся задачи автоматизированы и, следовательно, более ценные.
8. Влияние на мир работы и требований к квалификации
Изменения в мире труда
С одной стороны, использование ИИ и робототехники может заменить рутинную деятельность и, следовательно, опасность, с другой стороны, создаются новые профессиональные поля, например, в разработке ИИ, оценке данных или в обслуживании сложных автоматизированных систем. Новые возможности также открываются в традиционных профессиях, когда инструменты, поддерживаемые ИИ, облегчают работу в повседневной работе и позволяют сосредоточиться на более творческих задачах.
Это приводит к изменению профилей компетентности: везде, где были достаточными чисто ручными навыками, теперь требуются основные знания в области обработки данных, автоматизации и приложений искусственного интеллекта. В то же время, сотрудничество между человеческими машинами требует определенного технического понимания и готовности участвовать в новых рабочих процессах.
Новые квалификационные требования
Многие исследования предполагают, что значительная часть сотрудников потребуется дальнейшее обучение или переподготовку в ближайшие несколько лет, чтобы иметь возможность не отставать от изменений. В частности, способность применять и понимать приложения ИИ играет центральную роль. Любой, кто может разрабатывать, заботиться или разрабатывать сложные автоматизированные процессы, будет очень популярен в будущем.
Тема крупных языковых моделей (LLMS), то есть языковых моделей ИИ, которые практически достоверно имитируют человеческое общение, в настоящее время привлекают большое внимание. Эти модели могут использоваться для различных задач, например, в автоматическом генерации текста, отвечая на запросы клиентов или в управлении знаниями компании. Предполагается, что LLMS может взять на себя значительную часть офисной деятельности в будущем и, таким образом, повысить производительность во многих областях. Тем не менее, важно, чтобы сотрудники научились компетентно использовать эти системы и критически сомневаться.
«Треугольник автоматизации»
В дискуссиях о будущем работы часто упоминается концепция «треугольника автоматизации». Это означает баланс между:
- Аппаратная автоматизация (робототехника, машины)
- Автоматизация программного обеспечения (например, RPA, алгоритмы AI)
- Человеческие работники (с творчеством, социальным взаимодействием и гибкостью)
«Ключ к успеху заключается в том, чтобы оптимально объединить навыки машин и человеческих талантов». Люди сосредотачиваются на задачах, которые требуют суждения, эмпатии или творческого решения проблем.
9. Новые бизнес-модели: робот-как услуга (RAAS)
Интересным развитием внедрения робототехники в компаниях является появление моделей обслуживания. Подобно программному обеспечению как услугу (SAAS), компании могут арендовать роботов и связанные с ними услуги, такие как обслуживание и поддержка вместо того, чтобы покупать их. Этот подход называется роботом в качестве услуги (RAAS).
В частности, RAAS облегчает малые и средние компании вводить технологии автоматизации, поскольку высокие начальные инвестиции устраняются. Поставщик услуг обычно берет на себя ответственность за плавное функционирование роботов и регулярные обновления. Это снижает риск дорогого недоразумения и ускоряет реализацию. В то же время RAAS - это бизнес -модель, которая способствует постоянным инновациям, потому что производители постоянно работают над улучшениями, чтобы выжить на конкурентном рынке.
10. Правовые и этические проблемы
Юридические проблемы
В здравоохранении, но также и в других конфиденциальных областях, тема ответственности и одобрения систем ИИ интенсивно обсуждается. Центральный вопрос: как непрерывно сертифицированы системы обучения, поведение которого постоянно развивается в использовании? Традиционные процедуры приема, как правило, статичны и совпадают только с характером алгоритмов самоучастия. Следовательно, будущие правовые базы должны создавать правила о том, как обновления программного обеспечения и вновь обученные навыки оцениваются по закону.
Этические аспекты
В дополнение к юридическим аспектам этические вопросы также являются срочными. Развитие ИИ, которое можно использовать во в военном отношении, поднимает конфликты совести. Компании сталкиваются с проблемой обеспечения того, чтобы их технологии не использовались в неэтичных целях. Кроме того, важно избежать такого назвучного «смещения» в данных, чтобы алгоритмы принимали справедливые решения.
Конфиденциальность и защита данных также играют важную роль. Умные устройства в домохозяйстве, такие как вакуумные чистящие роботы или цифровые голосовые помощники, постоянно собирают информацию о своей среде. Пользователи должны иметь возможность полагаться на тот факт, что эти данные безопасны и не подвергаются злоупотреблениям.
11. Будущие тенденции в робототехнике на основе искусственного интеллекта
Дальнейшее развитие ИИ и робототехники станет видимым во все большем и большем количестве жизни и работы в ближайшие годы. Появляются некоторые тенденции:
Адаптивное обучение и гибкая автоматизация
Системы ИИ будут все чаще анализировать свое окружение и спонтанно адаптировать свое поведение. Это делает роботизированные решения более универсальными и обеспечивает более эффективное использование изменения производственных сред.
Периферийные вычисления
Чтобы сократить время задержки и более надежно обработать данные, многие компании переключают функции искусственного интеллекта на локальные устройства (Edge Devices). Таким образом, роботы могут реагировать в режиме реального времени, не полагаясь на внешнее облако.
Световые и модульные системы
Роботы становятся все более простыми, более модульными и легче программировать. Это уменьшает входные барьеры для компаний, которые хотят автоматизировать.
Улучшенное взаимодействие человека и машины
Интерфейсы между людьми и роботами становятся более интуитивными. Обработка естественного языка и распознавание жестов могут привести к еще более плавному взаимодействию. Кроме того, новые инструменты разработки и среды программирования позволяют быстро адаптировать к сценариям использования.
Интеграция ИИ в повседневную жизнь
В дополнение к промышленным приложениям, робототехника на основе искусственного интеллекта будет все чаще появляться в частных домохозяйствах или в общественном пространстве. Например, роботы доставки, чистящие роботы или цифровые спутники для пожилых людей являются возможными областями применения, которые в будущем будут продолжать повышаться.
Соответственно;
12. Рекомендации по действиям для компаний
Чтобы использовать потенциал ИИ, робототехники и автоматизации, и для успешного освоения существующих задач, доступны следующие рекомендации:
Четкое определение цели
Компании должны определить, чего именно они хотят достичь с помощью ИИ и робототехники. Только те, у кого есть четкие цели и ключевые цифры, могут оценить, стоит ли проект и какие шаги необходимы.
Пошаговая реализация
Это может иметь смысл начать с небольших пилотных проектов, чтобы получить первоначальный опыт. Исходя из этого, видно, какие технологии особенно подходят в вашей собственной среде. Успешные пилотные проекты могут затем быть масштабированы и распространяются на другие области.
Инвестиции в дальнейшее обучение
Человеческий фактор остается центральным в автоматических процессах. Высокий уровень принятия и эффективного использования новых технологий может быть достигнут только в том случае, если сотрудники обучаются вовремя и тщательно. Это создает доверие и улучшает результаты.
Сотрудничество с экспертами
Создание проекта Ki или Robotics часто требует междисциплинарной команды. Компании получают выгоду от поиска партнеров, ба-нет в форме сотрудников с стартапами, исследовательскими институтами или специализированными поставщиками услуг.
Рассмотрение этических и юридических аспектов
При введении новых технологий защита данных, безопасности данных и этических принципов не следует пренебрегать. Раннее юридическое исследование и участие соответствующих экспертов предотвращают проблемы и укрепляют доверие общественности.
Устойчивость в фокусе
Расширенные решения ИИ и автоматизации всегда должны рассматриваться с точки зрения устойчивости. Компании, которые используют подходы к предоставлению ресурсов, усиливают свою конкурентоспособность и вносят вклад в защиту климата.
Путь к интеллектуальному производству: стратегии для компаний в возрасте ИИ
ИИ, робототехника и автоматизация больше не являются будущей музыкой, но уже успешно используются в компаниях по всему миру. Они создают огромный потенциал для повышения производительности, снижения затрат и делают условия труда более безопасными и более привлекательными. В то же время, однако, они подвергаются проблемам: от проблем безопасности и нормативных требований до нехватки квалифицированных работников до этических и правовых вопросов.
Тем не менее, многочисленные практические примеры показывают, что стоит стратегически спланированное обязательство. Такие компании, как Walmart, Brother International или Siemens, демонстрируют, как цепочка поставок оптимизирует цепочку поставок с помощью проектов искусственного интеллекта и робототехники, процессы рекрутинга могут быть ускорены, и производственные процессы могут быть более эффективными. В автомобильной промышленности такие производители, как BMW, используют первые гуманоиды или когнитивные роботы, чтобы освободить сотрудников от физически стрессовой деятельности.
Эксперты из промышленности и исследований подтверждают, что стоит поощрять сотрудничество между человеком и машиной вместо того, чтобы сосредоточиться исключительно на полностью автоматическом будущем. Для долгосрочного успеха, сбалансированный баланс между навыками оборудования, возможности автоматизации программного обеспечения и незаменимых творчества, гибкости и опыта людей имеют решающее значение.
И последнее, но не менее важное: такие темы, как управление данными, этика, защита данных и устойчивость в разработке современных систем ИИ и робототехники, играют все более важную роль. Только те, кто несет ответственность за ответственное и безопасное использование технологий, будут успешными в долгосрочной перспективе - экономически и социально.
В целом, ИИ, робототехника и автоматизация расположены на сильном пути роста и открывают новые возможности практически во всех отраслях. Однако крайне важно, что вы можете не только руководствоваться технологическим правом, но и наблюдать за организационными, юридическими и человеческими аспектами. Это единственный способ стать интеллектуальной производственной реальностью и создать дополнительную ценность для всех, кто участвует в долгосрочной перспективе.
Подходит для:
Мы здесь для вас - советы - планирование - реализация - управление проектами
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Конрад Вольфенштейн
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.