ИИ, робототехника и автоматизация: последние препятствия на пути к интеллектуальному производству

ИИ и робототехника на практике: самые важные препятствия и как их преодолеть

Искусственный интеллект (ИИ), робототехника и автоматизация являются движущими силами трансформации современной промышленности. Эти технологии обещают повысить производительность, эффективность и гибкость. Но хотя их потенциал широко признан, компании сталкиваются с многочисленными проблемами, прежде чем они смогут использовать эти инновации по всем направлениям. В этом отчете освещаются основные препятствия, возможности и рекомендации по действию для успешной реализации ИИ, робототехники и автоматизации.

Подходит для:

• Эффективное планирование и внедрение: искусственный интеллект, робототехника и автоматизация в современных складских структурах

Препятствия при внедрении искусственного интеллекта, робототехники и автоматизации

Проблемы безопасности и нормативные требования

Безопасность систем и роботов ИИ является одной из главных проблем компаний. Особенно совместные роботы (коботы), которые тесно сотрудничают с людьми, требуют строгих мер безопасности, чтобы избежать несчастных случаев. Кроме того, эти технологии подчиняются нормативным требованиям, которые варьируются от страны к стране. Эта сложность превращает интеграцию в существующие процессы.

Компании должны разрабатывать комплексные концепции безопасности, которые включают как технические, так и организационные меры. В дополнение к физическим защитным механизмам, алгоритмы имеют решающее значение для распознавания и избежания потенциальных опасностей. Это применимо, в частности, в таких отраслях, как автомобильная производство или химическая промышленность, где часто требуется сотрудничество между человеком и машиной.

Высокие затраты и ограниченные варианты финансирования

Внедрение технологий ИИ и робототехники требует значительных финансовых инвестиций. К ним относятся как затраты на разработку новых алгоритмов, так и затраты на приобретение для оборудования, таких как датчики, процессоры и приводы. Кроме того, возникают затраты на обслуживание и обучение, что является проблемой, особенно для малых и средних компаний (МСП).

Решением этого препятствия является использование моделей «робота как услуга» (RAAS). Эта концепция позволяет компаниям арендовать роботов за ежемесячную плату вместо высоких затрат на приобретение. В то же время облачные услуги ИИ могут снизить зависимость от дорогого оборудования и предложить компаниям более гибкий доступ к технологиям искусственного интеллекта.

Нехватка квалифицированных работников и отсутствие ноу-хау

Быстрое развитие технологии ИИ привело к высокой потребности в высококвалифицированных специалистах. Эксперты в области машинного обучения, науки о данных и робототехники пользуются высоко спроек, но диапазон квалифицированных работников часто не может охватывать спрос. Поэтому компании должны инвестировать в обучение и дальнейшее образование, чтобы подготовить существующий персонал к требованиям будущего.

Такие инициативы, как государственно-частные партнерства и специализированные программы обучения, могут помочь сократить этот пробел. Кроме того, платформы онлайн-обучения, такие как Coursera или Udemy Companies, предоставляют возможность предоставить своим сотрудникам доступ к высококачественному дальнейшему обучению.

ИТ -инфраструктура и доступность данных

Мощная ИТ -инфраструктура является основой для успешного использования систем ИИ. Компании, которые не имеют необходимого аппаратного и программного обеспечения, сталкиваются с значительными проблемами. Кроме того, доступность высококачественных данных имеет решающее значение для обучения и эксплуатации алгоритмов ИИ. Правила защиты данных и недостаточные форматы данных делают доступ к соответствующей информации.

Разработка стандартизированных протоколов данных и создание защищенных платформ данных может улучшить доступность данных. В то же время компании должны гарантировать, что их ИТ -инфраструктура является масштабируемой и достаточно гибкой, чтобы удовлетворить требования будущих приложений ИИ.

Этические и правовые проблемы

Использование технологий ИИ поднимает этические и юридические вопросы. Защита данных, дискриминация и ответственность за неправильные решения - это лишь некоторые из аспектов, которые компании должны учитывать. В таких областях, как медицинская диагностика или автономная мобильность, неправильные решения могут иметь серьезные последствия.

Компании должны разрабатывать этические рекомендации по использованию ИИ и регулярно проверять свои системы на предмет прозрачности и справедливости. Кроме того, необходимо сотрудничество с регулирующими органами, чтобы обеспечить соблюдение существующих законов.

Факторы успеха для реализации

Сотрудничество человека и машины

Будущее работы заключается в сотрудничестве между человеком и машиной. Системы ИИ могут избавить людей от монотонных или опасных задач, одновременно дополняя их творчество и навыки решения проблем. Например, такие компании, как BMW, используют гуманоидные роботы для поддержки сотрудников в физически утомительных задачах.

Подходит для:

• Будущее интерактивно: сотрудничество вместо конкуренции – захватывающее развитие Интернета вещей, искусственного интеллекта и робототехники

Пилотные проекты и постепенная интеграция

Вместо того, чтобы немедленно делать крупномасштабные реализации искусственного интеллекта, многие компании полагаются на пилотные проекты. Они позволяют проверить преимущества новых технологий в контролируемой среде и получить знания для постепенного масштабирования.

Устойчивое развитие и энергоэффективность

Другим фактором успеха является рассмотрение целей устойчивости. Системы на основе искусственного интеллекта могут помочь более эффективно снизить потребление энергии и использовать ресурсы. Компании, которые вкладывают устойчивость в центр своих стратегий автоматизации, могут как снизить свои затраты, так и повысить конкурентоспособность.

Примеры успешных приложений

Walmart: оптимизация цепочки поставок

Walmart использует ИИ для оптимизации своей цепочки поставок. Компания смогла сократить время доставки и сделать склады более эффективными с помощью моделей машинного обучения. Роботы на основе ИИ помогают с автоматическим управлением запасами и, таким образом, способствуют снижению затрат и ошибок.

Siemens: прогнозное обслуживание

Предсказательное обслуживание является еще одним примером успешного использования ИИ. Siemens использует машинные данные для выявления потенциальных сбоев на ранней стадии и активно планировать меры обслуживания. Это не только минимизировало время, но и повышение производительности.

Sereact: воплощенный AI

Компания Sereact специализировалась на разработке воплощенного ИИ, технологии, которая позволяет роботам выполнять задачи, для которых они не были явно обучены. Эта гибкость позволяет компаниям эффективно использовать роботов в динамических средах.

Рекомендации по действиям для компаний

Четкая цель

Компании должны определять четкие цели, прежде чем инвестировать в ИИ и робототехнику. Эти цели должны быть измеримы и основываться на конкретных требованиях соответствующей отрасли.

Дальнейшее обучение сотрудников

Обучение сотрудников имеет решающее значение для содействия принятию новых технологий и полностью использовать их потенциал. Компании должны инвестировать в целевой манере в дальнейшие учебные программы и предоставлять платформы, которые облегчают передачу знаний.

Сотрудничество с технологическими партнерами

Сотрудничество с опытными технологическими партнерами может помочь ускорить реализацию систем ИИ и робототехники. Эти партнеры могут предложить ценную информацию о лучших практиках и поддержки компаний в разработке специальных решений.

Рассмотрение этических аспектов

Этические вопросы должны быть интегрированы в процесс разработки с самого начала. Компании должны гарантировать, что их системы ИИ работают прозрачно, справедливо и ответственно.

Интеллектуальное производство: большая эффективность благодаря сотрудничеству между человеком и машиной

ИИ, робототехника и автоматизация предлагают огромные возможности для промышленного производства. Компании, которые хотят инвестировать в эти технологии и освоить связанные с этим проблемы, могут достичь значительных конкурентных преимуществ. Стратегический подход, который учитывает аспекты безопасности, затраты, этические вопросы и принятие сотрудников. Будущее интеллектуального производства заключается в разумном сотрудничестве между человеком и машиной - и в понимании технологий как способности инноваций и устойчивости.

В то время, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в том, как сделать это присутствие аутентичным, индивидуальным и масштабным. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, которое позиционирует себя как связующее звено между отраслевым центром, блогом и представителем бренда. Он сочетает в себе преимущества каналов коммуникации и продаж на одной платформе и позволяет публиковать материалы на 18 разных языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Новостях Google, а также список рассылки прессы, насчитывающий около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это представляет собой важный фактор во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).

Подробнее об этом здесь:

• Аутентичный. Индивидуально. Глобально: стратегия Xpert.Digital для вашей компании

Почему автоматизация является ключом к конкурентоспособности

Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ), робототехника и автоматизация принципиально изменили промышленную парадигму. Эти технологии больше не рассматриваются как футуристические видения, но становятся ощутимыми инструментами, которые могут революционизировать производственный ландшафт. Решения -участники в компаниях все чаще признают огромные возможности, которые предлагают эти технологии, и рассматривают их как ключ к будущей конкурентоспособности и инновациям. Тем не менее, трансформация в отношении интеллектуальных производственных сред не без проблем. Несмотря на большой интерес и высокие ожидания, все еще существуют препятствия, которые необходимо преодолеть, чтобы обеспечить комплексную и успешную реализацию ИИ, робототехники и автоматизации в компаниях.

Этот фоновый анализ освещает основные препятствия на пути к интеллектуальному производству. В нем рассматриваются эти проблемы, основанные на исследованиях, мнениях экспертов и практических примерах. Кроме того, стратегии и решения показаны для успешного преодоления этих препятствий и использования полного потенциала технологий.

Основные препятствия в реализации ИИ, робототехники и автоматизации

Введение новых технологий всегда связано с проблемами. В контексте ИИ, робототехники и автоматизации они проявляются в разных областях, которые переключаются и требуют целостного взгляда.

1. Проблемы безопасности и нормативные требования

Одно из величайших препятствий, особенно в отраслях, занимающихся безопасности, таких как автомобильное производство или аэрокосмическая промышленность, представляют собой проблемы безопасности. Обеспокоенность по поводу безопасности сотрудников в сочетании с роботами, потенциальные риски непредвиденных решений ИИ и соблюдение сложных нормативных требований, создают атмосферу осторожности.

Интеграция совместных роботов (коботы), сторона с людьми, требует сложных концепций безопасности. Они должны обеспечить физическую безопасность сотрудников и гарантировать, что системы ИИ в роботах работают надежно и предсказуемо. Соответствие строгим стандартам безопасности, которые отличаются от страны к стране и от промышленности к промышленности, является еще одной проблемой. Компании не только должны соблюдать местные положения, но и учитывать международные руководящие принципы и рекомендации, чтобы действовать законно.

Чтобы преодолеть это препятствие, важно инвестировать в надежные и многоуровневые концепции безопасности. Это включает в себя реализацию систем экстренного выхода, использование датчиков для распознавания препятствий и обучения сотрудников по безопасной обработке роботов. Кроме того, компании должны убедиться, что их системы ИИ непрерывно контролируются и проверяются на наличие актуальности безопасности.

2. Высокие затраты и отсутствие средств

Первоначальные инвестиционные затраты для систем на основе искусственного интеллекта часто являются значительными. Они представляют собой значительное бремя для малых и средних компаний (МСП). Высококонтронные датчики, сложные роботы и необходимая инфраструктура для обучения моделей искусственного интеллекта быстро стоят высокой суммы.

Сложность точно определить возврат инвестиций (ROI) проектов искусственного интеллекта делает финансирование находить еще более сложным. В отличие от классических инвестиций, в которых затраты и выгоды часто легче прогнозировать, последствия реализации ИИ являются более сложными и сложными. Тот факт, что многие проекты искусственного интеллекта разрабатывают свой полный эффект только через некоторое время, может принять решение инвестировать.

Чтобы преодолеть это препятствие, компании должны рассмотреть альтернативные модели финансирования, такие как программы поддержки штатов, варианты лизинга или облачные услуги искусственного интеллекта. Постепенная реализация решений искусственного интеллекта, начиная с пилотных проектов в отдельных областях, также может помочь уменьшить первоначальные инвестиции и минимизировать риски.

3. Отсутствие ноу-хау и нехватка квалифицированных работников

Нехватка квалифицированных работников в районе ACI является глобальной проблемой, которая значительно препятствует внедрению новых технологий в компаниях. Разработка и эксплуатация систем ИИ требуют высококвалифицированных специалистов, которые могут разрабатывать сложные алгоритмы, анализировать данные и обучать модели ИИ. Эти специалисты пользуются большим спросом и трудно найти на рынке труда.

Компании должны инвестировать в дальнейшую подготовку своих сотрудников и идти новыми способами набора персонала, чтобы развить необходимые навыки. Это включает не только подготовку квалифицированных работников в области ИИ и робототехники, но и дальнейшую подготовку сотрудников в других областях, чтобы удовлетворить меняющиеся требования мира труда. Способность взаимодействовать с системами на основе искусственного интеллекта и интерпретации их результатов будет необходима для многих профессий в будущем.

4. ИТ -инфраструктура и доступность данных

Мощная ИТ -инфраструктура является основой для успешного использования систем ИИ. Тем не менее, многие компании не имеют необходимого аппаратного и программного обеспечения для работы приложений искусственного интеллекта. Необходимая вычислительная мощность для обучения сложных моделей ИИ требует мощных серверов и систем хранения. Кроме того, быстрое и надежное сетевое соединение имеет важное значение для обмена данными между различными местоположениями и системами.

Доступность данных высокого качества является еще одним важным фактором успеха. Модели ИИ нуждаются в больших объемах данных для обучения и улучшения. Данные должны быть не только доступны, но и чистыми, полностью и актуальны для соответствующих приложений. Создание подходящей инфраструктуры данных, которая интегрирует данные из разных источников и подготовлена ​​для анализа ИИ, является сложной задачей, которую многие компании представляют со значительными проблемами.

5. Этические и юридические проблемы

Использование ИИ поднимает ряд этических вопросов, которые необходимо тщательно проверить. Это включает в себя вопрос об ответственности в случае неправильных решений систем ИИ, защиты конфиденциальности пользователей и избегание дискриминации в отношении алгоритмических искажений. Правовая база использования ИИ все еще неясна во многих областях. Компании должны знать, что они несут ответственность за влияние их систем ИИ и что существующие законы и правила могут быть недостаточно для охвата всех аспектов использования ИИ.

Разработка систем ИИ, которые могут принимать автономные решения, требует тщательного этического рассмотрения. Компании должны гарантировать, что их системы ИИ работают справедливо, прозрачно и ответственно. Кроме того, вы должны разработать четкие руководящие принципы и процессы для обеспечения соответствия этическим и правовым стандартам. Быстрое развитие ИИ требует адаптации существующих законов и правил.

6. Принятие и доверие сотрудников

Внедрение систем ИИ может привести к неопределенности и страхам среди сотрудников. Страх того, что рабочие места будут потеряны из -за автоматизации, широко распространен и может повлиять на принятие новых технологий. Кроме того, идея о том, что системы ИИ отслеживают, не доверяют и сопротивляются работе сотрудников могут контролировать, недоверие и сопротивляться.

Чтобы справиться с этими проблемами, важно включить сотрудников в процесс трансформации на ранней стадии и передавать преимущества ИИ прозрачно. Компании должны обучать сотрудников тому, как они могут работать с системами искусственного интеллекта, и как эти системы могут поддерживать их в своей ежедневной работе. Сотрудники должны иметь ощущение, что системы ИИ служат не для их замены, а для поддержки и облегчения их в своей работе.

7. Устойчивость и энергоэффективность

Устойчивость и энергоэффективность - это не только социальные обязательства, но и центральные факторы для конкурентоспособности компаний. Робототехника играет решающую роль в достижении целей в области устойчивости, поскольку они могут снизить потребление материала, повысить энергоэффективность и уменьшить отходы. Поэтому развитие и реализация устойчивых роботизированных решений, которые минимизируют экологический след, имеют большое значение.

Компании должны соответствовать целям устойчивого развития Организации Объединенных Наций и связанных с ними правил, чтобы оставаться конкурентоспособными. Интеграция роботов в производственные процессы не только обеспечивает более эффективное использование ресурсов, но и снижение выбросов и улучшение управления отходами.

Новые бизнес -модели и технологии

Разработка новых бизнес-моделей, таких как «робот как услуга» (RAAS), позволяет компаниям арендовать роботов и получить доступ к их обслуживанию и поддержке. Эта модель снижает первоначальные инвестиции и делает робототехники более доступными для малых и средних компаний. С RAAS компании могут более гибко реагировать на изменение потребностей в производстве и извлечь выгоду из преимуществ автоматизации без необходимости делать высокие начальные инвестиции.

Мнения экспертов по проблемам

Эксперты из промышленности и исследований подчеркивают важность рабочего дизайна, подвергающего человеку, при внедрении ИИ, робототехники и автоматизации. В сочетании людей и машин они видят величайший шанс на будущее работы. Системы ИИ должны поддерживать людей и избавлять их от монотонки или опасных задач, но не заменяют.

Доктор Сюзанна Биллер, генеральный секретарь Международной федерации робототехники (IFR), подчеркнула, что в обозримом будущем не будет искусственного интеллекта робота, который превосходит человеческий разум во всех областях. Роботы, даже с ИИ, не смогут полностью заменить способность человека адаптироваться, гибкость и решение проблем. Она видит наиболее разумные варианты использования ИИ в робототехнике в области окружающей среды и оптимизации производительности робота.

Проф. Доктор Ян Питерс, глава отдела исследований в немецком исследовательском центре искусственного интеллекта (DFKI), видит большой потенциал в промышленной робототехнике, если окружающая среда больше не должна быть адаптирована к роботу. Он убежден, что роботы найдут свой путь в миллионы домохозяйств, если они будут доступны.

Майкл Майер-Роса из Delta Electronics подчеркнул необходимость справляться с такими проблемами, как гарантия безопасности и надежности, сложность обработки данных, интеграция в существующие системы и соответствие этическим и правовым стандартам.

Дженс Котларски, генеральный директор Robotics, подчеркивает важность ИИ для гибкости использования робота, особенно для сложных задач или процессов с динамическими изменениями.

Примеры успеха для реализации ИИ, робототехники и автоматизации

Многочисленные компании уже успешно интегрировали ИИ, робототехнику и автоматизацию в свои бизнес -процессы и достигли впечатляющих результатов.

Уолмарт

Розничная компания использует ИИ для оптимизации своей цепочки поставок. Используя машинное обучение, Walmart может сократить время доставки и оптимизировать инвентарь. Роботы на основе ИИ используются для управления запасами и автоматического склада.

Brother International

Компания успешно интегрировала ИИ в свой процесс набора. Система, поддерживаемая AI, помогает определить подходящих кандидатов, планировать собеседования и отвечать на часто задаваемые вопросы. В результате брат смог значительно увеличить количество применения и сократить время до занятия открытыми площадками.

Сименс

Технологическая компания использует ИИ для реализации прогнозируемого обслуживания в своих производственных процессах. Анализируя машинные данные, потенциальные сбои могут быть признаны на ранней стадии, и меры обслуживания могут быть запланированы активно. Это минимизирует время простоя и повышает производительность. Кроме того, Siemens также использует модели искусственного интеллекта для оптимизации и управления производственными процессами в своих производственных системах.

BMW

Производитель автомобилей проверяет использование гуманоидных роботов в производстве для поддержки сотрудников в физически исчерпывающих задачах. BMW также проверяет использование когнитивных роботов, которые оснащены ИИ и могут лучше запечатлеть окружающую среду.

Сервир

Компания на основе Штутгарта специализируется на разработке воплощенного ИИ для роботов. Компания объединяет визуальное чтение с нулевым снимком с инструкторами по чату на естественном языке. Благодаря этим функциям роботы могут выполнять задачи, для которых они не были явно обучены.

Роль роботов в автоматизации

Существуют различные типы роботов, которые используются в автоматизации, и каждый вид имеет свои преимущества и области применения:

Коллаборативные роботы (коботы)

Коботы разработаны таким образом, что они могут безопасно работать с людьми. Они часто используются для задач, которые требуют точности и навыков, таких как: B. Сборка работа или контроль качества.

Автономные мобильные роботы (AMR)

AMR могут двигаться независимо в своем окружении и часто используются в логистике и складах для транспортировки или выбора материалов.

Гуманоидные роботы

Гуманоидные роботы напоминают людей в их форме и используются для задач, которые требуют человеческих навыков, таких как: B. Взаимодействие с клиентами или поддержка сложных ручных действий.

Подходит для:

• Рынок объемом 180 миллиардов долларов: 2024 год был годом искусственного интеллекта, а 2025 год может стать годом коботов и робототехники

Юридические и этические измерения

Этические и юридические вопросы, связанные с ИИ и робототехникой, являются сложными и требуют всестороннего обсуждения и четких руководящих принципов.

Юридические проблемы

Юридические вопросы в первую очередь касаются ответственности и одобрения, особенно в системе здравоохранения. Поскольку системы ИИ разработаны в качестве систем обучения, существуют проблемы с оценкой риска и четким назначением ответственности.

Этические аспекты

Этические проблемы приводят к защите данных, дискриминации и автономии систем ИИ. Важно, чтобы системы ИИ работали справедливо и прозрачно и уважали конфиденциальность пользователей. Специальная дилемма предназначена для компаний, которые разрабатывают технологии искусственного интеллекта, которые также могут использоваться для военных приложений.

Затраты и рентабельность инвестиций в области искусственного интеллекта, робототехники и автоматизации

Инвестиции в ИИ и робототехнику связаны с затратами, но также важно посмотреть на возможную отдачу от инвестиций.

Факторы стоимости

Затраты включают затраты на приобретение, затраты на внедрение, лицензионные сборы, расходы на техническое обслуживание и расходы на обучение. Точная высота зависит от сложности системы и соответствующего применения.

Расчет ROI

Расчет ROI сложный и должен учитывать различные факторы, такие как: B. Экономия, повышение производительности, увеличение продаж и экономия затрат. Исследования показывают, что компании с RPA достигают высокой рентабельности инвестиций и могут амортизировать свои инвестиции в течение короткого времени.

Влияние на мир работы и квалификации

ИИ, робототехника и автоматизация в корне изменят мир работы.

Изменения в мире труда

Многие рутинные задачи автоматизированы, что может привести к потере работы. В то же время новые рабочие места создаются в таких областях, как разработка искусственного интеллекта, робототехника и анализ данных.

Новые квалификационные требования

Растущее распространение ИИ требует новой квалификации от сотрудников. Исследования предсказывают, что большая часть сотрудников потребуется переподготовка или дальнейшее обучение, чтобы не отставать от изменений в мире труда. В частности, крупные языковые модели (LLM) могут принять значительную часть рабочих задач.

Треугольник автоматизации

Концепция «треугольника автоматизации» подчеркивает важность сбалансированного подхода к автоматизации. В этом треугольнике возможности автоматизации аппаратного обеспечения, возможности автоматизации программного обеспечения и человеческие работники, как говорят, имеют равновесие с их адаптивностью, творчеством и устойчивостью.

Сотрудничество человека и машины

Будущее работы заключается в сотрудничестве между человеком и машиной. Системы ИИ должны поддерживать людей и избавлять их от монотонных или опасных задач. Человеческое творчество и гибкость остаются востребованными.

Человек и машина: ключевая роль сотрудничества в цифровую эпоху

ИИ, робототехника и автоматизация предлагают компаниям огромный потенциал для повышения эффективности, снижения затрат и повышения конкурентоспособности. Однако реализация этих технологий связана с проблемами. Проблемы безопасности, высокие затраты, нехватка квалифицированных работников, этические и юридические проблемы, а также принятие работников должны быть приняты во внимание.

Успешные компании показывают, как ИИ, робототехника и автоматизация могут использоваться прибыльно. Walmart оптимизирует свою цепочку поставок, брат на международном уровне автоматизировал процесс рекрутинга, а Siemens использует KI для прогнозного обслуживания и управления процессами.

Будущее работы заключается в сотрудничестве между человеком и машиной. Системы ИИ должны поддерживать людей и избавлять их от монотонных или опасных задач. Человеческое творчество и гибкость остаются востребованными.

Чтобы полностью использовать потенциал ИИ, робототехники и автоматизации, компании должны активно решать проблемы и создать необходимые основы. Инвестиции в дальнейшее обучение, создание мощной ИТ -инфраструктуры и с учетом этических и юридических аспектов, имеют решающее значение для успеха.

Будущие тенденции в робототехнике на основе искусственного интеллекта будут стимулировать разработку еще более интеллектуальных и более гибких роботов, которые могут лучше адаптироваться к динамической среде и принять более сложные задачи. Интеграция ИИ в робототехнику будет продолжать ускорять автоматизацию в различных отраслях и привести к новым приложениям в таких областях, как логистика, здравоохранение и сельское хозяйство.

Рекомендации для компаний

Компании, которые хотят успешно внедрить ИИ, робототехника и автоматизация должны учитывать следующие рекомендации:

• Определение четкой цели: определите четкие цели для использования ИИ и робототехники для выбора правильных решений и максимизировать рентабельность инвестиций.
• Реализация: Начните с пилотных проектов, чтобы проверить дополнительную стоимость технологий и постепенно масштабировать успешные подходы.
• Инвестиции в дальнейшее обучение: желайте ваших сотрудников в работе с системами ИИ и роботами, чтобы способствовать принятию и полностью использовать потенциал технологий.
• Сотрудничество с экспертами: работа с технологическими партнерами и специалистами по искусственному искусству для разработки специальных решений и освоения проблем реализации.
• Этические и юридические аспекты: принимайте во внимание этические и юридические последствия ИИ и робототехники и убедитесь, что ваши системы работают справедливо, прозрачно и ответственно.

Принимая во внимание эти рекомендации, компании могут использовать преимущества искусственного интеллекта, робототехники и автоматизации и успешно освоить проблемы на пути к интеллектуальному производству. Преобразование в интеллектуальное производство - это непрерывный процесс, который требует гибкости, готовности к инновациям и способности не отставать от постоянно меняющихся технологий. Это единственный способ обеспечить их конкурентоспособность и воспользоваться возможностями, которые предлагают эти технологии.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

 

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus