Jobbmordare eller Joker? Sanningen om automatisering, AI och robotik - från monteringslinjen till "minnesband"? - Bild: xpert.digital
Smart Factory: Utmaningar och lösningar på väg till intelligent produktion
Från monteringslinjen till ”Memorial Band”: AI -robotar ändrar reglerna för branschens spel
Industriell produktion är i en fas av djup förändring. Ny teknik som artificiell intelligens (AI), robotik och automatisering lovar långtgående förändringar i nästan alla branscher, från tillverknings- och logistikbranschen till sjukvård och detaljhandel. Många beslutsfattare är medvetna om den enorma potentialen för dessa tekniker och betraktar AI, robotik och automatisering som nycklarna till framtiden. Samtidigt visar praxis att det fortfarande finns betydande hinder att övervinna innan intelligenta produktions- och processkedjor kan etablera sig över hela linjen.
I det följande undersöks vilka hinder som finns på väg till intelligent produktion, hur företag framgångsrikt kan möta dessa utmaningar och vilka trender och utvecklingar som formar framtiden för AI, robotik och automatisering. Fokus ligger på en välgrundad och förståelig presentation: det handlar om att betona de viktigaste aspekterna, förklara de nödvändiga tekniska termerna och härleda rekommendationer för åtgärder i praktiken.
Lämplig för detta:
- Smart Factory: Super -Fast Data Networks for Future Scenaries of Intralogistics - 5G Technology & Network - 5G SA Campus Network
- SMART FACTORY: Med effektiv intralogistik i Industry 4.0
1. Potential och betydelse av AI, robotik och automatisering
Revolutionär teknik för konkurrenskraft och tillväxt
Företag hanterar alltmer AI -system, robotik och automatisering eftersom de lovar betydande produktivitetsökningar, lägre kostnader och högre konkurrenskraft. På många områden kan specifika resultat redan observeras: AI-baserade system tar på sig komplexa analyser, identifierar källor till fel i produktionsprocesser eller möjliggör framåtblickande underhåll av maskiner. Roboter kan ta på sig monotona, fysiskt utmattande och potentiellt farliga uppgifter, medan automatiserade processer optimerar effektiviteten för hela leveranskedjorna.
Exempel från träning
- Logistik: Autonoma mobila robotar (AMR) används i läger för att plocka eller transportera varor. Detta ökar effektiviteten och lindrar anställda.
- Tillverkning: Samarbetsrobotar (Cobots) arbetar sida vid sida med människor och möjliggör flexibel justering av produktionssteg.
- Servicesektor: AI -system kan redigera kundförfrågningar, använda automatiserade chatbots för att svara på frågor och därmed förbättra kundservice.
- Sjukvård: Roboter används för operationer eller rehabilitering, medan AI -applikationer kan stödja läkare vid diagnos.
Dessa exempel illustrerar det breda utbudet av applikationer. Trots dessa positiva åsikter finns det emellertid olika utmaningar som gör det svårt att bryta igenom för landsomfattande användning.
Lämplig för detta:
2. Centrala hinder och utmaningar
Säkerhetsproblem och lagstiftningskrav
Företag och allmänheten möter ofta ny teknik med försiktighet. Säkerhetsfrågor spelar en central roll: Om robotar arbetar direkt med människor måste olyckor förhindras. Detta gäller särskilt samarbetsrobotar (koboter) som delar arbetsrum med anställda. Till och med de minsta missförstånden kan ha potentiellt allvarliga konsekvenser, varför systemen ofta är utrustade med ytterligare sensorer, automatiska stoppmekanismer eller skyddsanordningar.
"Företag måste investera i robusta säkerhetskoncept så att AI -system och robotar motsvarar tillämpliga säkerhetsstandarder," är ett krav som ofta kan höras från industri och forskning. Dessutom sker strikta lagkrav i många branscher som sträcker sig från dataskydd till produktansvar. När det gäller AI -applikationer är det särskilt oklart hur ansvarsfrågan måste besvaras om ett inlärningssystem fattar ett felaktigt beslut. Här måste lagstiftningen om justera omedelbart och skapa tydliga ramvillkor.
Höga kostnader och brist på finansiering
Kostnaderna är fortfarande ett viktigt hinder. Utveckling och implementering av AI -lösningar samt robot- och automatiseringslösningar är förknippade med höga initiala investeringar. Detta börjar med hårdvaran, till exempel i sensorer och ställdon, fortsätter med robotplattformar och inkluderar också hög specialiserade komponenter som LIDAR eller effektiva processorer. En extra kostnadspunkt är mjukvaruutveckling: AI -algoritmer måste ibland utvecklas och utbildas för specialapplikationer, vilket kräver kvalificerade specialister och dyra datorkapacitet.
Speciellt för små och medelstora företag är den ekonomiska bördan ofta ett stort hinder, särskilt eftersom den specifika avkastningen på investeringar (ROI) för AI-projekt inte alltid kan fastställas exakt i förväg. Ändå finns det sätt att undvika dessa problem:
- Molntjänster: Molnbaserade AI-tjänster kan flexibelt hyra datorkraft och lagringsutrymme och undvika höga hårdvarukostnader.
- Pilotprojekt: Företag kan börja med mindre projekt och mäta deras framgång innan de gör större investeringar.
- Samarbete och forskningsprojekt: Samarbete med universitet, forskningsinstitutioner eller teknikpartners gör det möjligt för kostnader att dela och utbyta kunskap.
En brist på kvalificerade arbetare och brist på kunskap
Bristen på kvalificerad personal är en av de största utmaningarna för att genomföra AI och robotprojekt. Företag behöver experter som har både programmering av kunskap och välgrundad förståelse för maskininlärning, robotkontroller och dataanalys. Samtidigt krävs gränssnittsförmågor, eftersom integrationen av AI- eller robotlösningar i befintliga processer också kräver förståelse för affärsprocesser och strategisk planering.
Om dessa specialister inte finns i tid utvecklas utvecklingen bara långsamt. För att motverka detta förlitar sig många företag på vidareutbildning av sin befintliga arbetskraft. Nya inlärningsformat, certifieringsprogram och onlinekurser gör det möjligt att förmedla relevant relevant AI- och automatiseringskunskap utan att behöva ge upp sina jobb. Ett annat alternativ är intensifieringen av samarbete med utbildningsinstitutioner eller nystartade företag som redan har skapat färdigheter inom dessa områden.
IT -infrastruktur och datatillgänglighet
Moderna AI- och robotsystem förlitar sig på en pålitlig och kraftfull IT -infrastruktur. Stora mängder data måste registreras, överföras, sparas och utvärderas. Verklig bearbetning beror också i produktionsmiljöer - förseningar kan orsaka skador på maskiner eller produkter. Om företagsnätverket är instabilt eller för långsamt kan AI -applikationer endast användas i begränsad utsträckning.
Förutom infrastrukturen är kvaliteten och tillgängligheten på data också en avgörande faktor. AI -modeller måste utbildas med omfattande data så att de kan känna igen anslutningar och lära av dem. Det finns emellertid ofta en brist på standardiserade format eller tillräckligt märkta datamängder. Dessutom finns det oro över dataskydd, affärshemligheter och efterlevnad på många områden, särskilt i B2B -miljön. Företag är därför skyldiga att utveckla koncept för effektiv datahantering, till exempel genom att införa riktlinjer för datastyrning och säkerställa säker och transparent användning av data.
Etiska och juridiska aspekter
AI -system och robotar väcker ett antal etiska och juridiska frågor. Huvudfokuset är på ansvar: Vem är ansvarig när en AI-stödd ansökan gör falska prognoser eller en robot reagerar felaktigt i ett kritiskt scenario? Det finns också frågor om dataskydd och integritet. AI -applikationer som utvärderar personuppgifter måste uppfylla strikta riktlinjer för dataskydd. I många branscher finns det också högt att AI -system kan öka snedvridningar och diskriminering om de använda uppgifterna inte är tillräckligt olika.
Det finns också diskussioner om militära tillämpningar från AI och robotik. Företag som utvecklar teknik med dubbla användningsområden står inför anklagelsen om att deras produkter också kan användas för militära ändamål. Här måste etik förankras i företagsstrategin för att förhindra missbruk. I det vardagliga området, till exempel i servicerobotar eller AI-baserade hjälpsystem för ditt eget hem, är dataskydd och integritet centrala aspekter som redan bör beaktas i produktutvecklingen.
Anställdas acceptans och förtroende
Trots all entusiasm för ny teknik bör det inte glömmas att introduktionen av AI och robotik i företaget ger stora förändringar för anställda. Det finns ofta oro för att jobb kan utelämnas eller att de anställda kommer under press genom permanent övervakning. Det är därför viktigt att kommunicera tidigt och öppet hur tekniken ska användas och vilka fördelar den ger alla.
"Framtiden ligger i samarbetet mellan man och maskin - inte i förskjutningen", är en ofta citerad vägledande princip. Anställda bör integreras i beslutsprocesserna så att de kan identifiera sig med innovationerna. Ytterligare utbildningsprogram och utbildning hjälper till att minska rädsla och för att stärka självförtroende vid hantering av AI, robotik och automatisering.
3. Röster från bransch och forskning
I branschen finns det en bred enighet om att AI och robotik främst används för att utöka människors färdigheter och göra deras arbete säkrare och effektivt. Ur många experter är en fullständig förskjutning av mänskliga arbetare av intelligenta maskiner varken realistiska eller önskvärda.
Dr. Susanne Bieller, generalsekreterare för International Federation of Robotics (IFR), citeras ofta med bedömningen: "Det kommer inte att finnas någon konstgjord robotintelligens i överskådlig framtid som är överlägsen mänsklig intelligens på alla områden." Hon betonar att robotar, särskilt i kombination med AI, inte helt kan ersätta människor i deras anpassningsförmåga, flexibilitet och kreativa problem -lösningskompetens. Istället ser hon de "mest förnuftiga användningsfallen för AI inom robotik inom miljön och för att optimera robotprestanda".
Även professor Dr. Jan Peters, forskningsområdeschef på ett känt AI -forskningscenter, ser stor potential inom industrirobotik, särskilt under förutsättningen att miljön i framtiden inte längre behöver anpassa sig till roboten, men har förmågan att anpassa sig till olika produktionsmiljöer oberoende. "Jag är övertygad om att robotar kommer att hitta sin väg till miljoner hushåll så snart de är överkomliga," är en vision som han upprepade gånger uttryckte i intervjuer.
Michael Mayer-Rosa, representant för ett teknikföretag, betonar aspekter som säkerhet och tillförlitlighet, komplexiteten i databehandling samt etiska och juridiska problem som de största utmaningarna. På liknande sätt betonar Jens Kotlarski, verkställande direktör för ett robotföretag, vikten av AI för en flexibel design av robotanvändningen, särskilt i komplexa uppgifter eller i scenarier med dynamiska förändringar.
Lämplig för detta:
4. Framgångsexempel från övning
En titt på framgångsrika implementeringar visar potentialen inom AI, robotik och automatisering när företag lyckas övervinna tekniska, organisatoriska och kulturella hinder.
- Walmart: Företaget optimerar sin leveranskedja med AI, förkortar leveranstider och förbättrar inventeringen. Dessutom använder Walmart AI-baserad robot för att bli lagerhantering. Effektivitetsökningarna har en positiv effekt på hela värdekedjan.
- Brother International: Brother International förlitar sig på AI. Ett automatiserat system identifierar lämpliga kandidater, planerar intervjuer och svarar standardiserade frågor i ansökningsprocessen. Som ett resultat kan den tid som krävs minskas avsevärt tills en position var upptagen.
- Siemens: Gruppen använder AI för att upprätthålla prediktivt underhåll) i produktionen. Genom att analysera maskindata kan potentiella fel kan erkännas och planeras i ett tidigt skede. Detta sänker driftstopp och ökar produktiviteten. Dessutom används AI -modeller för att optimera och kontrollera produktionsprocesser, vilket minskar energiförbrukningen och ökar produktionshastigheterna.
- BMW: För första gången används en humanoidrobot i ett arbete för att stödja anställda i svårt fysiskt arbete. BMW kontrollerar också användningen av kognitiva robotar som kan registrera sina omgivningar via AI och utföra mer komplexa uppgifter.
- SEREACT: Ett företag som är engagerat i den så kallade "förkroppsligade AI". Här kombineras visuell nollskottsläsning och språkinstruktörer, så att robotar också kan utföra uppgifter för vilka de inte uttryckligen utbildades för. Denna flexibilitet kan ge enorma fördelar särskilt för användning inom workshops och lagringsområden, till exempel om processer ofta ändras.
5. Typer av robotar i automatisering
Robotiken har utvecklats snabbt de senaste åren. Det finns olika typer av robotar som har utvecklats för specialiserade krav och var och en har sina egna styrkor:
- Collaborative Robots (Cobots): Cobots är utformade för att arbeta direkt med människor. De har sensorsystem som ska undvika olyckor och är relativt enkla att programmera. Typiska tillämpningsområden är monteringsarbete, fint arbete eller kvalitetssäkring.
- Autonoma mobila robotar (AMR): AMRS navigerar genom sina omgivningar utan fasta riktlinjer och kan planera rutter oberoende. Detta gör dem mycket populära inom logistik, till exempel för att ta med material från en plats till en annan eller för att utföra plockning oberoende i varor.
- Humanoidrobotar: Dessa robotar imiterar mänsklig form och rörelser. Ditt ansökningsområde sträcker sig från vård och stöd till att demonstrera aktiviteter på mässor. Som regel är de dyrare och komplexa än Cobots eller AMRS, men i framtiden kan de bli särskilt intressanta i områden där mänsklig interaktion och fina motoriska färdigheter krävs.
6. Hållbarhet och energieffektivitet
En aspekt som har blivit alltmer i förgrunden under de senaste åren är frågan om hållbarhet. AI och robotik kan göra produktionen mer ekologisk och resurseffektivt på många sätt. Den automatiska optimeringen av produktionsprocesser hjälper till att minska materialavfall, optimera underhållsintervallen och bättre använda energi.
Till exempel kan robotar programmeras på ett sådant sätt att de bara arbetar om det faktiskt finns ett behov eller att de byter till ett energibesparande läge i tider med mindre stress. I försörjningskedjor kan Co₂ -utsläpp minskas genom intelligent ruttplanering. Dessutom gör sensorer och AI -analyser det enklare att upptäcka svagheter i produktionsprocessen så att resurser kan användas mer specifikt.
Företag som aktivt strävar efter energi -effektiv automatisering gynnar vanligtvis inte bara ekonomiska termer. Eftersom strikta miljöstandarder och samarbetsmål blir alltmer en konkurrenskraftig faktor, främjar en hållbar produktionsmetod också rykte och säkerställer långsiktiga marknadsfördelar.
7. Kostnader och ROI för AI, robotik och automatisering
Kostnadsfaktorer
De totala kostnaderna för införandet av AI- och robotsystem kan bestå av många komponenter:
- Förvärv av fysiska enheter (robotarmar, sensorer, hårdvara)
- Utveckling och implementering av programvara
- Licensavgifter för AI -verktyg och databehandlingsplattformar
- Underhålls- och serviceavtal
- Utbildning och vidareutbildning för anställda
Beräkning av ROI
Företag utvärderar ofta AI -projekt baserat på avkastningen på investeringen. Detta innebär att det beräknas när investeringen i form av kostnadsbesparingar eller ytterligare försäljning kompenseras för och vilka vinster som kan förväntas på medellång sikt. Det bör beaktas att KIS-, robot- och automatiseringslösningar inte bara agerar i direkt tid och kostnadsbesparingar, utan ofta ökar produktkvaliteten, anställdas tillfredsställelse och kundlojalitet.
Erfarenheten i praktiken visar att investeringar i automatiserade processer ofta kan amorteras inom några månader om de är väl planerade och implementerade. Ett klassiskt exempel är Robotic Process Automation (RPA) i administrationen eller i kundservice, där repetitiva uppgifter är automatiserade och därför mer kostnadseffektiva.
8. Effekter på arbetsvärlden och kvalifikationskraven
Förändring i arbetsvärlden
Å ena sidan kan användningen av AI och robotik ersätta rutinmässiga aktiviteter och därmed äventyra jobb, å andra sidan skapas nya professionella fält, till exempel i AI -utveckling, datautvärdering eller i underhåll av komplexa automatiserade system. Nya möjligheter öppnar också i traditionella yrken när AI-stödda verktyg gör det lättare arbetet och gör det möjligt för mer kreativa uppgifter att fokusera.
Detta resulterar i en förändring i kompetensprofiler: varhelst manuella färdigheter var tillräckliga krävs nu grundläggande kunskaper om databehandling, automatisering och AI -applikationer. Samtidigt kräver samarbeten med mänskliga maskiner en viss teknisk förståelse och villigheten att delta i nya arbetsprocesser.
Nya kvalifikationskrav
Många studier antar att en betydande del av de anställda kommer att behöva vidareutbildning eller omskolning under de närmaste åren för att kunna hålla jämna steg med förändringarna. I synnerhet spelar förmågan att tillämpa och förstå AI -applikationer en central roll. Alla som kan designa, ta hand om eller utveckla komplexa automatiserade processer kommer att vara mycket populära i framtiden.
Ämnet för stora språkmodeller (LLM), dvs. AI -språkmodeller som nästan autentiskt kan imitera mänsklig kommunikation, får för närvarande stor uppmärksamhet. Dessa modeller kan användas för en mängd olika uppgifter, till exempel i den automatiska textgenereringen, svara på kundförfrågningar eller för kunskapshantering av ett företag. Det uppskattas att LLMS kan ta över en betydande del av kontorsaktiviteter i framtiden och därmed öka produktiviteten inom många områden. Det är emellertid viktigt att anställda lär sig att använda dessa system kompetent och ifrågasätta dem kritiskt.
"Triangel of Automation"
I diskussionerna om framtiden för arbetet citeras ofta begreppet "automatisering". Det står för en balans mellan:
- Hårdvaruautomation (robotik, maskiner)
- Programvaruautomation (t.ex. RPA, AI -algoritmer)
- Mänskliga arbetare (med kreativitet, social interaktion och flexibilitet)
"Nyckeln till framgång är att optimalt kombinera färdigheterna hos maskinerna och mänskliga talanger." I denna filosofi bör man och maskin komplettera varandra: maskiner tar över det repetitiva, utmattande och farliga arbetet; Människor fokuserar på uppgifter som kräver bedömning, empati eller kreativ problemlösning.
9. Nya affärsmodeller: Robot-as-a-Service (RAAS)
En intressant utveckling i introduktionen av robotik i företag är tillkomsten av servicemodeller. I likhet med Software-AS-A-Service (SAAS) kan företag hyra robotar och tillhörande tjänster som underhåll och support istället för att köpa dem. Detta tillvägagångssätt kallas robot-as-a-service (RAAS).
Särskilt RAAS gör det enklare för små och medelstora företag att introducera automatiseringsteknologier eftersom höga initiala investeringar elimineras. Tjänsteleverantören tar vanligtvis ansvar för robotarnas smidiga funktion och regelbundna uppdateringar. Detta minskar risken för dyr missförstånd och påskyndar genomförandet. Samtidigt är RAAS en affärsmodell som främjar ständig innovation eftersom tillverkare kontinuerligt arbetar med förbättringar för att överleva på den konkurrensutsatta marknaden.
10. Rättsliga och etiska problem
Rättsliga utmaningar
Inom sjukvård, men också inom andra känsliga områden diskuteras ämnet för ansvar och godkännande av AI -system intensivt. En central fråga är: Hur kan inlärningssystem kontinuerligt certifieras, vars beteende ständigt utvecklas i användning? Traditionella antagningsförfaranden är vanligtvis statiska och sammanfaller endast begränsade med naturen av självlärande algoritmer. Framtida juridiska ramar måste därför skapa regler för hur programvaruuppdateringar och nyutbildade färdigheter utvärderas lagligt.
Etiska aspekter
Förutom de juridiska aspekterna är etiska frågor också brådskande. Utvecklingen av AI, som kan användas militärt, ökar samvets konflikter. Företag står inför utmaningen att säkerställa att deras teknik inte används för oetiska ändamål. Dessutom är det viktigt att undvika en så kallad "förspänning" i uppgifterna så att algoritmer fattar rättvisa beslut.
Sekretess och dataskydd spelar också en viktig roll. Smarta enheter i hushållet, till exempel vakuumrengöringsrobotar eller digitala röstassistenter, samlar kontinuerligt information om deras miljö. Användarna måste kunna lita på att dessa uppgifter är säkra och inte missbrukas.
11. Framtida trender i AI-baserad robotik
Den vidare utvecklingen av AI och robotik kommer att bli synlig i fler och fler områden i livet och arbetet under de kommande åren. Vissa trender dyker upp:
Adaptivt lärande och flexibel automatisering
AI -system kommer alltmer att kunna analysera sina omgivningar och spontant anpassa sitt beteende. Detta gör robotlösningar mer mångsidiga och möjliggör effektivare användning av förändrade produktionsmiljöer.
Kantberäkning
För att minska latenstiderna och bearbeta data säkrare, flyttar många företag AI -funktioner till lokala enheter (kantenheter). Så robotsystem kan reagera i realtid utan att förlita sig på ett externt moln.
Lätt konstruktion och modulsystem
Roboter blir allt lättare, mer modulära och enklare att programmera. Detta minskar ingångsbarriärerna för företag som vill automatisera.
Förbättrad interaktion med mänsklig maskin
Gränssnitten mellan människor och robotar blir mer intuitiva. Naturligt språkbearbetning och gestigenkänning kan leda till en ännu mer smidig interaktion. Dessutom tillåter nya utvecklingsverktyg och programmeringsmiljöer snabb anpassning till scenarier för individuella användning.
Integration av AI i vardagen
Förutom industriella tillämpningar kommer AI-baserade robotik i allt högre grad att visas i privata hushåll eller i det offentliga rummet. Till exempel är leveransrobotar, rengöring av robotar eller digitala följeslagare för äldre tänkbara tillämpningsområden som kommer att fortsätta att komma i betydelse i framtiden.
Lämplig för detta;
12. Rekommendationer för åtgärder för företag
För att utnyttja potentialen för AI, robotik och automatisering som möjligt och för att framgångsrikt behärska de befintliga utmaningarna finns följande rekommendationer tillgängliga:
Tydlig måldefinition
Företag bör definiera exakt vad de vill uppnå med AI och robotik. Endast de som har tydliga mål och nyckeltal kan utvärdera om ett projekt är värt och vilka steg som krävs.
Gradvis implementering
Det kan vara vettigt att börja med mindre pilotprojekt för att få första erfarenhet. På grundval av detta kan man se vilka tekniker som är särskilt lämpliga i din egen miljö. Framgångsrika pilotprojekt kan sedan skalas och utvidgas till andra områden.
Investeringar i vidareutbildning
Den mänskliga faktorn förblir central i automatiserade processer. En hög nivå av acceptans och effektiv användning av ny teknik kan endast uppnås om de anställda utbildas i god tid och noggrant. Detta skapar förtroende och förbättrar resultaten.
Samarbete med experter
Upprättandet av ett KI- eller robotprojekt kräver ofta ett tvärvetenskapligt team. Företag drar nytta av att leta efter partners-för det i form av samarbete med nystartade företag, forskningsinstitut eller specialiserade tjänsteleverantörer.
Övervägande av etiska och juridiska aspekter
Vid introduktion av ny teknik får datasäkerhet och etiska principer inte försummas. En tidig juridisk undersökning och engagemang från motsvarande experter förhindrar problem och stärker allmänhetens förtroende.
Hållbarhet i fokus
Avancerade AI- och automatiseringslösningar bör alltid övervägas ur hållbarhetssynpunkt. Företag som bedriver resurssparande tillvägagångssätt stärker sin konkurrenskraft och ger ett bidrag till klimatskyddet.
Vägen till intelligent produktion: Strategier för företag i AI -åldern
AI, robotik och automatisering är inte längre framtida musik, men används redan framgångsrikt i företag över hela världen. De utgör en enorm potential att öka produktiviteten, minska kostnaderna och göra arbetsförhållandena säkrare och säkrare. Samtidigt är de emellertid föremål för utmaningar: från säkerhetsproblem och lagstiftningskrav till brist på kvalificerade arbetare till etiska och juridiska frågor.
Ändå visar många praktiska exempel att ett strategiskt planerat engagemang är värt. Företag som Walmart, Brother International eller Siemens visar hur leveranskedjan optimerar leveranskedjan genom AI- och robotprojekt, rekryteringsprocesser kan påskyndas och produktionsprocesser kan göras effektivare. Inom bilindustrin använder tillverkare som BMW de första humanoiderna eller kognitiva robotarna för att lindra anställda från fysiskt stressande aktiviteter.
Experterna från bransch och forskning bekräftar att det är värt att främja samarbete mellan mänskliga maskiner istället för att uteslutande fokusera på en helautomatisk framtid. För långsiktig framgång är en balanserad balans mellan färdigheterna i hårdvara, möjligheterna till programvaruautomation och oföränderlig kreativitet, flexibilitet och erfarenhet av människor avgörande.
Sist men inte minst spelar ämnen som datahantering, etik, dataskydd och hållbarhet i utvecklingen av moderna AI- och robotsystem en allt viktigare roll. Endast de som tar ansvar för ansvarsfull och säker användning av teknik kommer att lyckas på lång sikt - ekonomiskt och socialt.
Sammantaget finns AI, robotik och automatisering på en stark tillväxtväg och öppnar upp nya möjligheter i nästan alla branscher. Det är emellertid avgörande att du inte bara kan styras av teknikrätten utan också observera de organisatoriska, juridiska och mänskliga aspekterna. Detta är det enda sättet att bli intelligent produktionsverklighet och skapa mervärde för alla som är involverade på lång sikt.
Lämplig för detta:
Vi är där för dig - Råd - Planering - Implementering - Projektledning
☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska
☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!
Konrad Wolfenstein
Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.
Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.