Yapay zeka, robot teknolojisi ve otomasyon: Akıllı üretime giden yolda son engeller

Uygulamada yapay zeka ve robot bilimi: Temel engeller ve bunların üstesinden nasıl gelineceği

Yapay zeka (AI), robot teknolojisi ve otomasyon, modern endüstrinin dönüşümünün arkasındaki itici güçlerdir. Bu teknolojiler verimliliği, verimliliği ve esnekliği artırmayı vaat ediyor. Ancak, potansiyelleri geniş çapta kabul edilse de, şirketler bu yenilikleri yaygın bir şekilde kullanabilmeden önce çok sayıda zorlukla karşı karşıya kalıyor. Bu raporda yapay zeka, robot teknolojisi ve otomasyonun başarılı bir şekilde uygulanmasına yönelik temel engeller, fırsatlar ve öneriler vurgulanıyor.

İçin uygun:

• Verimli Planlama ve Uygulama: Modern Depolama Yapılarında AI, Robotik ve Otomasyon

Yapay zeka, robot teknolojisi ve otomasyonun uygulanmasının önündeki engeller

Güvenlik kaygıları ve düzenleyici gereksinimler

Yapay zeka sistemlerinin ve robotların güvenliği şirketlerin en önemli endişelerinden biridir. Özellikle insanlarla yakın çalışan işbirlikçi robotların (cobot'lar) kazaları önlemek için sıkı güvenlik önlemleri alması gerekiyor. Ayrıca bu teknolojiler ülkeden ülkeye değişen düzenleyici gerekliliklere tabidir. Bu karmaşıklık mevcut süreçlere entegrasyonu zorlaştırıyor.

Şirketler hem teknik hem de organizasyonel önlemleri içeren kapsamlı güvenlik konseptleri geliştirmelidir. Fiziksel koruma mekanizmalarının yanı sıra potansiyel tehditleri tespit etmeye ve önlemeye yönelik algoritmalar da hayati önem taşıyor. Bu, özellikle insanlar ve makineler arasındaki işbirliğinin sıklıkla gerekli olduğu otomotiv üretimi veya kimya endüstrisi gibi endüstriler için geçerlidir.

Yüksek maliyetler ve sınırlı finansman seçenekleri

Yapay zeka ve robotik teknolojilerinin uygulanması önemli finansal yatırımlar gerektirir. Bunlara hem yeni algoritmaların geliştirme maliyetleri hem de sensörler, işlemciler ve aktüatörler gibi donanımların satın alma maliyetleri dahildir. Ayrıca, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) için zorlu olan bakım ve eğitim maliyetleri de bulunmaktadır.

Bu engelin çözümlerinden biri "Hizmet Olarak Robot" modellerinin (RaaS) kullanılmasıdır. Bu konsept, şirketlerin yüksek başlangıç ​​maliyetlerine katlanmak yerine aylık ücret karşılığında robot kiralamasına olanak tanıyor. Aynı zamanda bulut tabanlı yapay zeka hizmetleri, pahalı donanımlara olan bağımlılığı azaltabilir ve şirketlere yapay zeka teknolojilerine daha esnek erişim sunabilir.

Kalifiye işçi eksikliği ve bilgi eksikliği

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, yüksek nitelikli uzmanlara olan talebin artmasına neden oldu. Makine öğrenimi, veri bilimi ve robot bilimi uzmanlarına yoğun talep var ancak vasıflı işçi arzı çoğu zaman talebi karşılayamıyor. Bu nedenle şirketler, mevcut personelini geleceğin gereksinimlerine hazırlamak için eğitim ve ileri eğitime yatırım yapmalıdır.

Kamu-özel sektör ortaklıkları ve uzmanlaşmış eğitim programları gibi girişimler bu açığın kapatılmasına yardımcı olabilir. Ayrıca Coursera veya Udemy gibi çevrimiçi öğrenme platformları, şirketlere çalışanlarına yüksek kaliteli eğitime erişim olanağı sunma fırsatı sunuyor.

BT altyapısı ve veri kullanılabilirliği

Güçlü bir BT altyapısı, yapay zeka sistemlerinin başarılı kullanımının temelidir. Gerekli donanım ve yazılıma sahip olmayan şirketler önemli zorluklarla karşı karşıya kalıyor. Ek olarak, yüksek kaliteli verilerin kullanılabilirliği yapay zeka algoritmalarının eğitimi ve çalıştırılması için çok önemlidir. Veri koruma düzenlemeleri ve yetersiz veri formatları ilgili bilgilere erişimi zorlaştırmaktadır.

Standartlaştırılmış veri protokolleri geliştirmek ve güvenli veri platformları oluşturmak veri kullanılabilirliğini artırabilir. Aynı zamanda şirketlerin BT altyapılarının gelecekteki yapay zeka uygulamalarının ihtiyaçlarını karşılayacak kadar ölçeklenebilir ve esnek olduğundan emin olmaları gerekiyor.

Etik ve yasal zorluklar

Yapay zeka teknolojilerinin kullanımı etik ve hukuki soruları gündeme getiriyor. Verilerin korunması, ayrımcılık ve yanlış kararların sorumluluğu şirketlerin dikkate alması gereken hususlardan sadece birkaçıdır. Özellikle tıbbi teşhis veya otonom mobilite gibi alanlarda yanlış kararlar ciddi sonuçlara yol açabilir.

Şirketler yapay zekanın kullanımına yönelik etik kurallar geliştirmeli ve sistemlerini şeffaflık ve adalet açısından düzenli olarak gözden geçirmelidir. Ayrıca mevcut yasalara uyulmasını sağlamak için düzenleyici otoritelerle işbirliği yapılması gerekmektedir.

Uygulama için başarı faktörleri

İnsan-makine işbirliği

İşin geleceği insanlar ve makineler arasındaki işbirliğinde yatmaktadır. Yapay zeka sistemleri, insanları monoton veya tehlikeli görevlerden kurtarırken yaratıcılıklarını ve problem çözme becerilerini de tamamlayabilir. Örneğin BMW gibi şirketler, çalışanlarına fiziksel olarak zorlu görevlerde yardımcı olmak için insansı robotlar kullanıyor.

İçin uygun:

• Gelecek etkileşimlidir: rekabet yerine işbirliği – Nesnelerin İnterneti, yapay zeka ve robot teknolojisinin heyecan verici gelişimi

Pilot projeler ve kademeli entegrasyon

Pek çok şirket, büyük ölçekli yapay zeka uygulamalarını hemen üstlenmek yerine pilot projelere güveniyor. Bunlar, yeni teknolojilerin faydalarını kontrollü bir ortamda test etmeyi ve kademeli ölçeklendirmeye yönelik öngörüler elde etmeyi mümkün kılar.

Sürdürülebilirlik ve enerji verimliliği

Bir diğer başarı faktörü ise sürdürülebilirlik hedeflerinin dikkate alınmasıdır. Yapay zeka destekli sistemler enerji tüketimini azaltmaya ve kaynakları daha verimli kullanmaya yardımcı olabilir. Sürdürülebilirliği otomasyon stratejilerinin merkezine koyan şirketler hem maliyetlerini düşürebilir hem de rekabet güçlerini artırabilir.

Başarılı uygulama örnekleri

Walmart: Tedarik Zinciri Optimizasyonu

Walmart tedarik zincirini optimize etmek için yapay zekayı kullanıyor. Şirket, makine öğrenimi modellerini kullanarak teslimat sürelerini kısaltmayı ve depolamayı daha verimli hale getirmeyi başardı. Yapay zeka destekli robotlar envanter yönetimini otomatikleştirmeye yardımcı olarak maliyetleri ve hataları azaltmaya yardımcı olur.

Siemens: Kestirimci Bakım

Tahmine dayalı bakım, yapay zekanın başarılı kullanımının bir başka örneğidir. Siemens, olası arızaları erken aşamada tespit etmek ve bakım önlemlerini proaktif bir şekilde planlamak için makine verilerini kullanıyor. Bu yalnızca arıza süresini en aza indirmekle kalmadı, aynı zamanda üretkenliği de artırdı.

Sereact: Bedenlenmiş Yapay Zeka

Sereact şirketi, robotların açıkça eğitilmedikleri görevleri yerine getirmelerini sağlayan bir teknoloji olan Embodied AI'nın geliştirilmesinde uzmanlaşmıştır. Bu esneklik, şirketlerin robotları dinamik ortamlarda bile etkili bir şekilde kullanmalarına olanak tanır.

Şirketlere yönelik eylem önerileri

Hedefi netleştir

Şirketler yapay zeka ve robot teknolojisine yatırım yapmadan önce net hedefler tanımlamalıdır. Bu hedefler ölçülebilir olmalı ve ilgili endüstrinin özel gereksinimlerine dayanmalıdır.

Çalışanların ileri eğitimi

Çalışanları eğitmek, yeni teknolojilerin kabulünü teşvik etmek ve potansiyellerinden tam olarak yararlanmak için çok önemlidir. Şirketler özellikle ileri eğitim programlarına yatırım yapmalı ve bilgi transferini kolaylaştıracak platformlar sağlamalıdır.

Teknoloji ortaklarıyla işbirliği

Deneyimli teknoloji ortaklarıyla çalışmak, yapay zeka ve robotik sistemlerin uygulanmasının hızlandırılmasına yardımcı olabilir. Bu ortaklar, en iyi uygulamalara ilişkin değerli bilgiler sağlayabilir ve şirketlerin özel çözümler geliştirmesine yardımcı olabilir.

Etik yönlerin dikkate alınması

Etik sorular başlangıçtan itibaren geliştirme sürecine entegre edilmelidir. Şirketler AI sistemlerinin şeffaf, adil ve sorumlu bir şekilde çalışmasını sağlamalıdır.

Akıllı Üretim: İnsan Makinesi İşbirliği ile Daha Fazla Verimlilik

Yapay zeka, robot ve otomasyon endüstriyel üretim için muazzam fırsatlar sunmaktadır. Bu teknolojilere yatırım yapmak ve ilgili zorluklara hakim olan şirketler önemli rekabet avantajları sağlayabilir. Güvenlik yönlerini, maliyetleri, etik soruları ve çalışanların kabulünü dikkate alan stratejik bir yaklaşım. Akıllı üretimin geleceği, insan ve makine arasındaki mantıklı işbirliğinde ve teknolojiyi inovasyon ve sürdürülebilirliğin bir kolaylaştırıcısı olarak anlamada yatmaktadır.

Yerelden küresele: KOBİ'ler akıllı stratejilerle küresel pazarı ele geçiriyor - Resim: Xpert.Digital

Bir şirketin dijital varlığının başarısını belirlediği bir zamanda, zorluk bu varlığın nasıl özgün, bireysel ve geniş kapsamlı hale getirileceğidir. Xpert.Digital, kendisini bir endüstri merkezi, bir blog ve bir marka elçisi arasında bir kesişim noktası olarak konumlandıran yenilikçi bir çözüm sunuyor. İletişim ve satış kanallarının avantajlarını tek platformda birleştirerek 18 farklı dilde yayın yapılmasına olanak sağlar. Ortak portallarla yapılan işbirliği ve Google Haberler'de makale yayınlama olanağı ve yaklaşık 8.000 gazeteci ve okuyucudan oluşan bir basın dağıtım listesi, içeriğin erişimini ve görünürlüğünü en üst düzeye çıkarıyor. Bu, dış satış ve pazarlamada (SMarketing) önemli bir faktörü temsil eder.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Otantik. Bireysel olarak. Global: Şirketiniz için Xpert.Digital stratejisi

Otomasyon neden rekabet gücünün anahtarıdır?

Yapay zekanın (AI), robotik ve otomasyonun hızlı gelişimi endüstriyel paradigmayı temelden değiştirmiştir. Bu teknolojiler artık fütüristik vizyonlar olarak kabul edilmiyor, ancak üretim manzarasında devrim yapma potansiyeline sahip somut araçlar haline geldi. Karar -Şirketlerdeki oyuncular, bu teknolojilerin sunduğu muazzam fırsatları giderek daha fazla tanıyor ve onları gelecekteki rekabet ve yeniliğin anahtarı olarak görüyorlar. Bununla birlikte, akıllı üretim ortamlarına dönüşüm zorluksuz değildir. Büyük ilgi ve yüksek beklentilere rağmen, şirketlerde AI, robotik ve otomasyonun kapsamlı ve başarılı bir şekilde uygulanmasını sağlamak için hala aşılması gereken engeller var.

Bu arka plan analizi, akıllı üretime giden yoldaki temel engelleri aydınlatır. Bu zorlukları çalışmalara, uzman görüşlerine ve pratik örneklere dayalı olarak inceler. Buna ek olarak, bu engelleri aşmak ve teknolojilerin tam potansiyelinden yararlanmak için stratejiler ve çözümler gösterilmektedir.

Yapay zeka, robot ve otomasyonun uygulanmasında ana engeller

Yeni teknolojilerin tanıtımı her zaman zorluklarla ilişkilidir. AI, robotik ve otomasyon bağlamında, kendilerini kilitleyen ve bütünsel bir görüş gerektiren farklı alanlarda kendini gösterirler.

1. Güvenlik endişeleri ve düzenleyici gereksinimler

Özellikle otomotiv üretimi veya havacılık gibi güvenlik bilincine sahip endüstrilerde en büyük engellerden biri güvenlik endişelerini temsil ediyor. Çalışanların robotlarla birlikte güvenliği, öngörülemeyen AI kararlarının potansiyel riskleri ve karmaşık düzenleyici gereksinimlere uyum ile ilgili endişe dikkatli bir iklim yaratır.

İnsanlarla taraf olan işbirlikçi robotların (Cobots) entegrasyonu, sofistike güvenlik kavramları gerektirir. Bunlar hem çalışanların fiziksel güvenliğini sağlamalı hem de robotlardaki AI sistemlerinin güvenilir ve öngörülebilir bir şekilde çalışmasını sağlamalıdır. Ülkeden ülkeye ve endüstriden sektöre farklı katı güvenlik standartlarına uyum başka bir zorluktur. Şirketler sadece yerel hükümlere uymakla kalmaz, aynı zamanda meşru hareket etmek için uluslararası yönergeleri ve önerileri de dikkate alır.

Bu engelin üstesinden gelmek için sağlam ve çok katmanlı güvenlik kavramlarına yatırım yapmak önemlidir. Bu, acil durum sistemlerinin uygulanmasını, engelleri tanımak için sensörlerin kullanımı ve çalışanların robotların güvenli bir şekilde ele alınmasında eğitimini içerir. Buna ek olarak, şirketler AI sistemlerinin sürekli olarak izlenmesini ve güvenlik alaka düzeyleri için kontrol edilmesini sağlamalıdır.

2. Yüksek maliyetler ve eksik fonlar

Yapay zeka tabanlı sistemler için ilk yatırım maliyetleri genellikle dikkate değerdir. Küçük ve orta ölçekli şirketler (KOBİ) için önemli bir yükü temsil ederler. Yüksek modern sensörler, karmaşık robot kolları ve AI modellerini eğitmek için gerekli altyapı hızla yüksek miktarlara mal olur.

Yapay zeka projelerinin yatırım getirisini (ROI) tam olarak ölçmenin zorluğu, finansman bulgusunu tam olarak daha da zorlaştırmaktadır. Maliyetlerin ve faydaların genellikle daha kolay tahmin edildiği klasik yatırımların aksine, AI uygulamalarının etkileri daha karmaşık ve karmaşıktır. Birçok AI projesinin sadece bir süre sonra tam etkilerini geliştirmesi, yatırım yapmaya karar verebilir.

Bu maliyet engelinin üstesinden gelmek için şirketler, devlet destek programları, kiralama seçenekleri veya bulut tabanlı AI hizmetleri gibi alternatif finansman modellerini dikkate almalıdır. Seçilen alanlarda pilot projelerle başlayarak AI çözümlerinin kademeli olarak uygulanması, ilk yatırımları azaltmaya ve riskleri en aza indirmeye yardımcı olabilir.

3. Know-how eksikliği ve yetenekli işçilerin kıtlığı

ACI bölgesindeki vasıflı işçilerin sıkıntısı, şirketlerde yeni teknolojilerin piyasaya sürülmesini önemli ölçüde engelleyen küresel bir sorundur. AI sistemlerinin geliştirilmesi ve çalışması, karmaşık algoritmalar geliştirebilen, verileri analiz edebilen ve AI modellerini eğitebilen yüksek nitelikli uzmanlar gerektirir. Bu uzmanlar büyük talep görüyor ve iş piyasasında bulmak zor.

Şirketler, çalışanlarının daha fazla eğitimine yatırım yapmak ve gerekli becerileri geliştirmek için yeni işe alım yollarına gitmek zorundadır. Bu, sadece AI ve robotik alanındaki vasıflı işçilerin eğitimini değil, aynı zamanda çalışma dünyasının değişen gereksinimlerini karşılamak için diğer alanlardaki çalışanların daha fazla eğitimini de içerir. Yapay zeka tabanlı sistemlerle etkileşim kurma ve sonuçlarını yorumlama yeteneği, gelecekte birçok meslek için gerekli olacaktır.

4. BT altyapısı ve veri kullanılabilirliği

Güçlü bir BT altyapısı, AI sistemlerinin başarılı bir şekilde kullanımının temelidir. Ancak, birçok şirket AI uygulamalarını çalıştırmak için gerekli donanım ve yazılıma sahip değildir. Karmaşık AI modellerinin eğitimi için gerekli bilgi işlem gücü, güçlü sunucular ve depolama sistemleri gerektirir. Ayrıca, farklı konumlar ve sistemler arasında veri alışverişi için hızlı ve güvenilir bir ağ bağlantısı gereklidir.

Yüksek kaliteli verilerin mevcudiyeti bir başka kritik başarı faktörüdür. AI modelleri öğrenmek ve geliştirmek için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar. Veriler sadece mevcut olmalı, aynı zamanda temiz, tamamen ve ilgili uygulamalar için alakalı olmalıdır. Farklı kaynaklardan verileri entegre eden ve AI analizine hazırlanan uygun bir veri altyapısının oluşturulması, birçok şirketin önemli zorluklarla sunulduğu karmaşık bir görevdir.

5. Etik ve yasal kaygılar

AI kullanımı, dikkatle kontrol edilmesi gereken bir dizi etik soruyu gündeme getirmektedir. Bu, AI sistemlerinin yanlış kararları, kullanıcıların gizliliğinin korunması ve algoritmik bozulmalara karşı ayrımcılıktan kaçınma durumunda sorumluluk sorunu da dahildir. Yapay zeka kullanımı için yasal çerçeve birçok alanda hala belirsizdir. Şirketler, AI sistemlerinin etkilerinden sorumlu olduklarının ve mevcut yasa ve düzenlemelerin AI kullanımının tüm yönlerini karşılamak için yeterli olmayabileceğinin farkında olmalıdır.

Özerk kararlar verebilen AI sistemlerinin geliştirilmesi dikkatli etik değerlendirmeyi gerektirir. Şirketler AI sistemlerinin adil, şeffaf ve sorumlu bir şekilde çalışmasını sağlamalıdır. Ayrıca, etik ve yasal standartlara uyumu sağlamak için net yönergeler ve süreçler geliştirmelisiniz. AI'nın hızlı gelişimi, mevcut yasa ve düzenlemelerin uyarlanmasını gerektirir.

6. Çalışanların kabulü ve güveni

AI sistemlerinin tanıtımı, çalışanlar arasında belirsizliğe ve korkulara yol açabilir. Otomasyon nedeniyle işlerin kaybolacağı korkusu yaygındır ve yeni teknolojilerin kabulünü etkileyebilir. Buna ek olarak, AI sistemlerinin çalışanların çalışmalarını izleyebileceği, güvensizliği ve direnme fikri izleyebilir, güvenmez ve direnebilir.

Bu zorluklarla başa çıkmak için, çalışanları dönüşüm sürecine erken bir aşamada dahil etmek ve AI'nın avantajlarını şeffaf bir şekilde iletmek önemlidir. Şirketler, çalışanları AI sistemleriyle nasıl çalışabilecekleri ve bu sistemlerin günlük çalışmalarında nasıl destekleyebilecekleri konusunda eğitmek zorundadır. Çalışanlar, AI sistemlerinin bunların yerini almaya değil, işlerinde desteklemek ve rahatlatmak için hizmet ettikleri hissine sahip olmalıdır.

7. Sürdürülebilirlik ve enerji verimliliği

Sürdürülebilirlik ve enerji verimliliği sadece sosyal yükümlülükler değil, aynı zamanda şirketlerin rekabet gücü için de merkezi faktörlerdir. Robotikler, malzeme tüketimini azaltabilir, enerji verimliliğini artırabilir ve atıkları azaltabilirler, çünkü sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmada önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle ekolojik ayak izini en aza indiren sürdürülebilir robotik çözümlerin geliştirilmesi ve uygulanması büyük önem taşımaktadır.

Şirketler, rekabetçi kalabilmek için Birleşmiş Milletler Sürdürülebilirlik Hedeflerine ve İlişkili Yönetmeliklere ulaşmalıdır. Robotların üretim süreçlerine entegrasyonu, sadece kaynakların daha verimli kullanımını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda emisyonlarda bir azalma ve iyileştirilmiş atık yönetimini sağlar.

Yeni iş modelleri ve teknolojileri

"Hizmet Olarak Robot" (RAAS) gibi yeni iş modellerinin geliştirilmesi, şirketlerin robot kiralamasını ve bakım ve desteklerine erişmelerini sağlar. Bu model ilk yatırımları azaltır ve robot teknolojilerini küçük ve orta ölçekli şirketler için daha erişilebilir hale getirir. RAAS ile şirketler, değişen üretim ihtiyaçlarına daha esnek bir şekilde tepki verebilir ve yüksek başlangıç ​​yatırımları yapmak zorunda kalmadan otomasyonun avantajlarından yararlanabilir.

Zorluklar hakkında uzman görüşleri

Endüstri ve araştırmalardan uzmanlar, yapay zeka, robot ve otomasyon uygularken insan merkezli çalışma tasarımının önemini vurgulamaktadır. İnsanların ve makinelerin kombinasyonunda, işin geleceği için en büyük şansı görüyorlar. AI sistemleri insanları desteklemeli ve onları monotonik veya tehlikeli görevlerden kurtarmalı, ancak değiştirmemelidir.

Dr. Uluslararası Robotik Federasyonu (IFR) genel sekreteri Susanne Bieller, öngörülebilir gelecekte tüm alanlarda insan zekasından daha üstün olan yapay robot zekası olmayacağını vurguladı. Robotlar, yapay zeka ile bile, insanlara uyum, esneklik ve problem çözme yeteneğinin yerini alamayacaktır. Çevre alanındaki robotik alanlarında yapay zeka için en mantıklı kullanım durumlarını ve robot performansının optimizasyonu görüyor.

Prof. Dr. Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi (DFKI) araştırma başkanı Jan Peters, çevrenin artık robota uyarlanması gerekmiyorsa endüstriyel robotiklerde büyük bir potansiyel görüyor. Robotların uygun fiyatlılarsa milyonlarca haneye gireceğine ikna oldu.

Delta Electronics'ten Michael Mayer-Roza, güvenlik ve güvenilirlik garantisi, veri işleme karmaşıklığı, mevcut sistemlere entegrasyon ve etik ve yasal standartlara uyum gibi zorluklarla başa çıkma ihtiyacını vurguladı.

Vor Robotik CEO'su Jens Kotlarski, özellikle karmaşık görevler veya dinamik değişimlerin olduğu süreçler için robotların kullanımını daha esnek hale getirmek için yapay zekanın önemini vurguluyor.

Yapay zeka, robot bilimi ve otomasyonun uygulanmasına ilişkin başarılı örnekler

Çok sayıda şirket halihazırda yapay zekayı, robot bilimini ve otomasyonu iş süreçlerine başarıyla entegre etti ve etkileyici sonuçlar elde etti.

Walmart

Perakende şirketi tedarik zincirini optimize etmek için yapay zekayı kullanıyor. Walmart, makine öğrenimini kullanarak teslimat sürelerini kısaltabilir ve envanter seviyelerini optimize edebilir. Yapay zeka destekli robotlar envanter yönetimi ve otomatik depolama için kullanılıyor.

Kardeş Uluslararası

Şirket, yapay zekayı işe alım sürecine başarıyla entegre etti. Yapay zeka destekli bir sistem, uygun adayların belirlenmesine, görüşmelerin planlanmasına ve SSS'lerin yanıtlanmasına yardımcı olur. Sonuç olarak Brother, başvuru sayısını önemli ölçüde artırmayı ve açık pozisyonları doldurmak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltmayı başardı.

Siemens

Teknoloji şirketi, üretim süreçlerinde tahmine dayalı bakımı uygulamak için yapay zekayı kullanıyor. Makine verileri analiz edilerek olası arızalar erken tespit edilebilir ve bakım önlemleri proaktif olarak planlanabilir. Bu, arıza süresini en aza indirir ve üretkenliği artırır. Siemens ayrıca üretim tesislerindeki üretim süreçlerini optimize etmek ve kontrol etmek için yapay zeka modellerini de kullanıyor.

BMW

Otomobil üreticisi, çalışanlarına fiziksel olarak zorlu görevlerde destek olmak amacıyla üretimde insansı robotların kullanımını test ediyor. BMW ayrıca yapay zeka ile donatılmış ve çevreyi daha iyi anlayabilen bilişsel robotların kullanımını da inceliyor.

Seraact

Stuttgart şirketi, robotlar için somutlaştırılmış yapay zekanın geliştirilmesinde uzmanlaşmıştır. Şirket, görsel sıfır atış mantığını doğal dilde sohbet talimatlarıyla birleştiriyor. Bu özellikler, robotların açıkça eğitilmedikleri görevleri yerine getirmelerine olanak tanır.

Robotların otomasyondaki rolü

Otomasyonda kullanılan farklı robot türleri vardır ve her türün kendine has avantajları ve kullanım alanları vardır:

İşbirlikçi robotlar (cobot'lar)

Cobot'lar insanlarla güvenli bir şekilde çalışmak üzere tasarlandı. Genellikle hassasiyet ve beceri gerektiren görevlerde kullanılırlar, örneğin: B. montaj işi veya kalite kontrolleri.

Otonom Mobil Robotlar (AMR'ler)

AMR'ler kendi ortamlarında bağımsız olarak hareket edebilir ve genellikle lojistik ve depolamada malzeme taşımak veya mal toplamak için kullanılır.

İnsansı robotlar

İnsansı robotlar şekil olarak insanlara benzer ve insan becerisi gerektiren görevlerde kullanılırlar, örneğin: Örneğin müşterilerle etkileşim veya karmaşık manuel görevlerde destek.

İçin uygun:

• 180 milyar dolarlık pazar: 2024 yapay zeka yılıydı - 2025, cobot'ların ve robot teknolojisinin yılı olabilir

Yasal ve etik boyutlar

Yapay zeka ve robot bilimi ile ilgili etik ve yasal konular karmaşıktır ve kapsamlı tartışma ve açık yönergeler gerektirir.

Yasal zorluklar

Yasal sorular, özellikle sağlık sektöründe, öncelikle sorumluluk ve onayla ilgilidir. Yapay zeka sistemleri öğrenen sistemler olarak tasarlandığından risk değerlendirmesi ve sorumluluğun açık bir şekilde atanması konusunda sorunlar ortaya çıkar.

Etik yönler

Veri koruma, ayrımcılık ve yapay zeka sistemlerinin özerkliği konusunda etik zorluklar ortaya çıkıyor. Yapay zeka sistemlerinin adil ve şeffaf bir şekilde çalışması ve kullanıcı gizliliğine saygı duyması önemlidir. Askeri uygulamalar için de kullanılabilecek yapay zeka teknolojileri geliştiren şirketler için özel bir ikilem ortaya çıkıyor.

Yapay zeka, robot teknolojisi ve otomasyonun maliyetleri ve yatırım getirisi

Yapay zekaya ve robot teknolojisine yatırım yapmanın maliyetleri vardır ancak potansiyel yatırım getirisini de dikkate almak önemlidir.

Maliyet faktörleri

Maliyetler satın alma maliyetlerini, uygulama maliyetlerini, lisans ücretlerini, bakım maliyetlerini ve eğitim maliyetlerini içerir. Kesin miktar sistemin karmaşıklığına ve ilgili uygulamaya bağlıdır.

Yatırım getirisi hesaplaması

Yatırım getirisinin hesaplanması karmaşıktır ve aşağıdakiler gibi çeşitli faktörlerin dikkate alınması gerekir: B. Zaman tasarrufu, artan üretkenlik, artan satışlar ve maliyet tasarrufu. Araştırmalar, RPA ile şirketlerin yüksek yatırım getirisi elde edebildiğini ve yatırımlarının karşılığını kısa sürede alabildiğini gösteriyor.

İş dünyasına etkisi ve yeterlilik gereklilikleri

Yapay zeka, robot teknolojisi ve otomasyon, iş dünyasını temelden değiştirecek.

İş dünyasında değişim

Birçok rutin görev otomatikleştirilmiştir ve bu da iş kayıplarına yol açabilir. Aynı zamanda yapay zeka geliştirme, robot bilimi ve veri analizi gibi alanlarda yeni işler yaratılıyor.

Yeni yeterlilik gereksinimleri

Yapay zekanın artan yaygınlığı, çalışanların yeni becerilere sahip olmasını gerektiriyor. Araştırmalar, çalışanların büyük bir kısmının iş dünyasındaki değişikliklere ayak uydurabilmek için yeniden eğitime veya beceri geliştirmeye ihtiyaç duyacağını öngörüyor. Özellikle Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) iş görevlerinin önemli bir bölümünü üstlenme potansiyeline sahiptir.

Otomasyon üçgeni

“Otomasyon Üçgeni” kavramı, otomasyona dengeli bir yaklaşımın önemini vurgulamaktadır. Bu üçgende donanım otomasyonunun yetenekleri, yazılım otomasyonunun yetenekleri ve insan iş gücünün uyarlanabilirliği, yaratıcılığı ve dayanıklılığı dengelenmelidir.

İnsan-makine işbirliği

İşin geleceği insanlar ve makineler arasındaki işbirliğinde yatmaktadır. Yapay zeka sistemlerinin amacı insanları desteklemek ve onları monoton veya tehlikeli görevlerden kurtarmaktır. İnsan yaratıcılığı ve esnekliği hâlâ talep görüyor.

İnsan ve Makine: Dijital Çağda İşbirliğinin Anahtar Rolü

Yapay zeka, robot teknolojisi ve otomasyon, şirketlere verimliliği artırma, maliyetleri azaltma ve rekabet gücünü artırma konusunda muazzam bir potansiyel sunuyor. Ancak bu teknolojilerin uygulanması zorluklara yol açmaktadır. Güvenlik kaygıları, yüksek maliyetler, beceri eksiklikleri, etik ve yasal kaygılar ve çalışanların kabulü dikkate alınmalıdır.

Başarılı şirketler yapay zekanın, robot teknolojisinin ve otomasyonun nasıl kârlı bir şekilde kullanılabileceğini gösteriyor. Walmart tedarik zincirini optimize ediyor, Brother International işe alım sürecini otomatikleştiriyor ve Siemens, tahmine dayalı bakım ve süreç kontrolü için yapay zekayı kullanıyor.

İşin geleceği insan-makine işbirliğinde yatıyor. Yapay zeka sistemlerinin amacı insanları desteklemek ve onları monoton veya tehlikeli görevlerden kurtarmaktır. İnsan yaratıcılığı ve esnekliği hâlâ talep görüyor.

Yapay zekanın, robot teknolojisinin ve otomasyonun potansiyelinden tam olarak yararlanmak için şirketlerin zorlukları aktif bir şekilde ele alması ve gerekli çerçeve koşullarını oluşturması gerekiyor. Daha ileri eğitime yapılan yatırımlar, güçlü bir BT altyapısının geliştirilmesi ve etik ve yasal hususların dikkate alınması başarı için çok önemlidir.

Yapay zeka tabanlı robot teknolojisindeki gelecekteki trendler, dinamik ortamlara daha iyi uyum sağlayabilen ve daha karmaşık görevleri üstlenebilen daha akıllı ve daha esnek robotların geliştirilmesine yön verecek. Yapay zekanın robot teknolojisine entegrasyonu, çeşitli sektörlerde otomasyonu daha da hızlandıracak ve lojistik, sağlık ve tarım gibi alanlarda yeni uygulamalara yol açacak.

Şirketler için öneriler

Yapay zeka, robot bilimi ve otomasyonu başarılı bir şekilde uygulamak isteyen şirketlerin aşağıdaki önerileri dikkate alması gerekir:

• Net hedef tanımı: Doğru çözümleri seçmek ve yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmak için yapay zeka ve robot teknolojisinin kullanımına yönelik net hedefler tanımlayın.
• Aşamalı uygulama: Teknolojilerin değerini test etmek için pilot projelerle başlayın ve başarılı yaklaşımları kademeli olarak ölçeklendirin.
• Daha fazla eğitime yatırım yapın: Çalışanlarınızı kabulü teşvik etmek ve teknolojilerin potansiyelinden tam anlamıyla yararlanmak için yapay zeka sistemlerini ve robotları nasıl kullanacakları konusunda eğitin.
• Uzmanlarla iş birliği yapın: Özel çözümler geliştirmek ve uygulama zorluklarının üstesinden gelmek için teknoloji iş ortakları ve yapay zeka uzmanlarıyla iş birliği yapın.
• Etik ve yasal hususlar: Yapay zeka ve robot teknolojisinin etik ve yasal sonuçlarını göz önünde bulundurun ve sistemlerinizin adil, şeffaf ve sorumlu bir şekilde çalıştığından emin olun.

Şirketler bu önerileri dikkate alarak yapay zekanın, robot teknolojisinin ve otomasyonun avantajlarından yararlanabilir ve akıllı üretim yolundaki zorlukları başarıyla aşabilir. Akıllı üretime dönüşüm, şirketlerin esnek, yenilikçi ve sürekli değişen teknolojilere ayak uydurabilmesini gerektiren sürekli bir süreçtir. Şirketlerin rekabet güçlerini sağlamalarının ve bu teknolojilerin sunduğu fırsatlardan yararlanabilmelerinin tek yolu budur.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus