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 konular başından itibaren geliştirme sürecine entegre edilmelidir. Şirketler yapay zeka sistemlerinin şeffaf, adil ve sorumlu bir şekilde çalışmasını sağlamalıdır.

Akıllı üretim: İnsan-makine işbirliği sayesinde daha fazla verimlilik

Yapay zeka, robot teknolojisi ve otomasyon, endüstriyel üretim için muazzam fırsatlar sunuyor. Bu teknolojilere yatırım yapmaya ve ilgili zorlukların üstesinden gelmeye istekli olan şirketler, önemli rekabet avantajları elde edebilir. Güvenlik hususlarını, maliyetleri, etik soruları ve çalışanların kabulünü eşit derecede dikkate alan stratejik bir yaklaşım, başarı için çok önemlidir. Akıllı üretimin geleceği, insanlar ve makineler arasındaki anlamlı işbirliğinde ve teknolojinin inovasyon ve sürdürülebilirliği mümkün kılan bir unsur olarak anlaşılmasında 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 edebilirliğin anahtarıdır?

Yapay zekanın (AI), robot teknolojisinin ve otomasyonun hızlı gelişimi, endüstriyel paradigmayı temelden değiştirdi. Bu teknolojiler artık fütüristik vizyonlar olarak görülmüyor, ancak üretim ortamında devrim yaratma potansiyeline sahip somut araçlar haline geldi. İş dünyasındaki karar vericiler, bu teknolojilerin sunduğu muazzam fırsatların giderek daha fazla farkına varıyor ve bunları gelecekteki rekabet gücü ve yenilikçiliğin anahtarı olarak görüyor. Ancak akıllı üretim ortamlarına doğru dönüşüm zorluklardan da uzak değil. Büyük ilgiye ve yüksek beklentilere rağmen yapay zeka, robotik ve otomasyonun şirketlerde yaygın ve başarılı bir şekilde uygulanmasını sağlamak için hâlâ aşılması gereken engeller var.

Bu arka plan analizi, akıllı üretime giden yolda ana engelleri vurgulamaktadır. Bu zorluklar çalışmaları, uzman görüşlerini ve pratik örnekleri kullanarak inceliyor. Ayrıca bu engellerin başarıyla aşılmasına ve teknolojilerin tüm potansiyelinden yararlanılmasına yönelik stratejiler ve çözümler sunulmaktadır.

Yapay zeka, robot teknolojisi ve otomasyonun uygulanmasının önündeki temel engeller

Yeni teknolojilerin tanıtılması her zaman zorluklarla ilişkilendirilir. Yapay zeka, robotik ve otomasyon bağlamında bunlar birbiriyle ilişkili ve bütünsel bir bakış gerektiren çeşitli alanlarda kendini gösteriyor.

1. Güvenlik kaygıları ve düzenleyici gereklilikler

Özellikle otomobil üretimi veya havacılık gibi güvenlik bilincine sahip sektörlerdeki en büyük engellerden biri güvenlik kaygılarıdır. Universal Robots tarafından yapılan bir araştırma, bu kaygıların özellikle Almanya'da yeni teknolojilere yapılan yatırımları yavaşlattığını açıkça ortaya koyuyor. Robotlarla etkileşime giren çalışanların güvenliğine ilişkin endişeler, öngörülemeyen yapay zeka kararlarının potansiyel riskleri ve karmaşık düzenleyici gerekliliklere uyum, bir ihtiyat ortamı yaratıyor.

İnsanlarla yan yana çalışan işbirlikçi robotların (cobot'lar) entegrasyonu, gelişmiş güvenlik konseptleri gerektirir. Bunlar hem çalışanların fiziksel güvenliğini sağlamalı hem de robotlardaki yapay zeka sistemlerinin güvenilir ve öngörülebilir şekilde çalışmasını sağlamalıdır. Ülkeden ülkeye ve sektörden sektöre değişen katı güvenlik standartlarına uymak da başka bir zorluktur. Şirketlerin hukuka uygun hareket edebilmeleri için yalnızca yerel düzenlemelere uymaları değil, aynı zamanda uluslararası yönergeleri ve tavsiyeleri de dikkate almaları gerekiyor.

Bu engelin üstesinden gelmek için sağlam ve çok katmanlı güvenlik konseptlerine yatırım yapmak çok önemlidir. Buna acil durdurma sistemlerinin uygulanması, engelleri tespit etmek için sensörlerin kullanılması ve çalışanların robotların güvenli bir şekilde nasıl kullanılacağı konusunda eğitilmesi de dahildir. Ayrıca şirketler, yapay zeka sistemlerinin güvenlik açısından uygunluğunun sürekli olarak izlenmesini ve kontrol edilmesini sağlamalıdır.

2. Yüksek maliyetler ve finansman eksikliği

Yapay zeka tabanlı sistemlerin ilk yatırım maliyetleri genellikle önemlidir. Özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) için önemli bir yük teşkil etmektedirler. Yapay zeka çözümlerinin geliştirilmesi ve uygulanması yalnızca pahalı donanım ve yazılımların satın alınmasını gerektirmez, aynı zamanda uyarlama ve optimizasyon için gerekli araştırma ve geliştirmeye yatırım yapılmasını da gerektirir. Algoritmalara ihtiyaç var. En son teknolojiye sahip sensörler, karmaşık robotik kollar ve yapay zeka modellerinin eğitimi için gerekli altyapı, hızla büyük miktarlarda para anlamına geliyor.

Yapay zeka projelerinin yatırım getirisini (ROI) kesin olarak ölçmenin zorluğu, finansman bulmayı daha da zorlaştırıyor. Maliyet ve faydaların tahmin edilmesinin genellikle daha kolay olduğu geleneksel yatırımların aksine, yapay zeka uygulamalarının etkileri daha karmaşık ve çok katmanlıdır. Pek çok yapay zeka projesinin tamamen etkili hale gelmesinin biraz zaman alması, yatırım yapma kararını daha da zorlaştırabilir.

Bu maliyet engelinin üstesinden gelmek için şirketlerin, devlet finansman programları, kiralama seçenekleri veya bulut tabanlı yapay zeka hizmetleri gibi alternatif finansman modellerini dikkate alması gerekiyor. Seçilen alanlarda pilot projelerle başlayarak yapay zeka çözümlerinin kademeli olarak uygulanması, ilk yatırımların azaltılmasına ve risklerin en aza indirilmesine de yardımcı olabilir.

3. Know-how eksikliği ve vasıflı işçi eksikliği

Yapay zeka alanında vasıflı işçi sıkıntısı, şirketlere yeni teknolojilerin uygulanmasını önemli ölçüde engelleyen küresel bir sorundur. Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve işletilmesi, karmaşık algoritmalar geliştirme, verileri analiz etme ve yapay zeka modellerini eğitme becerisine sahip yüksek vasıflı profesyoneller gerektirir. Bu uzmanlar iş piyasasında yüksek talep görüyor ve bulunması zor.

Şirketlerin çalışanlarının eğitimine yatırım yapması ve ihtiyaç duydukları becerileri geliştirmek için yeni işe alım yöntemleri kullanması gerekiyor. Bu sadece yapay zeka ve robot bilimi alanındaki uzmanların eğitimini değil, aynı zamanda iş dünyasının değişen taleplerini karşılamak için diğer alanlardaki çalışanların eğitimini de içeriyor. Yapay zeka tabanlı sistemlerle etkileşime girebilme ve sonuçlarını yorumlayabilme yeteneği, gelecekte birçok meslek için hayati önem taşıyacak.

4. BT altyapısı ve veri kullanılabilirliği

Güçlü bir BT altyapısı, yapay zeka sistemlerinin başarılı kullanımının temelidir. Ancak birçok şirket yapay zeka uygulamalarını çalıştırmak için gerekli donanım ve yazılıma sahip değil. Karmaşık yapay zeka modellerini eğitmek için gereken bilgi işlem gücü, güçlü sunucular ve depolama sistemleri gerektirir. Ayrıca farklı konumlar ve sistemler arasında veri alışverişi için hızlı ve güvenilir bir ağ bağlantısı şarttır.

Yüksek kaliteli verilerin kullanılabilirliği bir diğer kritik başarı faktörüdür. Yapay zeka modelleri öğrenmek ve geliştirmek için büyük miktarda veri gerektirir. Verilerin yalnızca mevcut olması değil aynı zamanda temiz, eksiksiz ve ilgili uygulamalara uygun olması da gerekir. Çeşitli kaynaklardan gelen verileri entegre eden ve yapay zeka analizine hazırlayan uygun bir veri altyapısı oluşturmak, birçok şirket için önemli zorluklar oluşturan karmaşık bir görevdir.

5. Etik ve hukuki kaygılar

Yapay zeka kullanımı, dikkatle değerlendirilmesi gereken bir dizi etik soruyu gündeme getiriyor. Bu, yapay zeka sistemleri tarafından alınan yanlış kararların sorumluluğu sorusunu, kullanıcıların mahremiyetinin korunmasını ve algoritmik önyargılar yoluyla ayrımcılığın önlenmesini içerir. Yapay zeka kullanımına ilişkin yasal çerçeve birçok alanda hâlâ belirsiz. Şirketlerin yapay zeka sistemlerinin etkisinden kendilerinin sorumlu olduğunun ve mevcut yasa ve düzenlemelerin yapay zeka kullanımının tüm yönlerini kapsamaya yeterli olmayabileceğinin farkında olması gerekir.

Bağımsız olarak karar alabilen yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi, dikkatli bir etik değerlendirme gerektirir. Şirketler yapay zeka sistemlerinin adil, şeffaf ve sorumlu bir şekilde çalışmasını sağlamalıdır. Ayrıca etik ve yasal standartlara uyumu sağlamak için açık politikalar ve süreçler geliştirmelidirler. Yapay zekanın hızlı gelişimi, mevcut yasa ve düzenlemelerin uyarlanmasını gerektiriyor.

6. Çalışan kabulü ve güveni

Yapay zeka sistemlerinin kullanıma sunulması çalışanlar arasında belirsizliğe ve korkuya yol açabilir. Otomasyon nedeniyle iş kaybı korkusu yaygındır ve yeni teknolojilerin benimsenmesini etkileyebilir. Ayrıca yapay zeka sistemlerinin çalışanların çalışmalarını izlemesi fikri güvensizliğe ve dirence yol açabilir.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için çalışanların dönüşüm sürecine erken bir aşamada dahil edilmesi ve yapay zekanın faydalarının şeffaf bir şekilde iletilmesi önemlidir. Şirketlerin çalışanlarına yapay zeka sistemleriyle nasıl çalışacakları ve bu sistemlerin günlük işlerinde onları nasıl destekleyebileceği konusunda eğitmesi gerekiyor. Çalışanlar, yapay zeka sistemlerinin kendilerinin yerine geçmeyi amaçlamadığını, aksine işlerinde onları desteklemeyi ve rahatlatmayı amaçladığını hissetmelidir.

7. Sürdürülebilirlik ve enerji verimliliği

Sürdürülebilirlik ve enerji verimliliği yalnızca sosyal yükümlülükler değil, aynı zamanda şirketlerin rekabet gücü açısından da merkezi faktörlerdir. Robot teknolojisi, malzeme tüketimini azaltabildiği, enerji verimliliğini artırabildiği ve atığı azaltabildiği için sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmada çok önemli bir rol oynuyor. Bu nedenle ekolojik ayak izini en aza indiren sürdürülebilir robotik çözümlerin geliştirilmesi ve uygulanması büyük önem taşımaktadır.

Şirketlerin rekabetçi kalabilmeleri için Birleşmiş Milletler'in sürdürülebilirlik hedeflerini ve ilgili düzenlemelerini karşılamaları gerekiyor. Robotların üretim süreçlerine entegrasyonu yalnızca kaynakların daha verimli kullanılmasını sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda emisyonların azaltılmasını ve atık yönetiminin iyileştirilmesini de sağlıyor.

Yeni iş modelleri ve teknolojiler

Hizmet Olarak Robot (RaaS) gibi yeni iş modellerinin geliştirilmesi, şirketlerin robot kiralamasına ve bunların bakım ve desteğine erişmesine olanak tanıyor. Bu model, ilk yatırımları azaltır ve robotik teknolojilerini küçük ve orta ölçekli şirketler için daha erişilebilir hale getirir. RaaS, şirketlerin değişen üretim ihtiyaçlarına daha esnek bir şekilde yanıt vermelerine ve başlangıçta büyük yatırımlar yapmak zorunda kalmadan otomasyonun avantajlarından yararlanmalarına olanak tanır.

Zorluklara ilişkin uzman görüşleri

Endüstri ve araştırma alanından uzmanlar yapay zeka, robot bilimi ve otomasyonu uygularken insan merkezli iş tasarımının önemini vurguluyor. İnsanların ve makinelerin birleşimini işin geleceği için en büyük fırsat olarak görüyorlar. Yapay zeka sistemleri, insanları desteklemek ve onları monoton veya tehlikeli görevlerden kurtarmak için tasarlanmıştır; bunların yerine geçmez.

Dr. Uluslararası Robotik Federasyonu (IFR) Genel Sekreteri Susanne Bieller, öngörülebilir gelecekte her alanda insan zekasından üstün bir yapay robot zekasının olmayacağını vurguladı. Robotlar, yapay zekayla bile insanın uyum sağlama, esnek olma ve problem çözme becerisinin yerini tamamen alamayacak. Robotikte yapay zekanın en mantıklı kullanım örneklerini çevresel tanıma ve robot performansının optimize edilmesinde görüyor.

Prof.Dr. Alman Yapay Zeka Araştırma Merkezi'nin (DFKI) araştırma başkanı Jan Peters, ortamın artık robota uyarlanması gerekmediği takdirde endüstriyel robot biliminde büyük bir potansiyel görüyor. Uygun fiyatlı hale geldiğinde robotların milyonlarca eve gireceğine inanıyor.

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.

Robotics CEO'su Jens Kotlarski, özellikle karmaşık görevler veya dinamik değişikliklere sahip süreçler için robot kullanımının esnekliği için AI'nın öneminin altını çiziyor.

Yapay zekanın uygulanması için başarı örnekleri, robotik ve otomasyon

Çok sayıda şirket zaten AI, robot ve otomasyonu iş süreçlerine başarıyla entegre etti ve etkileyici sonuçlar elde etti.

Walmart

Perakende şirket, tedarik zincirini optimize etmek için AI kullanıyor. Makine öğrenimi kullanarak Walmart teslimat sürelerini kısaltabilir ve envanteri optimize edebilir. AI tabanlı robotlar envanter yönetimi ve otomatik depolama için kullanılır.

Kardeş Uluslararası

Şirket, AI'yi işe alım sürecine başarıyla entegre etti. AI destekli bir sistem, uygun adayların belirlenmesine, iş görüşmelerini planlamaya ve SSS'ye cevap vermeye yardımcı olur. Sonuç olarak, Kardeş uygulama sayısını önemli ölçüde artırabildi ve açık alanların işgaline kadar süreyi azaltabildi.

Siemens

Teknoloji şirketi, üretim süreçlerinde öngörücü bakım uygulamak için AI kullanır. Makine verilerini analiz ederek, potansiyel arızalar erken bir aşamada tanınabilir ve bakım önlemleri proaktif olarak planlanabilir. Bu, kesinti süresini en aza indirir ve verimliliği artırır. Buna ek olarak, Siemens ayrıca üretim sistemlerindeki üretim süreçlerini optimize etmek ve kontrol etmek için AI modelleri de kullanır.

BMW

Otomobil üreticisi, çalışanları fiziksel olarak yorucu görevlerde desteklemek için üretimde insansı robotların kullanımını test eder. BMW ayrıca AI ile donatılmış ve çevreyi daha iyi yakalayabilen bilişsel robotların kullanımını kontrol eder.

Sera

Stuttgart tabanlı şirket, robotlar için somutlaştırılmış AI'nın geliştirilmesi konusunda uzmanlaşmıştır. Şirket, görsel sıfır atlama okumasını doğal dilde sohbet eğitmenleriyle birleştiriyor. Bu işlevler sayesinde robotlar, açıkça eğitilmedikleri görevleri yerine getirebilir.

Robotların otomasyondaki rolü

Otomasyonda kullanılan farklı robot türleri vardır ve her türün kendi avantajları ve uygulama alanları vardır:

İşbirlikçi robotlar (cobot'lar)

Cobots, insanlarla güvenli bir şekilde çalışabilecekleri şekilde tasarlanmıştır. Genellikle hassasiyet ve beceri gerektiren görevler için kullanılırlar, örneğin: B. Montaj çalışması veya kalite kontrolleri.

Otonom Mobil Robotlar (AMR'ler)

AMR'ler çevresinde bağımsız olarak hareket edebilir ve genellikle lojistik ve depolamada malzemeleri taşımak veya seçmek için kullanılır.

İnsansı robotlar

İnsansı robotlar insanlara formlarında benziyorlar ve insan becerileri gerektiren görevler için kullanılıyor, örneğin: B. Müşterilerle etkileşim veya karmaşık manuel faaliyetler için 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 robotlarla ilgili etik ve yasal sorular karmaşıktır ve kapsamlı bir tartışma ve açık yönergeler gerektirir.

Yasal zorluklar

Yasal sorular, özellikle sağlık sisteminde öncelikle sorumluluk ve onayla ilgilidir. Yapay zeka sistemleri öğrenme sistemleri olarak tasarlandığından, risk değerlendirmesi ve sorumluluk atanması ile ilgili sorunlar vardır.

Etik yönler

Etik zorluklar, AI sistemlerinin veri koruması, ayrımcılığı ve özerkliğine neden olur. AI sistemlerinin adil ve şeffaf bir şekilde çalışması ve kullanıcıların gizliliğine saygı duyması önemlidir. Özel bir ikilem, askeri uygulamalar için de kullanılabilecek AI teknolojileri geliştiren şirketler içindir.

AI, Robotik ve Otomasyonun Maliyetleri ve YG'leri

Yapay zeka ve robotik yatırım maliyetlerle ilişkilidir, ancak olası yatırım getirisine bakmak da önemlidir.

Maliyet faktörleri

Maliyetler arasında satın alma maliyetleri, uygulama maliyetleri, lisans ücretleri, bakım maliyetleri ve eğitim maliyetleri dahildir. Kesin yükseklik, sistemin karmaşıklığına ve ilgili uygulamaya bağlıdır.

YG hesaplaması

YG'nin hesaplanması karmaşıktır ve aşağıdakiler gibi çeşitli faktörleri dikkate almalıdır: B. Tasarruf, verimlilik artışı, satışlardaki artış ve maliyet tasarrufu. Araştırmalar, RPA'lı şirketlerin yüksek bir yatırım getirisi elde ettiğini ve yatırımlarını kısa sürede amortisör olabileceğini göstermektedir.

İş ve yeterlilik gereksinimleri dünyası üzerindeki etkiler

Yapay zeka, robotik ve otomasyon temel olarak iş dünyasını değiştirecektir.

İş dünyasında değişiklik

Birçok rutin görev otomatiktir, bu da iş kayıplarına yol açabilir. Aynı zamanda AI gelişimi, robotik ve veri analizi gibi alanlarda yeni işler yaratılmaktadır.

Yeni Yeterlilik Gereksinimleri

AI'nın artan yayılması, çalışanlardan yeni nitelikler gerektirir. Çalışmalar, çalışanların büyük bir kısmının çalışma dünyasındaki değişikliklere ayak uydurmak için yeniden eğitilmeye veya daha fazla eğitime ihtiyaç duyacağını öngörmektedir. Özellikle büyük dil modelleri (LLM'ler), iş görevlerinin önemli bir bölümünü üstlenme potansiyeline sahiptir.

Otomasyonun üçgeni

"Otomasyon Üçgeni" kavramı, otomasyon için dengeli bir yaklaşımın önemini vurgulamaktadır. Bu üçgende, donanım otomasyonunun yetenekleri, yazılım otomasyonu ve insan işçilerinin olanaklarının uyarlanabilirlik, yaratıcılık ve esneklikleriyle dengede olduğu söyleniyor.

İnsan-makine işbirliği

İşin geleceği, insan ve makine arasındaki işbirliğinde yatmaktadır. AI sistemleri insanları desteklemeli ve onları monoton veya tehlikeli görevlerden kurtarmalıdır. İnsan yaratıcılığı ve esnekliği talep görüyor.

İnsan ve Makine: Dijital Çağda İşbirliğinin Kilit Rolü

Yapay zeka, robotik ve otomasyon, şirketlere verimliliği artırmak, maliyetleri azaltmak ve rekabet gücünü artırmak için muazzam bir potansiyel sunmaktadır. Ancak, bu teknolojilerin uygulanması zorluklarla ilişkilidir. Güvenlik endişeleri, yüksek maliyetler, vasıflı işçi sıkıntısı, etik ve yasal kaygılar ve çalışanların kabulü dikkate alınmalıdır.

Başarılı şirketler AI, robotik ve otomasyonun karlı bir şekilde nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Walmart tedarik zincirini optimize eder, Kardeş Uluslararası İşe Alım sürecini otomatik olarak otomatikleştirir ve Siemens, Ki'yi öngörücü bakım ve süreç kontrolü için kullanır.

İşin geleceği insan-makine işbirliğinde yatmaktadır. AI sistemleri insanları desteklemeli ve onları monoton veya tehlikeli görevlerden kurtarmalıdır. İnsan yaratıcılığı ve esnekliği talep görüyor.

Yapay zeka, robot ve otomasyon potansiyelinden tam olarak yararlanmak için şirketler zorlukları aktif olarak çözmek ve gerekli çerçeveyi yaratmak zorundadır. Daha ileri eğitime yapılan yatırımlar, güçlü bir BT altyapısının oluşturulması ve etik ve yasal yönleri dikkate alarak başarı için çok önemlidir.

Yapay zeka tabanlı robotiklerde gelecekteki eğilimler, dinamik ortamlara daha iyi uyum sağlayabilecek ve daha karmaşık görevler alabilen daha akıllı ve daha esnek robotların gelişimini yönlendirecektir. AI'nın robotiklere entegrasyonu, çeşitli endüstrilerde otomasyonu hızlandırmaya devam edecek ve lojistik, sağlık ve tarım gibi alanlarda yeni uygulamalara yol açacaktır.

Şirketler için öneriler

Yapay zeka, robot ve otomasyonu başarılı bir şekilde uygulamak isteyen şirketler aşağıdaki önerileri dikkate almalıdır:

• Açık Hedef Tanım: Doğru çözümleri seçmek ve YG'yi en üst düzeye çıkarmak için AI ve Robotik kullanımı için açık hedefler tanımlayın.
• Uygulama: Teknolojilerin katma değerini test etmek ve başarılı yaklaşımları kademeli olarak ölçeklendirmek için pilot projelerle başlayın.
• Daha ileri eğitime yatırım: Çalışanlarınızı kabul etmeyi teşvik etmek ve teknolojilerin potansiyelinden tam olarak yararlanmak için AI sistemleri ve robotlarla uğraşmalarını isteyin.
• Uzmanlarla işbirliği: Özel yapım çözümleri geliştirmek ve uygulama zorluklarına hakim olmak için teknoloji ortakları ve AI uzmanlarıyla birlikte çalışın.
• Etik ve yasal yönler: Yapay zekanın ve robotiklerin etik ve yasal sonuçlarını dikkate alın ve sistemlerinizin şeffaf ve sorumlu bir şekilde adil çalıştığından emin olun.

Bu önerileri dikkate alarak, şirketler AI, robot ve otomasyonun avantajlarını kullanabilir ve akıllı üretime giden yoldaki zorlukları başarıyla ustalaşabilir. Akıllı bir prodüksiyona dönüşüm, esneklik, yenilik yapma isteği ve sürekli değişen teknolojilere ayak uydurma yeteneği gerektiren sürekli bir süreçtir. Bu, rekabet güçlerini güvence altına almanın ve bu teknolojilerin sunduğu fırsatlardan yararlanmanın tek yoludur.

☑️ 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