Опубліковано: 27 січня 2025 р. / Оновлення з: 27 січня 2025 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Вбивця роботи чи Джокер? Правда про автоматизацію, AI та робототехніку - від складальної лінії до «меморіального ремінця»? - Зображення: xpert.digital
Розумна фабрика: виклики та рішення на шляху до розумного виробництва
Від конвеєра до "меморіальної групи": роботи AI змінюють правила гри в промисловості
Промислове виробництво знаходиться у фазі глибоких змін. Нові технології, такі як штучний інтелект (AI), робототехніка та автоматизація, обіцяють далекосяжні зміни майже у всіх галузях, від виробничої та логістичної галузі до охорони здоров'я та роздрібної торгівлі. Багато виробників рішень усвідомлюють величезний потенціал цих технологій і розглядають AI, робототехніку та автоматизацію як ключі до майбутнього. У той же час, практика показує, що все ще існують значні перешкоди, щоб подолати перед інтелектуальним виробництвом та процесами, що можуть утвердитися в усьому світі.
Далі він вивчається, які перешкоди існують на шляху до інтелектуального виробництва, як компанії можуть успішно вирішувати ці виклики та які тенденції та розробки формують майбутнє ШІ, робототехніки та автоматизації. Основна увага приділяється добре обґрунтованій та зрозумілому презентації: мова йде про підкреслення найважливіших аспектів, пояснення необхідних технічних термінів та отримання рекомендацій щодо дії на практиці.
Підходить для цього:
- Smart Factory: Super - мережі даних для майбутніх сценаріїв внутрішньології - 5G Technology & Network - 5G SA Campus Network
- Розумна фабрика: з ефективною внутрішньологістикою на промисловості 4.0
1. Потенціал та значення ШІ, робототехніки та автоматизації
Революційні технології конкурентоспроможності та зростання
Компанії все частіше займаються системами AI, робототехнікою та автоматизацією, оскільки вони обіцяють значну продуктивність, знижуючи витрати та більшу конкурентоспроможність. У багатьох областях вже можна спостерігати конкретні результати: системи на основі AI беруть на себе складні аналізи, визначають джерела помилок у виробничих процесах або забезпечують перспективне обслуговування машин. Роботи можуть приймати монотонні, фізично виснажливі та потенційно небезпечні завдання, тоді як автоматизовані процеси оптимізують ефективність цілих ланцюгів поставок.
Приклади з практики
- Логістика: Автономні мобільні роботи (AMR) використовуються в таборах для вибору або транспортування товарів. Це підвищує ефективність та звільняє працівників.
- Виробництво: спільні роботи (коботи) працюють пліч -о -пліч з людьми та дозволяють гнучко коригувати етапи виробництва.
- Сектор обслуговування: Системи AI можуть редагувати запити клієнтів, використовувати автоматизовані чат -боти, щоб відповісти на запитання та, таким чином, покращити обслуговування клієнтів.
- Охорона здоров'я: Роботи використовуються для операцій або реабілітації, тоді як програми AI можуть підтримувати лікарів у діагностиці.
Ці приклади ілюструють широкий спектр застосувань. Однак, незважаючи на ці позитивні погляди, існують різноманітні виклики, які ускладнюють проникнення для загальнонаціонального використання.
Підходить для цього:
2. Центральні перешкоди та виклики
Проблеми безпеки та регуляторні вимоги
Компанії та громадськість часто стикаються з новими технологіями обережно. Питання безпеки відіграють центральну роль: Якщо роботи працюють безпосередньо з людьми, нещасні випадки повинні запобігти. Це стосується, зокрема, для спільних роботів (коботів), які діляться робочими кімнатами з працівниками. Навіть найменші помилки можуть мати потенційно серйозні наслідки, саме тому системи часто оснащені додатковими датчиками, автоматичними механізмами зупинки або захисними пристроями.
"Компанії повинні інвестувати в надійні концепції безпеки, щоб системи та роботи AI відповідали відповідним стандартам безпеки", - це вимога, яку часто можна почути з промисловості та досліджень. Крім того, у багатьох галузях промисловості є суворі регуляторні вимоги, що варіюються від захисту даних до відповідальності за продукцію. Зокрема, у випадку з додатками AI, незрозуміло, як слід відповісти на питання відповідальності, якщо система навчання прийме неправильне рішення. Тут законодавство повинно негайно налаштуватись та створити чіткі рамкові умови.
Високі витрати та відсутність фінансування
Витрати все ще є важливою перешкодою. Розробка та впровадження рішень AI, а також робототехніки та автоматизації пов'язані з високими початковими інвестиціями. Це починається з апаратного забезпечення, наприклад, у датчиках та приводах, продовжується з платформ робототехніки, а також включає вузькоспеціалізовані компоненти, такі як LIDAR або ефективні процесори. Додатковою точкою витрат є розробка програмного забезпечення: Алгоритми AI іноді повинні бути розроблені та навчені для спеціальних додатків, що вимагають кваліфікованих фахівців та дорогих обчислювальних можливостей.
Особливо для малих та середніх компаній, фінансовий тягар часто є головним перешкодою, тим більше, що конкретна рентабельність інвестицій (ROI) для проектів ШІ не завжди може бути визначена точно заздалегідь. Тим не менш, є способи уникнути цих проблем:
- Хмарні послуги: Хмарні послуги AI можуть гнучко орендувати обчислювальну потужність та простір для зберігання та уникати високих витрат на апаратне забезпечення.
- Пілотні проекти: Компанії можуть почати з менших проектів та вимірювати свій успіх, перш ніж робити більші інвестиції.
- Проекти співпраці та досліджень: Співпраця з університетами, науково -дослідними інститутами чи технологічними партнерами дає можливість витратам на обмін та обмін знаннями.
Дефіцит кваліфікованих робітників та відсутність ноу-хау
Відсутність кваліфікованого персоналу - одна з найбільших проблем у впровадженні проектів ШІ та робототехніки. Компанії потребують експертів, які мають як знання про програмування, так і обґрунтоване розуміння машинного навчання, контролю робототехніки та аналізу даних. У той же час потрібні навички інтерфейсу, оскільки інтеграція AI або роботів у існуючих процесах також вимагає розуміння бізнес -процесів та стратегічного планування.
Якщо цих фахівців не знайдено вчасно, розвиток прогресує лише повільно. Для того, щоб протидіяти цьому, багато компаній покладаються на подальшу підготовку існуючої робочої сили. Нові формати навчання, програми сертифікації та онлайн -курси дозволяють передати відповідні відповідні знання AI та автоматизації, не відмовляючись від роботи. Іншим варіантом є посилення співпраці з навчальними установами або стартапами, які вже створили навички в цих сферах.
ІТ -інфраструктура та доступність даних
Сучасні системи AI та робототехніки покладаються на надійну та потужну ІТ -інфраструктуру. Велика кількість даних повинна бути записана, передана, збережена та оцінка. Обробка в реальному часі також залежить від виробничих умов - затримки можуть завдати шкоди машинам або продукціям. Якщо мережа компанії нестабільна або занадто повільна, додатки AI можуть використовуватися лише в обмеженій мірі.
Окрім інфраструктури, якість та доступність даних також є вирішальним фактором. Моделі AI повинні бути навчені з великими даними, щоб вони могли розпізнати зв’язки та вчитися у них. Однак часто не вистачає стандартизованих форматів або достатньо маркованих наборів даних. Крім того, існують занепокоєння щодо захисту даних, бізнес -таємниць та дотриманням у багатьох сферах, особливо в середовищі B2B. Таким чином, компанії зобов'язані розробити концепції ефективного управління даними, наприклад, запроваджуючи вказівки щодо управління даними та забезпечуючи безпечне та прозорого використання даних.
Етичні та юридичні аспекти
Системи та роботи AI викликають ряд етичних та юридичних питань. Основна увага приділяється відповідальності: хто несе відповідальність, коли додаток, що підтримується AI, робить помилкові прогнози або робот реагує неправильно у критичному сценарії? Також виникають питання щодо захисту даних та конфіденційності. Програми AI, які оцінюють персональні дані, повинні відповідати суворим рекомендаціям щодо захисту даних. У багатьох галузях промисловості також гучно, що системи AI можуть збільшити спотворення та дискримінацію, якщо використовувані дані недостатньо різноманітні.
Також проводяться дискусії щодо військових заявок з АІ та робототехніки. Компанії, які розробляють технології подвійного використання, стикаються з звинуваченням у тому, що їх продукція також може бути використана для військових цілей. Тут етика повинна бути закріплена в корпоративній стратегії для запобігання зловживань. У повсякденній області, наприклад, у службових роботах або системах допомоги на основі AI для вашого власного будинку, захист даних та конфіденційність-це центральні аспекти, які вже слід враховувати в розробці продукту.
Прийняття та довіра працівників
Незважаючи на весь ентузіазм до нових технологій, не слід забути, що впровадження ШІ та робототехніки в компанії приносить великі зміни для працівників. Часто хвилюється, що робочі місця можна опустити або що працівники потрапляють під тиск на постійний моніторинг. Тому важливо спілкуватися рано та прозоро, як слід використовувати технологію та що вигода вона приносить усім.
"Майбутнє полягає у співпраці між людиною та машиною - не в переміщенні", - це часто цитується керівний принцип. Співробітники повинні бути інтегровані в процеси прийняття рішень, щоб вони могли ототожнюватися з інноваціями. Подальші навчальні програми та навчання допомагають зменшити страхи та зміцнити впевненість у собі в роботі з ШІ, робототехнікою та автоматизацією.
3. Голоси з промисловості та досліджень
У галузі існує широкий консенсус, що AI та робототехніка в основному використовуються для розширення навичок людей та роблять їх роботу більш безпечною та ефективною. З точки зору багатьох експертів, повне переміщення людських працівників інтелектуальними машинами не є ні реалістичним, ні бажаним.
Доктор Сюзанна Білер, генеральний секретар Міжнародної федерації робототехніки (МФР), часто цитується з оцінкою: "У осяжному майбутньому не буде штучного інтелекту роботів, який перевершує людський інтелект у всіх сферах". Вона підкреслює, що роботи, особливо в поєднанні з ШІ, не можуть повністю замінити людей на їх пристосованість, гнучкість та творчу проблему -компетентність. Натомість вона бачить "найрозумніші випадки використання для AI в робототехніці в області навколишнього середовища та оптимізації продуктивності роботів".
Також професор доктор Ян Пітерс, менеджер дослідницької області відомого дослідницького центру AI, бачить великий потенціал у промисловій робототехніці, особливо під припущенням, що в майбутньому навколишнє середовище більше не повинно адаптуватися до робота, але має можливість адаптуватися до різних виробничих умов самостійно. "Я переконаний, що роботи знайдуть свій шлях до мільйонів домогосподарств, як тільки вони будуть доступними", - це бачення, яке він неодноразово висловлював в інтерв'ю.
Майкл Майєр-Роса, представник технологічної компанії, наголошує на таких аспектах, як безпека та надійність, складність обробки даних, а також етичні та юридичні проблеми як найбільші проблеми. Аналогічно, Єнс Котларський, керуючий директор компанії з робототехніки, підкреслює важливість ШІ для гнучкого дизайну використання роботів, особливо у складних завданнях або в сценаріях з динамічними змінами.
Підходить для цього:
4. Приклади успіху з практики
Погляд на успішні реалізації показує потенціал в ШІ, робототехніці та автоматизації, коли компаніям вдається подолати технічні, організаційні та культурні перешкоди.
- Walmart: Компанія оптимізує свою ланцюг поставок за допомогою AI, скорочує терміни доставки та покращує інвентар. Крім того, Walmart використовує робот на базі AI, щоб стати управлінням запасами. Підвищення ефективності позитивно впливає на весь ланцюг вартості.
- Брат Інтернаціонал: Брат Інтернаціонал покладається на AI. Автоматизована система визначає відповідних кандидатів, планує інтерв'ю та відповіді стандартизовані запитання в процесі подання заявки. Як результат, необхідний час може бути значно скорочений, поки не було зайнято позицію.
- Siemens: Група використовує AI для підтримки прогнозного обслуговування) у виробництві. Аналізуючи дані машини, потенційні збої можна розпізнати та запланувати на ранній стадії. Це знижує час простою та підвищує продуктивність. Крім того, моделі AI використовуються для оптимізації та контролю виробничих процесів, що зменшує споживання енергії та збільшує швидкість виробництва.
- BMW: Вперше гуманоїдний робот використовується в одній роботі для підтримки працівників у важкій фізичній роботі. BMW також перевіряє використання когнітивних роботів, які можуть записувати своє оточення через ШІ та виконувати більш складні завдання.
- Sereact: Компанія, яка віддана так -зведеному "втіленому AI". Тут поєднуються візуальні інструктори з читання та мови з нульовими, щоб роботи також могли виконувати завдання, для яких вони не були явно навчені. Ця гнучкість може принести величезні переваги зокрема для використання в семінарах та місцях зберігання, наприклад, якщо процеси часто змінюються.
5. Типи роботів в автоматизації
За останні роки робототехніка швидко розвивалася. Існують різні типи роботів, розроблені для спеціалізованих вимог, і кожен має свої сильні сторони:
- Спільні роботи (COBOTS): COBOTS призначений для роботи безпосередньо з людьми. У них є сенсорні системи, які повинні уникати нещасних випадків і порівняно прості в програмі. Типовими полями застосування є складання роботи, чудові роботи або забезпечення якості.
- Автономні мобільні роботи (AMR): AMRS орієнтуються через своє оточення без фіксованих вказівок і можуть планувати маршрути самостійно. Це робить їх дуже популярними в логістиці, наприклад, щоб принести матеріал з одного місця в інше або здійснювати вибір самостійно в магазинах товарів.
- Гуманоїдні роботи: ці роботи імітують людську форму та рухи. Ваша сфера застосування коливається від догляду та підтримки до демонстрації діяльності на ярмарках. Як правило, вони дорожчі та складні, ніж коботи чи AMR, але в майбутньому вони можуть стати особливо цікавими в районах, в яких потрібні взаємодія людини та дрібні рухові навички.
6. Стійкість та енергоефективність
Одним із аспектів, який стає все частіше на передньому плані останніми роками, є питання про стійкість. AI та робототехніка можуть багато в чому зробити виробництво більш екологічним та ресурсним. Автоматична оптимізація виробничих процесів допомагає зменшити матеріальні відходи, оптимізувати інтервали технічного обслуговування та краще використовувати енергію.
Наприклад, роботів можна запрограмувати таким чином, щоб вони працювали лише в тому випадку, якщо насправді є потреба або переходять у режим енергозбереження в часи менше напруги. У ланцюгах поставок викиди CO₂ можна зменшити шляхом інтелектуального планування маршруту. Крім того, датчики та аналізу AI полегшують виявлення слабких місць у виробничому процесі, щоб ресурси могли бути використані більш конкретно.
Компанії, які активно прагнуть до енергоефективної автоматизації, зазвичай не тільки отримують користь у фінансовому плані. Оскільки суворі екологічні стандарти та цілі скорочення CO₂ стають все більш конкурентними фактором, метод сталого виробництва також сприяє репутації та забезпечує довгострокові переваги на ринку.
7. Витрати та рентабельність ШІ, робототехніки та автоматизації
Фактори витрат
Загальні витрати на впровадження систем AI та робототехніки можуть складатися з багатьох компонентів:
- Придбання фізичних пристроїв (зброї, датчики, обладнання)
- Розробка та впровадження програмного забезпечення
- Плата за ліцензію для інструментів AI та платформ обробки даних
- Контракти на технічне обслуговування та обслуговування
- Навчання та подальше навчання для працівників
Розрахунок рентабельності інвестицій
Компанії часто оцінюють проекти AI на основі рентабельності інвестицій. Це означає, що він обчислюється, коли інвестиції у вигляді економії витрат або додаткових продажів компенсуються та того, що можна очікувати прибутку в середньостроковій перспективі. Слід враховувати, що рішення KI, робототехніки та автоматизації не тільки діють у прямий час та економію витрат, але також часто підвищують якість продукції, задоволеність працівниками та лояльність клієнтів.
Досвід на практиці показує, що інвестиції в автоматизовані процеси часто можуть амортизувати протягом декількох місяців, якщо вони добре сплановані та впроваджені. Класичним прикладом є автоматизація роботизованих процесів (RPA) в адміністрації або в обслуговуванні клієнтів, де повторювані завдання автоматизовані та, отже, більш економічні.
8. Вплив на світ роботи та кваліфікації
Зміни у світі праці
З одного боку, використання ШІ та робототехніки може замінити звичайну діяльність і, таким чином, загрожувати робочими місцями, з іншого боку, створюються нові професійні сфери, наприклад, в розробці ШІ, оцінки даних або в підтримці складних автоматизованих систем. Нові можливості також відкриваються в традиційних професіях, коли інструменти, що підтримуються AI, полегшують щоденну роботу та дають можливість більш креативним завданням зосередитись.
Це призводить до зміни профілів компетентності: де б не було достатньо ручних навичок, базові знання про обробку даних, автоматизація та додатки AI зараз потрібні. У той же час співпраця людини-машини вимагає певного технічного розуміння та готовності брати участь у нових робочих процесах.
Нові вимоги до кваліфікації
Багато досліджень припускають, що значна частина працівників потребуватиме подальшої підготовки або перекваліфікації в найближчі кілька років, щоб мати можливість не відставати від змін. Зокрема, здатність застосовувати та розуміти програми AI відіграє центральну роль. Кожен, хто може розробити, доглядати або розробити складні автоматизовані процеси, буде дуже популярним у майбутньому.
Тема великих мовних моделей (LLMS), тобто мовних моделей AI, які майже справді можуть наслідувати спілкування людини, в даний час привертає велику увагу. Ці моделі можуть бути використані для різних завдань, наприклад, в автоматичному генерації тексту, відповіді на запити клієнтів або в управлінні знаннями компанії. За оцінками, LLMS в майбутньому може взяти на себе значну частину офісної діяльності і, таким чином, підвищити продуктивність у багатьох сферах. Однак важливо, щоб працівники вчалися грамотно користуватися цими системами та критично ставити їх до сумніву.
"Трикутник автоматизації"
У дискусіях про майбутнє роботи часто цитується концепція "трикутника автоматизації". Це означає баланс між:
- Апаратна автоматизація (робототехніка, машини)
- Автоматизація програмного забезпечення (наприклад, RPA, алгоритми AI)
- Людські працівники (з творчістю, соціальною взаємодією та гнучкістю)
"Ключ до успіху - оптимально поєднати навички машин та людських талантів". У цій філософії людина та машина повинні доповнювати один одного: машини переймають повторювану, виснажливу та небезпечну роботу; Люди зосереджуються на завданнях, які потребують судження, емпатії чи творчого вирішення проблем.
9. Нові бізнес-моделі: Robot-as-a-Service (Raas)
Цікава розробка у впровадженні робототехніки в компаніях - це поява моделей обслуговування. Подібно до програмного забезпечення як послуги (SaaS), компанії можуть взяти напрокат роботи та пов'язані з ними послуги, такі як технічне обслуговування та підтримка, а не купувати їх. Цей підхід називають роботом, як послуга (Раас).
Зокрема, RAAS полегшує невеликим та середнім компаніям впроваджувати технології автоматизації, оскільки високі початкові інвестиції усуваються. Постачальник послуг зазвичай несе відповідальність за безперебійне функціонування роботів та регулярних оновлень. Це знижує ризик дорогого непорозуміння та прискорює реалізацію. У той же час Raas - це бізнес -модель, яка сприяє постійному інновації, оскільки виробники постійно працюють над вдосконаленнями, щоб вижити на конкурентному ринку.
10. Юридичні та етичні проблеми
Юридичні виклики
У галузі охорони здоров'я, але також в інших чутливих сферах тема відповідальності та затвердження систем AI інтенсивно обговорюється. Центральне питання: як можна постійно сертифікувати системи навчання, поведінка яких постійно розвивається? Традиційні процедури прийому, як правило, статичні і лише збігаються з природою алгоритмів самостійного навчання. Тому майбутні юридичні кадри повинні створювати правила щодо оновлення програмного забезпечення та щойно навчених навичок, юридично оцінюються.
Етичні аспекти
Окрім юридичних аспектів, етичні питання також є нагальними. Розвиток ШІ, який може бути використаний військово, викликає конфлікти совісті. Компанії стикаються з викликом забезпечення того, щоб їх технології не використовувались для неетичних цілей. Крім того, важливо уникати такого складеного "зміщення" у даних, щоб алгоритми приймали справедливі рішення.
Конфіденційність та захист даних також відіграють головну роль. Розумні пристрої в домогосподарстві, такі як вакуумні чистіші роботи або цифрові голосові помічники, постійно збирають інформацію про своє оточення. Користувачі повинні вміти розраховувати на те, що ці дані є безпечними та не зловживаються.
11. Майбутні тенденції в робототехніці на базі ШІ
Подальший розвиток ШІ та робототехніки стане видимим у все більших і більше сферах життя та роботи в найближчі роки. З'являються деякі тенденції:
Адаптивне навчання та гнучка автоматизація
Системи AI все частіше зможуть проаналізувати своє оточення та спонтанно адаптувати свою поведінку. Це робить робототехнічні рішення більш універсальними та забезпечує більш ефективне використання змін виробничих середовищ.
Обчислювальні обчислення
Для того, щоб більш надійно скоротити час затримки та обробити дані, багато компаній переміщують функції AI на місцеві пристрої (Edge Devices). Таким чином, системи роботи можуть реагувати в режимі реального часу, не покладаючись на зовнішню хмару.
Світло -конструкція та модульні системи
Роботи стають все більш простішими, більш модульними та простішими у програмі. Це зменшує вхідні бар'єри для компаній, які хочуть автоматизувати.
Вдосконалена взаємодія людини-машини
Інтерфейси між людьми та роботами стають більш інтуїтивними. Обробка природної мови та розпізнавання жестів можуть призвести до ще більш плавної взаємодії. Крім того, нові інструменти розробки та середовища програмування дозволяють швидко адаптувати до сценаріїв індивідуального використання.
Інтеграція AI у повсякденне життя
Окрім промислових програм, робототехніка, що базується на АІ, все частіше з'являться в приватних домогосподарствах або в громадському просторі. Наприклад, роботи з доставкою, прибирання роботів або цифрових супутників для людей похилого віку є можливими полями застосування, які продовжуватимуть набувати важливості в майбутньому.
Підходить для цього;
12. Рекомендації щодо дій для компаній
Для того, щоб використовувати потенціал AI, робототехніки та автоматизації, як це можливо, та успішно освоїти існуючі виклики, доступні такі рекомендації:
Чітке визначення цілі
Компанії повинні точно визначити, чого вони хочуть досягти за допомогою AI та робототехніки. Тільки ті, хто має чіткі цілі та ключові фігури, можуть оцінити, чи варто проект та які кроки необхідні.
Поступово реалізація
Це може мати сенс почати з менших пілотних проектів, щоб отримати початковий досвід. Виходячи з цього, можна побачити, які технології особливо підходять у вашому власному середовищі. Потім успішні пілотні проекти можна масштабувати та розширитись на інші сфери.
Інвестиції в подальше навчання
Людський фактор залишається центральним в автоматизованих процесах. Високий рівень прийняття та ефективне використання нових технологій можна досягти лише в тому випадку, якщо працівники проходять навчання вчасно та ретельно. Це створює довіру та покращує результати.
Співпраця з експертами
Створення проекту KI або робототехніки часто вимагає міждисциплінарної команди. Компанії виграють від пошуку партнерів у вигляді співпраці зі стартапами, науково-дослідними інститутами або спеціалізованими постачальниками послуг.
Розгляд етичних та юридичних аспектів
Вводячи нові технології, захист даних, безпека даних та етичні принципи не повинні нехтувати. Рання юридична експертиза та залучення відповідних експертів запобігають проблемам та зміцнюють довіру громадськості.
Стійкість у фокусі
Розширені рішення AI та автоматизації завжди слід розглядати з точки зору стійкості. Компанії, які дотримуються підходів, що підтримують ресурси, зміцнюють свою конкурентоспроможність та роблять внесок у захист від клімату.
Шлях до інтелектуального виробництва: стратегії для компаній в епоху ШІ
AI, робототехніка та автоматизація - це вже не майбутня музика, але вже успішно використовується в компаніях у всьому світі. Вони становлять величезний потенціал для підвищення продуктивності, зменшення витрат та роблять умови праці більш безпечними та привабливішими. У той же час, однак, вони піддаються викликом: від проблем безпеки та регуляторних вимог до дефіциту кваліфікованих працівників до етичних та юридичних питань.
Тим не менш, численні практичні приклади показують, що стратегічно сплановане зобов’язання варто. Такі компанії, як Walmart, Brother International або Siemens, демонструють, як ланцюг поставок оптимізує ланцюг поставок за допомогою проектів AI та робототехніки, процес набору персоналу може бути прискорений, а виробничі процеси можуть бути більш ефективними. У автомобільній промисловості виробники, такі як BMW, використовують перші гуманоїди або когнітивні роботи, щоб полегшити працівників фізично стресової діяльності.
Експерти з промисловості та дослідження підтверджують, що варто просувати співпрацю людини-машини, а не зосереджуватися виключно на повністю автоматичному майбутньому. Для довгострокового успіху врівноважений баланс між навичками обладнання, можливостями автоматизації програмного забезпечення та незамінною творчістю, гнучкістю та досвідом людини є вирішальним.
І останнє, але не менш важливе, такі теми, як управління даними, етика, захист даних та стійкість у розробці сучасних систем ШІ та робототехніки, відіграють все більш важливу роль. Тільки ті, хто несе відповідальність за відповідальне та безпечне використання технологій, будуть успішними в довгостроковій перспективі - економічно та соціально.
В цілому AI, робототехніка та автоматизація розташовані на сильному шляху зростання та відкривають нові можливості майже у всіх галузях. Однак важливо, що ви можете не тільки керуватися технологічним правом, але й спостерігати за організаційними, юридичними та людськими аспектами. Це єдиний спосіб стати інтелектуальною виробничою реальністю та створити додаткову цінність для всіх, хто бере участь у довгостроковій перспективі.
Підходить для цього:
Ми там для вас - поради - планування - впровадження - управління проектами
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.