人工智能、机器人和自动化：智能生产的最后障碍

人工智能和机器人技术的实践：主要障碍以及如何克服它们

人工智能（AI）、机器人和自动化是现代工业转型背后的驱动力。这些技术有望提高生产力、效率和灵活性。然而，尽管它们的潜力得到了广泛认可，但公司在广泛使用这些创新之前仍面临着许多挑战。本报告重点介绍了成功实施人工智能、机器人和自动化的主要障碍、机遇和建议。

适合：

• 有效的计划和实施：现代存储结构中的AI，机器人和自动化

实施人工智能、机器人和自动化的障碍

安全问题和监管要求

人工智能系统和机器人的安全是企业关注的重点之一。特别是与人类密切合作的协作机器人（cobot）需要严格的安全预防措施，以避免发生事故。此外，这些技术还需遵守各国不同的监管要求。这种复杂性使得集成到现有流程变得困难。

公司必须制定全面的安全概念，包括技术和组织措施。除了物理保护机制之外，检测和避免潜在威胁的算法也至关重要。在汽车生产或化学工业等行业尤其如此，这些行业通常需要人与机器之间的协作。

成本高且融资选择有限

实施人工智能和机器人技术需要大量的财务投资。其中包括新算法的开发成本以及传感器、处理器和执行器等硬件的采购成本。此外，还有维护和培训成本，这对中小企业来说尤其具有挑战性。

解决这一障碍的一种方法是使用“机器人即服务”模型（RaaS）。这一概念允许公司按月租用机器人，而不必承担高昂的初始成本。同时，基于云的人工智能服务可以减少对昂贵硬件的依赖，并为企业提供更灵活的人工智能技术访问。

缺乏熟练工人和缺乏专业知识

人工智能技术的快速发展引发了对高素质专家的大量需求。机器学习、数据科学和机器人专家的需求量很大，但技术工人的供应往往无法满足需求。因此，公司必须投资于培训和继续教育，让现有员工为未来的需求做好准备。

公私伙伴关系和专门培训计划等举措可以帮助缩小这一差距。此外，Coursera 或 Udemy 等在线学习平台为公司提供了让员工接受高质量培训的机会。

IT基础设施和数据可用性

强大的IT基础设施是AI系统成功使用的基础。不具备必要的硬件和软件的公司面临着巨大的挑战。此外，高质量数据的可用性对于训练和运行人工智能算法至关重要。数据保护法规和不完善的数据格式使得获取相关信息变得困难。

开发标准化数据协议和建立安全数据平台可以提高数据可用性。同时，企业需要确保其IT基础设施具有足够的可扩展性和灵活性，以满足未来人工智能应用的需求。

道德和法律挑战

人工智能技术的使用引发了道德和法律问题。数据保护、歧视和错误决策的责任只是公司必须考虑的一些方面。特别是在医疗诊断或自主移动等领域，错误的决策可能会造成严重后果。

公司应制定使用人工智能的道德准则，并定期审查其系统的透明度和公平性。此外，有必要与监管机构合作，以确保现有法律得到遵守。

实施的成功因素

人机协作

工作的未来在于人与机器之间的协作。人工智能系统可以将人们从单调或危险的任务中解放出来，同时补充他们的创造力和解决问题的能力。例如，宝马等公司使用人形机器人来协助员工完成体力要求较高的任务。

适合：

• 未来是互动的：合作而非竞争——物联网、人工智能和机器人技术的令人兴奋的发展

试点项目和逐步整合

许多公司并没有立即进行大规模人工智能实施，而是依靠试点项目。这些使得在受控环境中测试新技术的优势并获得逐步扩展的见解成为可能。

可持续性和能源效率

另一个成功因素是考虑可持续发展目标。人工智能支持的系统可以帮助减少能源消耗并更有效地利用资源。将可持续发展置于自动化战略核心的公司既可以降低成本，又可以提高竞争力。

成功应用实例

沃尔玛：供应链优化

沃尔玛正在利用人工智能来优化其供应链。利用机器学习模型，该公司能够缩短交货时间并提高仓储效率。人工智能驱动的机器人有助于自动化库存管理，有助于降低成本和错误。

西门子：预测性维护

预测性维护是人工智能成功使用的另一个例子。西门子利用机器数据在早期检测潜在故障并主动规划维护措施。这不仅最大限度地减少了停机时间，还提高了生产率。

Sereact：体现人工智能

Sereact 公司专注于开发 Embodied AI，这项技术使机器人能够执行未经明确训练的任务。这种灵活性使公司即使在动态环境中也能有效地使用机器人。

对公司的行动建议

明确的目标

公司在投资人工智能和机器人技术之前应该定义明确的目标。这些目标应该是可衡量的，并且基于各自行业的具体要求。

员工进一步培训

培训员工对于促进新技术的接受和充分发挥他们的潜力至关重要。公司应专门投资于进一步的培训计划，并提供促进知识转移的平台。

与技术合作伙伴的合作

与经验丰富的技术合作伙伴合作有助于加速人工智能和机器人系统的实施。这些合作伙伴可以提供有关最佳实践的宝贵见解，并帮助公司开发量身定制的解决方案。

道德方面的考虑

道德问题应从一开始就将其纳入发展过程。公司应确保其AI系统透明，公平和负责。

智能生产：通过人机合作提高效率

AI，机器人技术和自动化为工业生产提供了巨大的机会。愿意投资这些技术并掌握相关挑战的公司可以实现巨大的竞争优势。一种战略方法，考虑到安全方面，成本，道德问题和员工的接受。智能生产的未来在于人与机器之间的明智合作 - 以及将技术作为创新和可持续性的推动者。

当一家公司的数字形象决定其成功时，面临的挑战是如何使这种形象真实、个性化和影响深远。 Xpert.Digital 提供了一种创新的解决方案，将自己定位为行业中心、博客和品牌大使之间的交叉点。 它将传播和销售渠道的优势结合在一个平台上，并可以以 18 种不同的语言进行发布。 与合作伙伴门户网站的合作以及在 Google 新闻和包含约 8,000 名记者和读者的新闻分发列表上发布文章的可能性，最大限度地提高了内容的覆盖范围和可见性。 这是外部销售和营销（SMarketing）的一个重要因素。

更多相关信息请点击这里：

• 真正的。 个别地。 全球：适合您公司的 Xpert.Digital 战略

为什么自动化是竞争力的关键

人工智能（AI），机器人技术和自动化的快速发展从根本上改变了工业范式。这些技术不再被视为未来派的愿景，而是有切实的工具，具有彻底改变生产格局的潜力。公司的决策者越来越认识到这些技术提供的巨大机会，并将其视为未来竞争力和创新的关键。但是，向智能生产环境的转变并非没有挑战。尽管兴趣极大且期望很高，但仍有一些障碍必须克服，以确保对公司中的AI，机器人技术和自动化的全面实施。

这种背景分析阐明了智能生产途径的基本障碍。它根据研究，专家意见和实际例子来研究这些挑战。此外，还显示了策略和解决方案，以成功克服这些障碍并利用技术的全部潜力。

实施AI，机器人技术和自动化的主要障碍

新技术的引入始终与挑战有关。在AI，机器人技术和自动化的背景下，它们在互锁并需要整体观点的不同领域表现出来。

1。安全问题和监管要求

最大的障碍之一，尤其是在安全意识的行业（例如汽车生产或航空航天）中，是通用机器人的一项研究。对员工安全的担忧与机器人的结合，不可预见的AI决定的潜在风险以及遵守复杂的监管要求的可能性引起了谨慎的态度。

协作机器人（Cobots）的整合（与人的一面）需要复杂的安全概念。这些都必须确保员工的身体安全，并确保机器人中的AI系统可靠地工作。遵守严格的安全标准，这些标准因各个国家 /地区而异，而且从行业到工业是另一个挑战。公司不仅必须遵守当地规定，而且还要考虑国际准则和建议，以便采取合法的行动。

为了克服这一障碍，投资于强大而多层的安全概念至关重要。这包括实施紧急系统，使用传感器来识别障碍以及在安全处理机器人的安全处理方面对员工进行培训。此外，公司必须确保对其AI系统进行不断监控并检查其安全性。

2。高昂的成本和缺少资金

基于AI的系统的初始投资成本通常很大。它们代表了中小型公司的重大负担（SME）。高现代传感器，复杂的机器人臂和训练AI模型的必要基础设施迅速成本高昂。

精确量化AI项目投资回报率（ROI）的困难使融资的发现更加困难。与经典投资相比，成本和收益通常更容易预测，AI实施的影响更加复杂和复杂。许多AI项目仅在一段时间后才能产生全部效果，这一事实可以做出投资的决定。

为了克服这一成本障碍，公司应考虑替代融资模式，例如州支持计划，租赁期权或基于云的AI服务。从选定地区的试点项目开始的AI解决方案的逐步实施也可以帮助减少初始投资并最大程度地降低风险。

3。缺乏专业知识和熟练工人的短缺

ACI地区熟练工人的短缺是一个全球问题，它极大地阻碍了公司的新技术。 AI系统的开发和运行需要能够开发复杂算法，分析数据和培训AI模型的高素质专家。这些专家的需求很高，在就业市场上很难找到。

公司必须投资对员工的进一步培训，并采取新的招聘方式，以建立所需的技能。这不仅包括对AI和机器人技术领域中熟练工人的培训，还包括在其他领域对员工进行进一步培训，以满足工作世界的不断变化。与基于AI的系统互动并解释其结果的能力对于将来的许多专业至关重要。

4。IT基础架构和数据可用性

强大的IT基础架构是成功使用AI系统的基础。但是，许多公司没有操作AI应用程序所需的硬件和软件。训练复杂AI模型的必要计算能力需要强大的服务器和存储系统。此外，快速可靠的网络连接对于在不同位置和系统之间交换数据至关重要。

高质量数据的可用性是另一个关键的成功因素。 AI模型需要大量数据来学习和改进。数据不仅必须可用，而且还必须与各自的应用程序清洁，完全且相关。建立合适的数据基础架构，该数据基础架构整合来自不同来源的数据并为AI分析做准备是许多公司面临巨大挑战的复杂任务。

5。道德和法律问题

AI的使用提出了许多必须仔细检查的道德问题。这包括在AI系统做出错误决策，用户隐私的保护以及避免歧视算法扭曲的情况下的责任问题。在许多领域仍不清楚使用AI的法律框架。公司必须意识到，他们对其AI系统的影响负责，并且现有的法律法规可能不足以涵盖AI使用的所有方面。

可以做出自主决定的AI系统的发展需要仔细的道德考虑。公司必须确保其AI系统公平，透明和负责任。此外，您必须制定明确的准则和流程，以确保遵守道德和法律标准。 AI的快速发展需要适应现有的法律法规。

6.员工的接受和信任

引入AI系统会导致员工之间的不确定性和恐惧。担心由于自动化而失去工作是普遍的，并且会影响新技术的接受。此外，AI系统监控，不信任和抵制员工的工作可以监控，不信任和抵抗的想法。

为了应对这些挑战，重要的是要在早期阶段将员工纳入转型过程，并透明地传达AI的优势。公司必须培训员工如何使用AI系统以及这些系统如何在日常工作中为他们提供支持。员工必须感觉到AI系统不是为取代他们而言，而是为了支持和减轻他们的工作。

7。可持续性和能源效率

可持续性和能源效率不仅是社会义务，而且是公司竞争力的主要因素。机器人技术在实现可持续性目标方面起着至关重要的作用，因为它们可以减少材料消耗，提高能源效率并减少浪费。因此，最大程度地减少生态足迹的可持续机器人解决方案的开发和实施至关重要。

公司必须实现联合国可持续性目标和相关法规，以保持竞争力。将机器人集成到生产过程中，不仅可以更有效地利用资源，而且还可以减少排放和改善的废物管理。

新的商业模式和技术

新的商业模式的开发，例如“机器人 - 服务”（RAAS），使公司能够租用机器人并获得维护和支持。该模型降低了初始投资，并使中小型公司更容易获得机器人技术。借助RAA，公司可以对不断变化的生产需求做出更灵活的反应，并从自动化的优势中受益，而不必进行高初始投资。

关于挑战的专家意见

来自行业和研究的专家强调了实施AI，机器人技术和自动化时以人为中心的工作设计的重要性。在人类和机器的结合中，他们看到了最大的工作机会。人工智能系统应支持人们并减轻单调或危险的任务，但不要取代。

博士国际机器人技术联合会（IFR）秘书长苏珊·比勒（Susanne Bieller）强调，在可预见的未来将没有人工机器人智能在所有领域都优于人类智能。即使使用AI，机器人也将无法完全取代人类适应，灵活性和解决问题的能力。她认为在环境领域的机器人技术和机器人性能的优化方面是最明智的用例。

博士教授德国人工智能研究中心（DFKI）研究主管Jan Peters认为，如果周围环境不再需要适应机器人，则认为工业机器人技术的潜力很大。他坚信，如果机器人负担得起，机器人将进入数百万家庭。

来自Delta Electronics的Michael Mayer-Rosa强调需要应对诸如保证安全和可靠性，数据处理的复杂性，集成到现有系统中以及遵守道德和法律标准等挑战。

Robotics首席执行官Jens Kotlarski强调了AI对于机器人使用的灵活性的重要性，尤其是对于具有动态变化的复杂任务或过程。

实施AI，机器人技术和自动化的成功示例

许多公司已经成功地将AI，机器人技术和自动化整合到其业务流程中，并取得了令人印象深刻的成果。

沃尔玛

零售公司使用AI来优化其供应链。通过使用机器学习，沃尔玛可以缩短交货时间并优化库存。基于AI的机器人用于库存管理和自动仓库。

国际兄弟

该公司已成功将AI集成到其招聘过程中。 AI支持的系统有助于确定合适的候选人，计划求职面试并回答常见问题解答。结果，兄弟能够显着增加应用的数量，并减少占领开放区域的时间。

西门子

技术公司使用AI在其制造过程中实施预测维护。通过分析机器数据，可以在早期阶段识别潜在的故障，并可以主动计划维护措施。这可以最大程度地减少停机时间并提高生产率。此外，西门子还使用AI模型来优化和控制其制造系统中的生产过程。

宝马

汽车制造商测试了人类机器人在生产中的使用，以支持员工在体能疲惫的任务中。宝马还检查配备了AI的认知机器人的使用，可以更好地捕获周围环境。

血清

这家基于斯图加特的公司专门研究机器人体现的AI。该公司将视觉零照片与自然语言的聊天讲师结合在一起。由于这些功能，机器人可以执行未经明确培训的任务。

机器人在自动化中的作用

自动化中使用了不同类型的机器人，每种机器人都有其自身的优势和应用领域：

协作机器人（cobots）

配角的设计方式使他们可以安全地与人合作。它们通常用于需要精确和技能的任务，例如： B.组装工作或质量控制。

自主移动机器人 (AMR)

AMR可以在周围环境中独立移动，并且经常用于物流和仓储中以运输或采摘材料。

人形机器人

人形机器人的形式类似于人，用于需要人类技能的任务，例如： B.与客户互动或支持复杂的手动活动。

适合：

• 1800 亿美元的市场：2024 年是人工智能年 - 2025 年可能是协作机器人和机器人技术年

法律和道德方面

与AI和机器人技术有关的道德和法律问题很复杂，需要进行全面的讨论和明确的准则。

法律挑战

法律问题主要涉及责任和批准，尤其是在医疗保健系统中。由于AI系统被设计为学习系统，因此存在风险评估和明确责任分配的问题。

道德方面

道德挑战会导致数据保护，歧视和自治。重要的是，AI系统公平，透明地工作并尊重用户的隐私。一个特殊的困境是针对开发AI技术的公司，也可以用于军事应用。

AI，机器人技术和自动化的成本和投资回报率

对AI和机器人技术的投资与成本有关，但要查看可能的投资回报率也很重要。

成本因素

费用包括收购成本，实施成本，许可费，维护成本和培训成本。确切的高度取决于系统的复杂性和相应的应用。

ROI计算

ROI的计算很复杂，必须考虑各种因素，例如： B.节省，提高生产率，提高销售额和节省成本。研究表明，具有RPA的公司实现了高ROI，并且可以在短时间内摊销其投资。

对工作和资格要求的影响

人工智能，机器人技术和自动化将从根本上改变工作世界。

改变工作世界

许多常规任务是自动化的，这可能导致失业。同时，在AI开发，机器人技术和数据分析等领域创造了新的工作。

新的资格要求

人工智能的分布增加需要员工的新资格。研究预测，很大一部分员工将需要进行再培训或进一步培训，以跟上工作世界的变化。大型语言模型（LLM）特别有可能承担重要的工作任务。

自动化三角

“自动化三角形”的概念强调了平衡方法对自动化的重要性。在这个三角形的硬件自动化功能中，软件自动化的可能性和人类工人的可能性与其适应性，创造力和韧性保持平衡。

人机协作

工作的未来在于人与机器之间的合作。 AI系统应支持人们并减轻单调或危险的任务。人类的创造力和灵活性仍在需求中。

人与机器：合作在数字时代的关键作用

AI，机器人技术和自动化为公司提供了提高效率，降低成本和提高竞争力的巨大潜力。但是，这些技术的实施与挑战有关。必须考虑安全问题，高昂的成本，熟练工人的短缺，道德和法律问题以及接受员工的接受。

成功的公司展示了AI，机器人技术和自动化如何可获利使用。沃尔玛（Walmart）优化了其供应链，兄弟在国际上自动化了招聘过程，西门子使用KI来预测维护和过程控制。

工作的未来在于人机合作。 AI系统应支持人们并减轻单调或危险的任务。人类的创造力和灵活性仍在需求中。

为了充分利用AI，机器人技术和自动化的潜力，公司必须积极应对挑战并创建必要的框架。对进一步培训的投资，建立强大的IT基础设施并考虑道德和法律方面对成功至关重要。

基于AI的机器人技术的未来趋势将推动更聪明，更灵活的机器人的开发，这可以更好地适应动态环境并执行更复杂的任务。 AI将AI集成到机器人技术中将继续加速各种行业的自动化，并在物流，医疗保健和农业等领域提出新的应用。

对企业的建议

想要成功实施AI，机器人技术和自动化的公司应考虑以下建议：

• 明确的目标定义：定义使用AI和机器人技术来选择正确解决方案并最大化ROI的明确目标。
• 实施：从试点项目开始，以测试技术的附加值并逐渐扩展成功的方法。
• 投资进一步的培训：希望您的员工处理AI系统和机器人，以促进接受并充分利用技术的潜力。
• 与专家合作：与技术合作伙伴和AI专家合作开发量身定制的解决方案并掌握实施挑战。
• 道德和法律方面：考虑AI和机器人技术的道德和法律含义，并确保您的系统能够公平，透明，负责任地工作。

通过考虑这些建议，公司可以利用AI，机器人技术和自动化的优势，并成功地掌握了智能生产途中的挑战。转变为智能生产是一个连续的过程，需要灵活性，创新意愿以及跟上不断变化的技术的能力。这是确保其竞争力并利用这些技术提供的机会的唯一方法。

☑️ 为中小企业提供战略、咨询、规划和实施方面的支持

☑️ 创建或调整数字战略和数字化

☑️国际销售流程的扩展和优化

☑️ 全球数字 B2B 交易平台

☑️ 开拓业务发展

 

我很乐意担任您的个人顾问。

您可以通过填写下面的联系表与我联系，或者直接致电+49 89 89 674 804 （慕尼黑） 。

我很期待我们的联合项目。

 

 

Xpert.Digital 是一个专注于数字化、机械工程、物流/内部物流和光伏的工业中心。

凭借我们的360°业务发展解决方案，我们为知名企业提供从新业务到售后的支持。

市场情报、营销、营销自动化、内容开发、公关、邮件活动、个性化社交媒体和潜在客户培育是我们数字工具的一部分。

您可以通过以下网址了解更多信息： www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus