就业杀手还是就业委员会？自动化、人工智能和机器人的真相——从装配线到“思维线”？ – 图片：Xpert.Digital
智能工厂：智能生产之路的挑战与解决方案
从装配线到“思维线”：AI机器人正在改变行业规则
工业生产正在经历深刻变革。人工智能 (AI)、机器人和自动化等新技术有望给从制造和物流到医疗保健和零售业的几乎每个行业带来深远的变化。许多决策者意识到这些技术的巨大潜力，并将人工智能、机器人和自动化视为未来的关键。与此同时，实践表明，全面建立智能生产和流程链还需要克服很大的障碍。
下面探讨了智能生产之路上存在哪些障碍，企业如何成功应对这些挑战，以及哪些趋势和发展正在塑造人工智能、机器人和自动化的未来。重点是有理有据且易于理解的演示：强调最重要的方面，解释所需的技术术语并得出实践行动建议。
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1. 人工智能、机器人和自动化的潜力和重要性
提高竞争力和增长的革命性技术
企业越来越多地转向人工智能系统、机器人和自动化，因为他们期望生产力显着提高、成本更低、竞争力更强。在许多领域已经可以观察到具体的结果：例如，人工智能支持的系统可以执行复杂的分析，识别生产过程中的错误来源或实现机器的预测性维护。机器人可以承担单调、体力要求高且有潜在危险的任务，而自动化流程则可以优化整个供应链的效率。
实践中的例子
- 物流：自主移动机器人 (AMR) 在仓库中用于拣选或运输货物。这提高了效率并减轻了员工的负担。
- 制造：协作机器人（cobots）与人并肩工作，可以灵活调整生产步骤。
- 服务业：人工智能系统可以处理客户询问，使用自动聊天机器人回答问题，从而改善客户服务。
- 医疗保健：机器人用于手术或康复，而人工智能应用可以协助医生进行诊断。
这些例子说明了广泛的应用。然而，尽管有这些积极的前景，但仍然存在各种挑战，使得广泛使用的突破变得更加困难。
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2. 主要障碍和挑战
安全问题和监管要求
公司和公众通常谨慎对待新技术。安全问题起着核心作用：当机器人直接与人一起工作时，必须防止发生事故。对于与员工共享工作空间的协作机器人（cobot）来说尤其如此。即使是最小的不正确动作也可能产生潜在的严重后果，这就是为什么系统通常配备额外的传感器、自动停止机制或保护装置。
“公司必须投资强大的安全概念，以便人工智能系统和机器人符合适用的安全标准”，这是行业和研究机构经常听到的要求。此外，许多行业都适用严格的监管要求，从数据保护到产品责任。尤其是在人工智能应用中，如果学习系统做出了错误的决定，如何回答责任问题尚不清楚。立法必须及时对此进行调整，创造明确的框架条件。
成本高且缺乏融资
成本仍然是一个主要障碍。人工智能解决方案以及机器人和自动化解决方案的开发和实施需要大量的初始投资。这从硬件开始，例如传感器和执行器，然后是机器人平台，还包括高度专业化的组件，例如激光雷达或强大的处理器。另一个成本点是软件开发：有时必须针对特殊用例开发和训练人工智能算法，这需要合格的专家和昂贵的计算能力。
财务负担往往是一个主要障碍，特别是对于中小型企业来说，尤其是因为人工智能项目的具体投资回报率（ROI）并不总是能够提前准确确定。但是，有一些方法可以解决这些问题：
- 云服务：基于云的AI服务使企业可以灵活租用计算能力和存储空间，从而避免高昂的硬件成本。
- 试点项目：公司可以从较小的项目开始，并在进行较大投资之前衡量其成功程度。
- 合作和研究项目：与大学、研究机构或技术合作伙伴的合作可以分担成本和交流知识。
缺乏熟练工人和缺乏专业知识
缺乏合格的人员是实施人工智能和机器人项目时面临的最大挑战之一。公司需要既具备编程知识又对机器学习、机器人控制和数据分析有深入了解的专家。同时，还需要界面技能，因为将人工智能或机器人解决方案集成到现有流程中还需要了解业务流程和战略规划。
如果不及时找到这些技术工人，发展就会缓慢。为了解决这个问题，许多公司依靠对现有员工进行进一步培训。新的学习形式、认证计划和在线课程使得向员工传授相关的人工智能和自动化知识成为可能，而无需他们放弃工作。另一种选择是加强与已经在这些领域建立能力的教育机构或初创企业的合作。
IT基础设施和数据可用性
现代人工智能和机器人系统依赖于可靠且强大的 IT 基础设施。必须记录、传输、存储和评估大量数据。实时处理在生产环境中也很重要——延迟可能会导致机器或产品损坏。如果公司网络不稳定或太慢，AI应用的使用范围就很有限。
除了基础设施之外，数据的质量和可用性也是至关重要的因素。人工智能模型必须使用大量数据进行训练，以便它们能够识别联系并从中学习。然而，通常缺乏标准化格式或充分标记的数据集。此外，许多领域，尤其是 B2B 环境中，还存在数据保护、商业秘密和合规性方面的担忧。因此，公司需要制定有效数据管理的概念，例如引入数据治理准则并确保安全、透明地处理数据。
道德和法律方面
人工智能系统和机器人引发了许多道德和法律问题。主要焦点是责任：如果人工智能支持的应用程序做出错误的预测或机器人在关键场景中做出错误的反应，谁该承担责任？还有关于数据保护和隐私的问题。评估个人数据的人工智能应用程序必须遵守严格的数据保护准则。许多行业还担心，如果使用的数据不够多样化，人工智能系统可能会增加偏见和歧视。
还有关于人工智能和机器人技术的军事应用的讨论。开发军民两用技术的公司面临着其产品也可能用于军事目的的指控。在这里，道德必须植根于公司战略中，以防止滥用。在日常生活中，例如服务机器人或基于人工智能的家庭辅助系统，数据保护和隐私是产品开发过程中应考虑的核心方面。
员工的接受和信任
尽管人们对新技术充满热情，但不应忘记，人工智能和机器人技术在公司中的引入给员工带来了重大变化。人们常常担心可能会失业，或者员工会因持续监控而承受压力。因此，必须尽早、透明地沟通如何使用该技术以及它将给每个参与者带来什么好处。
“未来在于人类和机器之间的协作，而不是位移，”这是一句经常被引用的座右铭。员工应该参与决策过程，以便他们能够认同创新。继续教育计划和培训有助于减少应对人工智能、机器人和自动化时的恐惧并增强信心。
3、产业界和研究界的声音
业界普遍认为，人工智能和机器人技术主要是为了扩展人们的能力，让人们的工作更安全、更高效。在许多专家看来，用智能机器完全取代人类工人既不现实，也不可取。
博士。国际机器人联合会（IFR）秘书长苏珊娜·比勒（Susanne Bieller）经常被引用说：“在可预见的未来，不会出现在所有领域都优于人类智能的人工智能机器人。”目前与人工智能的结合还不能完全取代人类的适应性、灵活性和创造性解决问题的能力。相反，她看到了“机器人技术中人工智能最有用的用例是环境识别和优化机器人性能。”
还有教授、博士。著名AI研究中心的研究负责人Jan Peters看到了工业机器人的巨大潜力，特别是在未来环境不再需要适应机器人的前提下，但机器人将拥有适应的能力不同的任务独立设置生产环境。 “我相信，一旦机器人能够负担得起，就会进入千家万户”，这是他在采访中多次表达的愿景。
一家科技公司的代表 Michael Mayer-Rosa 强调，安全性和可靠性、数据处理的复杂性以及道德和法律问题是最大的挑战。同样，机器人公司董事总经理 Jens Kotlarski 强调了人工智能对于机器人使用灵活设计的重要性，尤其是在复杂任务或动态变化的场景中。
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4、实践中的成功范例
对成功实施的观察表明，如果公司能够克服技术、组织和文化障碍，人工智能、机器人和自动化所蕴藏的潜力。
- 沃尔玛：该公司利用人工智能来优化供应链、缩短交货时间并提高库存水平。此外，沃尔玛还使用人工智能机器人来管理库存。效率的提高对整个价值链产生积极影响。
- 兄弟国际：兄弟国际依靠人工智能进行招聘。自动化系统会识别合适的候选人，安排面试并回答申请过程中的标准化问题。这大大减少了填补职位所需的时间。
- 西门子：该集团使用人工智能在生产中进行预测性维护。通过分析机器数据，可以及早发现潜在故障并有计划地进行补救。这减少了停机时间并提高了生产率。此外，人工智能模型用于优化和控制生产流程，从而降低能源消耗并提高生产速度。
- 宝马：工厂首次使用人形机器人来支持重体力劳动的员工。宝马还在研究认知机器人的使用，这些机器人可以利用人工智能感知周围环境并执行更复杂的任务。
- Sereact：一家致力于所谓“嵌入式人工智能”的公司。在这里，视觉零样本推理和语音指令相结合，使机器人也可以执行未经过明确训练的任务。这种灵活性可以带来巨大的优势，特别是在车间和存储区域中使用，例如当流程频繁变化时。
5. 自动化领域机器人的类型
机器人技术近年来发展迅速。针对特殊要求开发了不同类型的机器人，每种机器人都有自己的优势：
- 协作机器人（Cobot）：协作机器人旨在直接与人合作。他们拥有旨在防止事故发生并且相对容易编程的传感器系统。典型的应用领域包括装配工作、精密工作或质量保证。
- 自主移动机器人（AMR）：AMR 在没有固定指导的情况下在其环境中导航，并且可以独立规划路线。这使得它们在物流中非常受欢迎，例如将物料从一个地方运送到另一个地方或在仓库中独立进行订单拣选。
- 人形机器人：这些机器人模仿人类的形状和动作。您的应用领域涵盖从护理和支持到贸易展览会上的演示活动。它们通常比协作机器人或 AMR 更昂贵、更复杂，但未来它们可能在需要人类互动和精细运动技能的领域特别有趣。
6. 可持续性和能源效率
近年来变得越来越重要的一个方面是可持续性问题。人工智能和机器人技术可以在很多方面使生产更加生态和资源高效。生产流程的自动优化有助于减少材料浪费、优化维护间隔并更好地利用能源。
例如，机器人可以被编程为仅在实际需要时工作，或者在非高峰时间切换到节能模式。在供应链中，可以通过智能路线规划来减少二氧化碳排放。此外，传感器和人工智能分析可以更轻松地发现生产过程中的薄弱环节，从而更针对性地利用资源。
积极致力于节能自动化的公司通常不仅仅从财务方面受益。由于严格的环境标准和二氧化碳减排目标日益成为竞争因素，可持续生产也能提升声誉并确保长期市场优势。
7. 人工智能、机器人和自动化的成本和投资回报率
成本因素
引入人工智能和机器人系统的总成本可以由许多部分组成：
- 购买物理设备（机械臂、传感器、硬件）
- 软件开发与实施
- 人工智能工具和数据处理平台的许可费
- 维护和服务合同
- 员工培训和继续教育
计算投资回报率
公司通常根据投资回报来评估人工智能项目。这意味着要计算在什么时候投资将以节省成本或额外销售的形式得到补偿，以及中期预计可以获得多少利润。值得注意的是，人工智能、机器人和自动化解决方案不仅可以直接节省时间和成本，而且通常还可以提高产品质量、员工满意度和客户忠诚度。
实践经验表明，如果规划和实施得当，自动化流程的投资通常可以在几个月内收回成本。一个典型的例子是管理或客户服务中的机器人流程自动化 (RPA)，其中重复性任务是自动化的，因此可以更经济高效地完成。
8. 对工作世界和技能要求的影响
改变工作世界
一方面，人工智能和机器人技术的使用可以取代日常活动，从而危及就业；另一方面，新的专业领域正在出现，例如人工智能开发、数据分析或复杂自动化系统的维护。当人工智能支持的工具使日常工作变得更加轻松并能够专注于更复杂、更具创造性的任务时，传统职业也将迎来新的机遇。
这导致了技能配置的转变：以前纯手工技能就足够了，现在需要数据处理、自动化和人工智能应用的基础知识。同时，人机协作需要一定的技术理解和参与新工作流程的意愿。
新的资格要求
许多研究认为，未来几年，很大一部分员工将需要进一步培训或再培训，才能跟上变化。使用和理解人工智能应用程序的能力起着特别重要的作用。未来，那些能够设计、支持或进一步开发复杂自动化流程的人才将会非常受欢迎。
大语言模型（LLM）的话题，即几乎可以真实地模仿人类交流的人工智能语言模型，目前受到了广泛的关注。这些模型可用于各种任务，例如自动文本生成、回答客户询问或公司的知识管理。据估计，法学硕士将来可以承担很大一部分办公室工作，从而提高许多领域的生产力。然而，重要的是员工要学会熟练地使用这些系统并批判性地质疑它们。
“自动化三角”
在有关未来工作的讨论中经常引用“自动化三角”的概念。它代表了以下之间的平衡：
- 硬件自动化（机器人、机器）
- 软件自动化（例如 RPA、AI 算法）
- 劳动力（具有创造力、社交互动和灵活性）
“成功的关键在于机器和人类才能的最佳结合。在这个理念中，人类和机器应该相辅相成：机器承担重复、艰苦和危险的工作；人们专注于需要判断力、同理心或创造性解决问题的任务。
9. 新商业模式：机器人即服务（RaaS）
公司采用机器人技术的一个有趣的发展是服务模型的出现。与软件即服务（SaaS）类似，企业可以在有限的时间内租用机器人和相关服务，例如维护和支持，而不是购买它们。这种方法称为机器人即服务 (RaaS)。
RaaS 使中小型企业（尤其是中小型企业）更容易引入自动化技术，因为不需要高昂的初始投资。服务提供商通常负责机器人的顺利运行和定期更新。这降低了昂贵的不良投资的风险并加快了实施速度。同时，RaaS 是一种促进持续创新的商业模式，因为制造商不断致力于改进以在竞争激烈的市场中生存。
10. 法律和道德问题
法律挑战
在医疗保健领域以及其他敏感领域，人工智能系统的责任和审批话题正在得到深入讨论。一个核心问题是：如何证明持续学习系统的行为在使用过程中不断变化？传统的审批程序通常是静态的，并且仅在有限程度上符合自学习算法的性质。因此，未来的法律框架必须制定如何对软件更新和新培训的技能进行合法评估的规则。
道德方面
除了法律方面之外，道德问题也很紧迫。可用于军事目的的人工智能的发展引发了良心冲突。公司面临着确保其技术不被用于不道德目的的挑战。此外，避免数据中所谓的“偏差”也很重要，这样算法才能做出公平的决策。
隐私和数据保护也发挥着重要作用。家庭中的智能设备，例如吸尘器机器人或数字语音助手，不断收集有关周围环境的信息。用户必须能够相信这些数据是安全的并且不会被滥用。
11.基于人工智能的机器人技术的未来趋势
未来几年，人工智能和机器人技术的进一步发展将在越来越多的生活和工作领域中显现出来。一些趋势正在出现：
自适应学习和灵活的自动化
人工智能系统将越来越能够分析其环境并动态调整其行为。这使得机器人解决方案更加通用，并能够在不断变化的生产环境中更有效地使用。
边缘计算
为了减少延迟并更安全地处理数据，许多公司正在将AI功能转移到本地设备（边缘设备）。这使得机器人系统能够实时做出反应，而无需依赖外部云。
轻质结构和模块化系统
机器人变得越来越轻、更加模块化并且更容易编程。这降低了想要自动化的公司的进入壁垒。
改进的人机交互
人类和机器人之间的界面变得更加直观。自然语言处理和手势识别可以带来更流畅的交互。此外，新的开发工具和编程环境可以快速适应个别应用场景。
将人工智能融入日常生活
除了工业应用之外，人工智能支持的机器人技术将越来越多地出现在私人家庭或公共场所。例如，送货机器人、清洁机器人或老年人的数字伴侣都是可以想象的应用领域，这些领域在未来将继续变得越来越重要。
恰如其分；
12. 对公司的行动建议
为了充分利用人工智能、机器人和自动化的潜力并成功应对现有挑战，建议提出以下建议：
明确的目标定义
公司应该准确定义他们希望通过人工智能和机器人技术实现什么目标。只有那些有明确目标和关键人物的人才能评估一个项目是否值得以及需要采取哪些步骤。
分步实施
从较小的试点项目开始以获得初步经验可能是有意义的。在此基础上，您可以确定哪些技术特别适合您自己的环境。成功的试点项目可以扩大规模并扩展到其他领域。
进一步培训投资
人为因素仍然是自动化流程的核心。只有员工及时接受全面的培训，才能实现对新技术的高水平接受和有效使用。这可以建立信任并改善结果。
与专家合作
构建人工智能或机器人项目通常需要跨学科团队。公司通过寻找合作伙伴受益——无论是与初创企业、研究机构还是专业服务提供商合作。
考虑道德和法律方面
在引入新技术时，不能忽视数据保护、数据安全和道德原则。早期的法律审查和适当专家的参与可以预防问题并增强公众信任。
关注可持续发展
应始终从可持续发展的角度来看待先进的人工智能和自动化解决方案。追求资源节约方法的公司增强了竞争力，并为气候保护做出了贡献。
智能生产之路：AI时代企业的策略
人工智能、机器人和自动化不再是未来的事物，但已经在世界各地的公司中得到成功应用。它们在提高生产力、降低成本以及使工作条件更安全、更有吸引力方面具有巨大的潜力。然而，与此同时，它们也充满了挑战：从安全问题和监管要求到技术工人短缺，再到道德和法律问题。
尽管如此，大量的实际例子证明，战略性规划的部署是值得的。沃尔玛、兄弟国际和西门子等公司展示了人工智能和机器人项目如何优化供应链、加速招聘流程并提高生产流程效率。在汽车行业，宝马等制造商正在使用首款类人机器人或认知机器人来减轻员工的体力消耗任务。
来自行业和研究的专家意见证实，值得促进人机协作，而不是仅仅关注完全自动化的未来。为了取得长期成功，硬件能力、软件自动化的可能性以及人们不可替代的创造力、灵活性和经验之间的平衡至关重要。
最后但并非最不重要的一点是，数据管理、道德、数据保护和可持续性等主题在现代人工智能和机器人系统的发展中发挥着越来越重要的作用。只有那些负责并安全地使用技术的人才能在经济和社会方面取得长期成功。
总体而言，人工智能、机器人和自动化正在强劲增长，并为几乎所有行业的公司带来了新的机遇。然而，至关重要的是，您不仅要让对技术的热情引导您，还要考虑组织、法律和人员方面。这是智能生产成为现实并为每个参与者创造长期附加值的唯一途径。
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