- Patiesai digitālajai transformācijai ir jārada izmērāma ietekme uz ieguldījumu atdevi un darbības efektivitāti, izvairoties no vienkāršas tehnoloģiskas rotāšanas.
- Sadarbības roboti (koboti) un mobilā robotika ar SLAM tehnoloģiju nodrošina drošu un elastīgu mijiedarbību starp cilvēkiem un mašīnām.
- Ģeneratīvā mākslīgā intelekta un nepārtrauktas mācīšanās ieviešana ļauj robotizētām sistēmām pielāgoties mainīgajai videi bez nepieciešamības pārprogrammēt.
Runājot par telpas digitalizāciju, ir viegli iekrist "tehnoloģisko dekorāciju" radīšanas slazdā — tas ir, pievienojot ekrānus un sīkrīkus, kas izskatās lieliski, bet kam nav reāla mērķa. Patiesa transformācija notiek tad, kad tehnoloģijas tiek integrētas tā, lai tās tieši ietekmētu darbību, uzlabotu telpu lietotāju pieredzi un, pats galvenais, nodrošinātu izmērāmu un pamatotu ieguldījumu atdevi (ROI) , kas neatstāj nekādas šaubas par to lietderību.
Šajā ekosistēmā rodas pamatots jautājums par to, kam vajadzētu vadīt šīs ieviešanas. Vai tam vajadzētu būt CIO, CFO vai varbūt ārējam pakalpojumu sniedzējam? Vienkāršas atbildes nav, taču ir skaidrs, ka tieši tehnoloģiskās vīzijas un finanšu pārvaldības koordinācija ļauj tādiem projektiem kā veselības aprūpes iestāžu modernizācija sasniegt ārkārtīgi augstu klientu apmierinātības (NPS) līmeni, kas tuvojas 85%.
Jaunā rūpnieciskās un sadarbības robotikas ēra
Mūsdienās tiek lēsts, ka 85% atkārtotu uzdevumu tādās nozarēs kā loģistika un ražošana jau varētu automatizēt, izmantojot pieejamās tehnoloģijas. Neskatoties uz to, daudzi uzņēmumi joprojām ir iestrēguši manuālos procesos, kas kavē to produktivitāti. Risinājums ir nākamās paaudzes robotika, kurā koboti jeb sadarbības roboti strādā blakus cilvēkiem, neizmantojot drošības barjeras, pateicoties spēka sensoriem un progresīvām redzes sistēmām.
Šīs sistēmas nav paredzētas darbinieku aizstāšanai, bet gan kā inteliģenti partneri . Integrējot mākslīgo intelektu un klātbūtnes noteikšanas algoritmus, roboti var pieņemt lēmumus reāllaikā, ievērojami samazinot kļūdas un ļaujot uzņēmumiem būt daudz elastīgākiem mainīgā pieprasījuma un revolucionāro digitālo tehnoloģiju ietekmē uz kvalificēta darbaspēka tirgu.
Adaptīvās sistēmas un nepārtraukta mācīšanās
Mēs vairs nerunājam par stingriem robotiem, kas dara tikai vienu lietu. Tagad ir pieejami pielāgojami risinājumi , kas ļauj mašīnām mācīties un dinamiski izlemt, kā veikt uzdevumu. Tādās nozarēs kā pārtikas pārstrāde vai ražošana tas pilnībā maina spēles noteikumus, jo robots var pārslēgt uzdevumus bez sarežģītas pārprogrammēšanas, pielāgojoties detaļai, kas atrodas tā priekšā.
Spilgts piemērs ir tādu sistēmu izstrāde, kas spēj manipulēt ar heterogēniem objektiem, izmantojot nepārtrauktu mācīšanos. Ja robots konstatē kļūmi, tas var pieprasīt informāciju no cilvēka , lai pārplānotu savu darbu un turpinātu, neapturot ražošanu, tādējādi panākot precizitāti un efektivitāti tādā līmenī, kādu tradicionālā robotika vienkārši nevarēja sasniegt.
Mobilitāte ir vēl viens svarīgs pīlārs. Tādu tehnoloģiju kā SLAM (lokalizācija un kartēšana) izmantošana , līdzīgi kā to izmanto mājsaimniecības robotizētie putekļsūcēji, ļauj iekārtām izveidot reāllaika kartes un izvairīties no šķēršļiem sarežģītā rūpnieciskā vidē. Tas ir vitāli svarīgi digitālajai mobilitātei un materiālu apstrādei reāllaikā .
- Autonomā navigācija: GPS, LIDAR un mašīnredzes izmantošana pārvietošanai ārpus telpām vai rūpniecības ēkās.
- Reaktīvā uzlāde un izlāde: Roboti, kas nosaka pieejamo vietu kravas automašīnā un optimizē palešu iekraušanu bez iepriekšējām kartēm.
- Loģistikas sinerģija: Vairāku vienību koordinācija, lai samazinātu ekspluatācijas izmaksas un uzlabotu preču plūsmu.
Šī mobilās inteliģences ieviešana ļauj nozarei būt daudz noturīgākai. Atbrīvojot cilvēkus no visbīstamākajiem vai garlaicīgākajiem uzdevumiem, darbinieks attīstās par uzraudzības un stratēģisko lomu , sniedzot cilvēcisko vērtību tur, kur tas patiešām ir svarīgi, un ļaujot mašīnai tikt galā ar spēku un precizitāti.
Stratēģiskās CIO vadības un progresīvas robotikas ieviešanas konverģence pārveido fiziskās telpas par efektīvām vidēm. Sākot ar loģistikas procesu automatizāciju un drošu kobotu izmantošanu līdz pat autonomai navigācijai, ko nodrošina mākslīgais intelekts, galvenais mērķis ir radīt humānāku un konkurētspējīgāku nozari , kurā prioritāte ir ilgtspējība un darba kvalitāte.
