Miközben az egyre bizonytalanabbá váló világpolitikára figyelünk, csendben belépünk a robotika új ipari korszakába

Olyan feladatok válnak technológialag megvalósíthatóvá és egyben gazdaságilag is megtérülővé, amelyeket korábban túl összetettnek, változékonynak vagy költségesnek tartottak a gépesítéshez – szögezi le a fehér könyv eredményeit összefoglaló cikkében a BCG.

Az automatizáció alapját hosszú ideig az ipari robotok jelentették, de ezen eszközök alkalmazkodóképessége szűkös volt, integrálásuk pedig nagyon magas költségekkel járt. Most viszont úgy tűnik, megkezdődött a robotika új korszaka az MI-eszközöknek, a fejlettebb hardvereknek és az úgynevezett gépi látásnak köszönhetően.

Az új korszakban a robotok képessé válhatnak arra, hogy kezeljék a változatosságot, kontextusban gondolkodjanak és valós időben alkalmazkodjanak. Erősítéses és utánzásos tanulás révén fejlődnek, de az ügyesebb hardverkomponensek is egyre pontosabbak (ilyenek a puha markolók vagy a tapintásérzékelők). Az egyszerűsített bevezetés, a virtuális tréningek és intuitív kezelőfelületek alkalmazása jelentősen lerövidíti az időt, amíg megtérül a tanulási időszak, miközben a legnagyobb vállalatok mellett a technológia hozzáférhetővé válik akár a kisebb cégek vagy a logisztikai szolgáltatók számára is.

A technológiai fejlődés három, a jövőben egymás mellett létező, alapvető robotikai rendszert hoz létre – olvasható a fehér könyvben. Ezek a rendszerek kiegészítik egymást, mindegyik más-más feladatra vagy feladatcsoport ellátására lesz alkalmas a komplexitás, a változatosság és a munkamennyiség alapján:

• Rule-based, vagyis szabályalapú robotika – páratlan sebességet és precizitást nyújt strukturált, ismétlődő feladatokban (például autóipari hegesztés).
• Training-based, tanulásalapú robotika – változó feladatokat sajátít el erősítéses vagy utánzásos tanulással (például adaptív alkatrészkiválogatás).
• Context-based, kontexusalapú robotika – képes nulladik példás tanulásra és végrehajtásra kiszámíthatatlan folyamatokban, új környezetekben (például a robot képes lesz értelmezni és végrehajtani a szóbeli utasításokat).

A Világgazdasági Fórum és a BCG fehér könyve szerint az automatizáció az ipari értéklánc minden szakaszában új lehetőségeket nyit, a korai alkalmazók pedig már most figyelemre méltó eredményeket érnek el.

Emberi ítélőképesség és kreativitás

A világ legnagyobb robot flottáját üzemeltető Amazon már megmutatja, hogy miként javítható a teljesítmény a mobil robotok, az MI-alapú válogatórendszerek és a generatív MI-vezérelt manipulátorok integrációjával. Az Amazon az autonóm rendszerek összehangolásával az új generációs központokban 25 százalékkal tudta meggyorsítania szállítást, 30 százalékkal bővítette a a magasabb képzettséget igénylő munkakörök számát és 25 százalékos hatékonyságnövekedést ért el.

Hasonlóképpen példaértékű a Foxconn sikere is. A tajvani cég MI-alapú robotikát és digitális iker szimulációt vetett be korábban túl bonyolultnak ítélt precíziós feladatok – például csavarmeghúzás és kábelcsatlakoztatás – automatizálására. A valós idejű adaptív erőszabályozás és a szimuláció-alapú bevezetés révén 40 százalékkal sikerült csökkenteni a telepítési idő és 15 százalékkal az üzemeltetési költségeket.

Az ilyen eredmények széles körű megvalósítása nem csak élvonalbeli technológiát igényel, fogalmaz a BCG, hanem a technikai és szervezeti alapokat is magába foglaló, jövőbiztos automatizációs stratégiát. A vállalatoknak fel kell készülniük arra, hogy valóban jól tudják használni az új lehetőségeket.

Ennek feltétele:

• az új MI-technológiai réteg beépítése a meglévő ipari eszköztárba (a robotika, az MI és a gyártás szereplői közötti együttműködés megteremtése);
• a munkaerő át- és továbbképzése, hogy lehetővé váljon az ember-gép együttműködés új munkakörök segítségével (például robotfelügyelő, MI-oktató, rendszeroptimalizáló szakember).

Az AI/MI-ügynökök lehetőséget teremtenek arra, hogy a gyártók önszabályozó, majdnem autonóm műveletek felé haladjanak. Egy MI-központú gyárban a dolgozó emberek a manuális operátor szerepből irányító szerepbe lépnek, akkor beavatkozva, amikor emberi ítélőképességre vagy kreativitásra van szükség. Ez a változás növeli a működési hatékonyságot, miközben az emberek a növekedést és az innovációt elősegítő stratégiai feladatokra és az etikai döntéshozatalra koncentrálhatnak.

Ahhoz, hogy AI-ügynökök által hajtott, majdnem autonóm műveletekig juthasson el egy vállalat, átfogó, értékalapú technológia-alkalmazási megközelítésre van szükség. A megoldásoknak skálázhatónak kell lenniük, és összhangban kell állniuk a hosszú távú üzleti célokkal. A vízió megvalósításához stratégiai fontosságúak a szervezeti és technológiai alapok. Ezek nélkül nem lehet sikeres az átállás.

Kína és India az élen

A jelenlegi helyzet felmérésére a BCG globális kutatást készített 15 ország, 7 iparágának közel 1800 gyártási vezetőjének megkérdezésével. A fehér könyv öt kulcsfontosságú tanulságot foglal össze:

1. Az MI rendkívül releváns az ipari műveletekben: a vállalatok 89 százaléka tervezi az MI bevezetését a gyártási hálózataiban.
2. Az MI növeli a termelési hatékonyságot: a korai alkalmazók 14 százalékos megtakarítást értek el az érintett gyártási költségekben.
3. A vállalatok 68 százaléka már megkezdte az MI megoldások bevezetését.
4. A siker viszont még közel sem egyértelmű: a vállalatoknak egyelőre alig a 16 százaléka érte el a korábban megfogalmazott célokat.
5. A méretezés különösen nehéz: a vállalatok 98 százaléka szembesül kihívásokkal ezen a területen.

Az országokat vizsgálva a kínai és indiai gyártók járnak az élen, míg az iparágak közül a technológiai berendezésgyártók a legérettebbek az AI használatában. Az MI-t a vállalatok legtöbbször a minőség-ellenőrzés, a robotika és termelésautomatizálás, a termelési riasztórendszerek és a készletoptimalizálás területén vetették be – de a megkérdezett vállalatoknak legfeljebb a negyede nyilatkozott úgy, hogy a bevezetett alkalmazások az adott területen teljeskörűek.

Ami a méretezés körüli problémákat illeti, a vezetők 88 százaléka nevezte meg az MI-hez kapcsolódó technológiai infrastruktúra hiányát igen jelentős kihívásként. Az esetükben a legnagyobb aggodalmat – 34-34 százalék – az adatfeldolgozás és a vizualizációs infrastruktúra jelentette. Eközben a vezetők 92 százaléka szerint komoly kihívást jelentett az MI-hez kapcsolódó emberi és szervezeti alapok hiánya, de sokan említették a digitális készségek és képességek hiányát (39 százalék) és az MI stratégia, illetve ütemterv hiányát (33 százalék) is.

Robotika nélkül nehéz lesz

A felmérés eredményei jelzik az ipari MI-alkalmazások relevanciáját és potenciálját is. Azok a gyártók, akik most lépnek, és stratégiai eszközként építik be a robotikát, vezető szerepet fognak játszani az ipari versenyképesség következő szakaszában. Ők formálják majd azt a jövőt, amelyben az intelligens automatizáció a fenntartható növekedés, a munkaerő megerősítése és a rendszerszintű ellenállóképesség sarokkövévé válik, míg akik halogatnak, azt kockáztatják, hogy még jobban lemaradnak.

Nyitókép: Robot hegeszt egy járművet egy pekingi autógyárban 2024. augusztusában. Fotó: Cfoto / NurPhoto / NurPhoto via AFP