Novice

Vpliv pandemije in nenehno globalno pomanjkanje znanj in spretnosti bosta do leta 2023 še naprej spodbujala naložbe v industrijsko avtomatizacijo, ne le za povečanje števila obstoječih delavcev, temveč tudi za odpiranje novih poslovnih priložnosti in idej.
Avtomatizacija je bila gonilna sila napredka od prve industrijske revolucije, vendar je vzpon robotike in umetne inteligence povečal njen vpliv. Po podatkih Precedence Research je svetovni trg industrijske avtomatizacije leta 2021 ocenjen na 196,6 milijarde USD, do leta 2030 pa bo presegel 412,8 milijarde USD.
Po besedah ​​analitika Forresterja Leslieja Josepha se bo ta razcvet uvajanja avtomatizacije deloma zgodil zato, ker so organizacije v vseh panogah imune na prihodnje dogodke, ki bi lahko spet vplivali na razpoložljivost njihove delovne sile.
»Avtomatizacija je bila glavno gonilo menjave službe že dolgo pred pandemijo; zdaj je dobil novo nujnost v smislu poslovnega tveganja in odpornosti. Ko bomo izhajali iz krize, bodo podjetja iskala avtomatizacijo kot način za ublažitev prihodnjega pristopa k tveganjem, ki jih kriza predstavlja za ponudbo in človeško produktivnost. Več bodo vlagali v kognicijo in uporabno umetno inteligenco, industrijske robote, storitvene robote in avtomatizacijo robotskih procesov.«
Sprva je bila avtomatizacija osredotočena na povečanje produktivnosti ob hkratnem zmanjševanju stroškov dela, vendar 5 najboljših trendov avtomatizacije za leto 2023 kaže na naraščajočo osredotočenost na inteligentno avtomatizacijo s širšimi poslovnimi koristmi.
Glede na študijo raziskovalnega inštituta Capgemini iz leta 2019 je več kot polovica najboljših evropskih proizvajalcev vsaj enkrat uporabila AI v svojih proizvodnih operacijah. Velikost proizvodnega trga umetne inteligence je leta 2021 znašala 2,963 milijarde dolarjev in naj bi do leta 2030 narasla na 78,744 milijarde dolarjev.
Od inteligentne tovarniške avtomatizacije do skladiščenja in distribucije je priložnosti za umetno inteligenco v proizvodnji ogromno. Trije primeri uporabe, ki izstopajo glede primernosti za začetek poti proizvajalca umetne inteligence, so inteligentno vzdrževanje, nadzor kakovosti izdelkov in načrtovanje povpraševanja.
V kontekstu proizvodnih operacij Capgemini meni, da je večina primerov uporabe AI povezanih s strojnim učenjem, globokim učenjem in »avtonomnimi objekti«, kot so sodelujoči roboti in avtonomni mobilni roboti, ki lahko sami opravljajo naloge.
Sodelujoči roboti, zasnovani za varno delo skupaj z ljudmi in hitro prilagajanje novim izzivom, poudarjajo potencial avtomatizacije, da delavcem pomagajo, ne pa jih nadomestijo. Napredek na področju umetne inteligence in zavedanja situacije odpirata nove možnosti.
Pričakuje se, da bo svetovni trg sodelovalnih robotov zrasel z 1,2 milijarde dolarjev leta 2021 na 10,5 milijarde dolarjev leta 2027. Interact Analysis ocenjuje, da bodo do leta 2027 sodelovalni roboti predstavljali 30 % celotnega trga robotike.
»Najbolj neposredna prednost kobotov ni njihova sposobnost sodelovanja z ljudmi. Namesto tega je njihova relativna enostavnost uporabe, izboljšani vmesniki in možnost, da jih končni uporabniki ponovno uporabijo za druga opravila.«
Robotika in avtomatizacija bosta imeli enako pomemben vpliv na zaledno pisarno zunaj tovarne.
Robotska avtomatizacija procesov omogoča podjetjem, da avtomatizirajo ročne, ponavljajoče se procese in naloge, kot sta vnos podatkov in obdelava obrazcev, ki jih tradicionalno izvajajo ljudje, vendar jih je mogoče opraviti s kodificiranimi pravili.
Tako kot mehanski roboti je tudi RPA zasnovan za osnovno težko delo. Tako kot so se industrijske robotske roke razvile iz varilnih strojev za opravljanje kompleksnejših nalog, so izboljšave RPA prevzele procese, ki zahtevajo večjo prilagodljivost.
Po podatkih GlobalData bo vrednost svetovnega trga programske opreme in storitev RPA narasla s 4,8 milijarde USD leta 2021 na 20,1 milijarde USD do leta 2030. V imenu Niklasa Nilssona, svetovalca za študije primerov GlobalData,
»COVID-19 je poudaril potrebo po avtomatizaciji v podjetju. To je pospešilo rast RPA, saj se podjetja odmikajo od samostojnih funkcij avtomatizacije in namesto tega uporabljajo RPA kot del širše avtomatizacije, komplet orodij AI pa zagotavlja avtomatizacijo od konca do konca za bolj zapletene poslovne procese.« .
Tako kot roboti povečujejo avtomatizacijo proizvodnih linij, avtonomni mobilni roboti povečujejo avtomatizacijo logistike. Po podatkih Allied Market Research je bil svetovni trg avtonomnih mobilnih robotov leta 2020 ocenjen na 2,7 milijarde dolarjev, do leta 2030 pa naj bi dosegel 12,4 milijarde dolarjev.
Po besedah ​​Dwighta Klappicha, podpredsednika tehnologije dobavne verige pri Gartnerju, avtonomni mobilni roboti, ki so se začeli kot avtonomna, nadzorovana vozila z omejenimi zmogljivostmi in prilagodljivostjo, zdaj uporabljajo umetno inteligenco in izboljšane senzorje:
»AMR dodajajo inteligenco, vodenje in senzorično zavest zgodovinsko neumnim avtomatiziranim vozilom (AGV), kar jim omogoča, da delujejo neodvisno in skupaj z ljudmi. AMR-ji odpravljajo zgodovinske omejitve tradicionalnih AGV-jev, zaradi česar so primernejši za kompleksne skladiščne operacije itd., stroškovno učinkovito.«
Namesto da samo avtomatizira obstoječa vzdrževalna opravila, umetna inteligenca dvigne napovedno vzdrževanje na višjo raven, kar mu omogoča uporabo subtilnih namigov za optimizacijo urnikov vzdrževanja, prepoznavanje okvar in preprečevanje okvar, preden povzročijo drage izpade ali škodo, predvidevanje okvar.
Po poročilu družbe Next Move Strategy Consulting je svetovni trg preventivnega vzdrževanja leta 2021 ustvaril 5,66 milijarde dolarjev prihodkov, do leta 2030 pa naj bi narasel na 64,25 milijarde dolarjev.
Prediktivno vzdrževanje je praktična uporaba industrijskega interneta stvari. Po podatkih Gartnerja bo do leta 2026 60 % rešitev za preventivno vzdrževanje, ki podpirajo IoT, na voljo kot del ponudb za upravljanje sredstev podjetij, kar je več kot 15 % leta 2021.