Prognoze za automatizaciju u 2025. godini

Očekuje se da će kontinuirani interes i eksperimentisanje sa veštačkom inteligencijom (AI) podstaći postepen napredak u 2025. godini. Generativna veštačka inteligencija (genAI) i "edge" inteligencija pokrenuće robotske projekte koji kombinuju kognitivnu i fizičku automatizaciju, pružajući napredna rešenja.

Iako postoji značajan potencijal, izazovi koji usporavaju napredak i dalje su prisutni. Tek počinjemo da razumemo kako upravljati sve većim i raznovrsnijim brojem AI modela, uz postavljanje ključnih pitanja:

Koji nivo autonomije pruža optimalan balans između rizika i efikasnosti?

Kada i kako uključiti ljude u proces odlučivanja?

Kako pouzdano ekstraktovati i obezbediti preduzetničke podatke za AI?

Iako su koristi od AI očigledne, implementacioni izazovi usporiće napredak u 2025. godini.

Kompanije će ostvariti samo umeren uspeh sa AI agentima, i to uglavnom u manje kritičnim aplikacijama za podršku zaposlenima.

Sposobnost genAI da kreira autonomne i nestrukturisane radne tokove prilagođene dinamičnim realnim procesima moraće da sačeka.

Ključ za uspeh u 2025.

Forbes smatra da će uspešna automatizacija u 2025. zavisiti od uravnoteženja AI inovacija sa skalabilnošću i pouzdanošću tradicionalnih alata i metoda automatizacije.

A ovo su glavne prognoze Forrester-a za automatizaciju u 2025:

Iako genAI može smanjiti vreme dizajniranja i razvoja procesa i smanjiti potrebu za interfejsima za desktop i mobilne uređaje, osnovni procesi će i dalje biti vođeni platformama za digitalnu i robotsku automatizaciju.

Ove platforme ostaju determinističke i vođene pravilima. U 2025. lideri treba da prepoznaju da će tradicionalna deterministička automatizacija ostati ključ za stabilne, dugoročne procese, dok će AI doprineti povremenim uvidima i efikasnosti.

Četvrtina robotskih projekata će kombinovati kognitivnu i fizičku automatizaciju. Inovacije u genAI, edge inteligenciji i naprednim komunikacionim uslugama podstaći će razvoj fizičkih robota koji mogu da "osete" i odgovore na svoju okolinu, umesto da slede unapred programirana pravila.

Ova kombinacija omogućiće robotima da se suoče sa složenijim i nepredvidivim situacijama. Industrije sa velikom zavisnošću od imovine počeće da vrednuju ovakve projekte i ulažu u fizičku automatizaciju kako bi unapredile operativnu efikasnost.

Trend razvoja aplikacija nastavlja da raste, sada uključujući i aplikacije sa integrisanom generativnom AI tehnologijom.

Ove aplikacije će donositi značajnu vrednost jer programeri koriste svoju stručnost u domenu kako bi osmislili i razvili rešenja.

Međutim, centri izvrsnosti za automatizaciju i uprave će se suočiti s izazovima obuke, bezbednog korišćenja i sprečavanja nekontrolisane proliferacije AI modela i platformi poput kopilota.

Sve u svemu stručnjaci iz Forrester-a smatraju da će 2025. biti dinamična godina za automatizaciju, sa rastućim interesovanjem i aktivnostima vezanim za AI vođene operacije.

Ova godina poslužiće kao ključna tačka za pripremu integracije fizičkih robota, digitalnih sistema i ljudskih rešenja. Kompanije koje uspešno iskoriste ove trendove biće one koje nauče da balansiraju rizik i nagrade automatizacije i precizno odrede oblasti za primenu unutar svojih organizacija.

Razmišljanja stručnjaka sa portala Titan teal se ne razlikuju mnogo u razmišljanjima o budućnosti automatizacije.

Oni smatraju da ključne tehnologije koje pokreću današnju automatizaciju su naravno veštačka inteligencija (AI) i mašinsko učenje. Veštačka inteligencija i mašinsko učenje čine srž savremenih trendova industrijske automatizacije.

Omogućavanjem mašinama da uče iz podataka i predviđaju ishode, ove tehnologije ne samo da zamenjuju ljudski rad već i unapređuju donošenje odluka.

Na primer, AI sistemi u proizvodnji mogu da predvide kvarove na opremi pre nego što se dogode, planiraju održavanje u optimalno vreme i čak optimizuju proizvodne rasporede na osnovu prediktivne analitike.

Ovaj proaktivan pristup održavanju i planiranju proizvodnje značajno smanjuje neplanirane zastoje i povećava ukupnu operativnu efikasnost.

Fotografija od: pixabay.com

Integracija interneta stvari (IoT) sa automatizacionim sistemima omogućila je povezaniji i efikasniji industrijski ekosistem.

IoT uređaji prikupljaju podatke u realnom vremenu iz mašina, proizvodnih linija i lanaca snabdevanja, pružajući dragocene uvide u radne performanse. Ovi podaci mogu se koristiti za optimizaciju procesa, smanjenje otpada i poboljšanje energetske efikasnosti.

Za razliku od tradicionalnih industrijskih robota, koji su često ograničeni na ograđene prostore iz bezbednosnih razloga, koboti su dizajnirani da rade uz ljude, pomažući pri zadacima koji zahtevaju preciznost, snagu ili izdržljivost.

Ovi roboti su opremljeni naprednim senzorima i AI-jem, što im omogućava da se kreću kroz složena okruženja, prilagođavaju promenama u realnom vremenu i uče od ljudskih radnika.

Ova saradnja poboljšava produktivnost i povećava sigurnost na radnom mestu preuzimanjem opasnih ili repetitivnih zadataka.

Kako automatizacija postaje sve prisutnija, uloga ljudi na radnom mestu će se pomeriti ka saradnji s mašinama.

Kolaborativni roboti, ili koboti, dizajnirani su da rade zajedno s ljudima, preuzimajući repetitivne ili opasne zadatke, dok se ljudi fokusiraju na složenije odluke.

Ovaj trend zahteva kontinuiranu obuku i unapređenje veština radne snage kako bi zaposleni mogli efikasno da koriste i primenjuju ove napredne tehnologije.

Još jedan ključan razvoj u industrijskoj automatizaciji je uvođenje edge računarstva. Kako sve više uređaja postaje međusobno povezano putem IoT-a, količina generisanih podataka naglo raste.

Edge računarstvo približava obradu i skladištenje podataka izvoru podataka, smanjujući kašnjenje i upotrebu propusnog opsega.

Ovo je posebno važno u industrijskim okruženjima gde su ključni donošenje odluka i obrada u realnom vremenu.

Na primer, u fabričkom okruženju, edge računarstvo omogućava trenutnu analizu podataka sa senzora, omogućavajući brze prilagodbe u proizvodnom procesu bez potrebe za slanjem podataka na centralni server i nazad.

Uvođenje 5G tehnologije revolucionisaće industrijsku automatizaciju omogućavanjem brže i pouzdanije komunikacije unutar fabrika.

Ovo će podržati razvoj pametnih fabrika, gde se podaci u realnom vremenu mogu koristiti za dinamično prilagođavanje proizvodnih procesa.

Daljinski nadzor i kontrola takođe će postati efikasniji, omogućavajući veću fleksibilnost i prilagodljivost u proizvodnim okruženjima.

Automatizacija kao usluga (AaaS) se pojavljuje kao fleksibilno i isplativo rešenje za kompanije koje žele da uvedu automatizaciju.

Nudeći automatizaciju na bazi pretplate, AaaS eliminiše potrebu za velikim početnim ulaganjima, čineći je dostupnom kompanijama svih veličina.

Rešenja za održivu automatizaciju dobijaju na značaju jer industrije nastoje da smanje svoj ekološki otisak.

Ovi sistemi se fokusiraju na optimizaciju potrošnje energije, smanjenje otpada i uvođenje održivih praksi u proizvodne procese.

Kompanije koje usvoje "zelenu" automatizaciju ne samo da će smanjiti svoj karbonski otisak već će zadovoljiti i rastuću potražnju potrošača za proizvodima odgovornim prema životnoj sredini.