mediainfo - Médiások médiája
hírek | interjúk | jegyzet | tanulmányok | terminológia | karrier | képtár | videótár
Televízió Sajtó Outdoor/indoor Interaktív- és mobilmédia Mozi Rádió Média Hirdető Gazdaság Egyéb Ügynökség Integrált marketingkommunikáció Kutatás Médiastílus News in English
Bíró Gábor
Bíró Gábor
Mediabrands
Operatív igazgató


szakmai partnereink:























kommunikációs partnereink:
newsAgent hírfigyelő rendszer
Reklamporta.hu
Observer.hu
SzP.hu
mti.hu
Médiafigyelő - IMEDIA médiafigyelés
A robotika aranykora

Bevezető

AlphaGo, a mesterséges intelligenciájú számítógéprendszer márciusban legyőzte Lee Sedolt, Korea Go nagymesterét. A számítógéprendszer négy játszmát nyert, egyet pedig elveszített. A két fél küzdelme történelmi jelentőségű. Most először láthatta a világ, milyen teljesítményre képes a mesterséges intelligencia góban, abban a 2500 éves táblajátékában, amely sokkal bonyolultabb a sakknál, és magasabb szintű intuíciót igényel, mint bármely más játék.

A robotika nagy utat tett meg 1961 óta, amikor New Jersey-ben kifejlesztették az első ipari robot prototípusát. 1974-ben, az ABB Björn Weichbrodt vezette munkacsoportja megalkotta az IRB 6-ot, a világ első kereskedelmi, mikroprocesszor vezérlésű robotját, amely mintául szolgált a mai ipari robotok fejlesztéséhez.

Azóta a robotika óriási fejlődésen ment keresztül. A robotok alkalmazása teret nyert minden iparágban, az autógyártástól a logisztikáig. A közgazdászok kiszámították, hogy a robotok 1993 és 2007 között évente 0,36%-kal növelték a munkatermelékenységet, azaz többel, mint a termelés gépesítése céljából alkalmazott gőzgépek, amelyek az 1850 és 1910 közötti időszakban évente 0,34%-kal javították a munkatermelékenységet.

Napjainkban a gépi tanulás ("machine learning") gyors fejlődése forradalmasítja a robotikát. A PwC által készített egyik tanulmányban a kutatók úgy számolnak, hogy a gépi tanulás 2030-ra 15,7 trillió dollárral járul majd hozzá a világgazdaság teljesítményéhez. Ez az összeg nagyobb, mint a világ két leggyorsabban fejlődő gazdaságával rendelkező Kína és India együttes teljesítménye.



A gépi tanulás alkalmazásából eredő nyereséget és előnyt elsősorban az automatizált folyamatok és a magasabban képzett munkaerőnek köszönthető nagyobb rugalmasság biztosítja majd. Nőni fog a fogyasztás is, mivel a vevők több testreszabott, egyedi és magas minőségű terméket fognak vásárolni. Az Accenture jelentése szerint a Kínához hasonló országokban, amelyekben a GDP nagy részét a gyártás állítja elő, a növekedés üteme 1,6 százalékponttal erősödhet.

Az ABB 1998-ban fejlesztette ki a csomagolásban és anyagmozgatásban használt FlexPicker ipari robotját

Az ipari robotika és a mesterséges intelligencia ötvözése nyomán megjelennek a hálózatba kapcsolt robotok. Ez a fejlesztés óriási lehetőséget rejt magában. Jelenleg az ipari robotok csupán 2%-a kapcsolódik távoli monitoring központokhoz.

A növekvő teljesítménnyel és egyre több képességgel rendelkező robotok az idő során egyre megfizethetőbbé váltak az iparágak számára. A Nemzetközi Robotika Szövetség jelentése szerint a roboteladások 2015-ben 15%-kal növekedtek, amely a valaha feljegyzett legnagyobb éves forgalombővülésnek felel meg.

Az ABI Research szerint az értékesített ipari robotok száma az Egyesült Államokban egy évtizeden belül 300%-kal fog növekedni. Az ipari robotok világpiaci értékesítése 2025-re várhatóan megháromszorozódik. Az ipari robotok legnagyobb felvevő piaca Kína lesz.



Az ABB, amely 1974 óta több mint 300 000 robotot értékesített, felkészült a jövőre. Gyors ütemben bővíti a robotika divíziójának szakembergárdáját. Az ABB világszinten átlagban három főt vesz fel naponta ehhez a divízióhoz.

A gyárak világszerte egyre okosabbá válnak. Az internetre kapcsolt szenzoroknak és a felhő alapú számítástechnika alkalmazásának köszönhetően hatalmas mennyiségű adatot képesek gyűjteni, elemezni, majd az eredményeket célzott cselekvésekké, beavatkozásokká alakítani. Ezek eredményeként kiküszöbölik a hiányosságokat, és a gyárak olyan teljesítményszinteket érnek el, amelyeket a múltban csak elméletben tartottak megvalósíthatónak.

A modern ipari robotokra alapozott rendszereket már nem kell leállítani programozás és optimalizálás céljából. Ezen feladatok ellátására a mérnökök olyan szimulációs és offline programozási eszközöket tudnak telepíteni, amelyek ugyanazt a szoftvert alkalmazzák, mint amelyik a termelésben a robotokat irányítja. A programozók például szimulációkkal tanulmányozhatják, hogy a berendezések hogyan működnének az üzemben, így még bekövetkezésük előtt megelőzhetik a költséges összeütközéseket.

A modern robotokat egyre nagyobb mértékben alkalmazzák majd olyan munkákra, amelyek elvégzése az emberek számára fizikailag túl megerőltető vagy túl veszélyes. A robotok ilyen területen történő alkalmazásából a vállalatok is profitálni fognak, mivel a robotok nagyon költséghatékonyak, a gyártó szektorban a létesítésükre irányuló befektetés jellemzően már a telepítésük évében megtérül.

A gépi tanulást alkalmazó robotok egyre többet segítenek majd az embereknek a munkavégzésben. Az ABB kifejlesztette YuMit, a világ első igazán együttműködő robotját, amelyet arra terveztek, hogy emberek mellett dolgozzon a szerelősoron. YuMi a szenzoraival érzékeli, mikor kerül az útjába valaki, így nem jelent veszélyt az emberre. Ez jelentős előrelépést jelent a robotok korábbi generációjához képest, amelyek erre nem voltak képesek, emiatt kerítésssel kellett védeni tőlük az embereket.

A robotok a jövőben átveszik azokat a munkaköröket, amelyeket az emberek már nem kívánnak ellátni, és új munkaköröket is teremtenek majd. Az 1000 alkalmazottra vetített telepített robotok számát tekintve az élen Dél-Korea, Japán és Németország áll. Ennek ellenére ezek az országok a világ legalacsonyabb munkanélküliségi rátájával büszkélkedhetnek. A McKinsey Global Institute szerint a jövőben az állások több mint 90%-át nem lehet majd teljes mértékben automatizálni. Inkább az a tendencia nyer majd teret, hogy az emberek és az robotok egyre több területen együtt dolgoznak. A gépi tanulás és az információtechnológia olyan új üzleti modelleket is teremt, amelyek új lehetőségeket nyitnak meg a munka világában.

A vállalatoknak a dolgozóik képzésébe kell invesztálniuk, hogy magasabb szakmai színvonalat és jobb fizetést érhessenek el, illetve növekedjen a munkahelyi elégedettségük. Már vannak példák az ilyen messze ható munkaerőpiaci változásokra: a kombájnok megjelenése megszüntetett számos mezőgazdasági munkakört, azonban a munkájukat elvesztő dolgozók végül összeszerelő sorok mellett vagy más gazdasági szektorokban találtak állást.

Természetesen még számos olyan dolog van, amit a robotok nem képesek elvégezni. Például nem képesek úgy reagálni a változásra, mint az ember. Bár fel vannak szerelve beépített látásrendszerrel és szenzorokkal, arra nem képesek, hogy felfogják önmaguk körül a környezetüket - más szóval, nem képesek olyan feladatot végrehajtani, amire nincsenek beprogramozva.

A gépi tanulás fejlődése nyomán a robotok rendkívül fejletté és kifinomulttá válnak. Már nincs messze az az idő, amikor képesek lesznek reagálni környezetük változására, alkalmazkodni a változó feladatokhoz, illetve arra, hogy hasznosítsák kollektív tudásukat és tapasztalataikat. Az ABB - amely évente 1,5 milliárd dollárt fordít kutatás-fejlesztésre, illetve 70 egyetemmel áll partneri kapcsolatban - a hozzá hasonló cégekkel együtt jó pozíciókkal rendelkezik ahhoz, hogy teljes körű digitális megoldásokat fejlesszen ki. Az ilyen megoldások képesek felhasználni a szenzorokból érkező adatokat, és azok alapján azonnal vezérlési döntéseket hozni.

Ezek a forradalmi változások túlnyomórészt pozitívak. A Negyedik Ipari Forradalom megnyitja az utat a robotika új aranykora felé, amelyben lehetővé válik majd a termelékenység javítása számos iparágban, és átalakul, jobbá válik a munkahelyi életünk. Az intelligensebb robotokkal dolgozó képzett alkalmazottak segítségével valóra válik a jobb jövő ígérete.




nyomtatás teljes tanulmány nyomtatása küldés e-mailben megosztás

Kapcsolódó cikkek:




Értékesítése/forgalma hány százalákát várja online/digitális csatornákból 2017-ben?

0-10%

11-20%

21-30%

31-40%

41-50%

51-60%

61-70%

71-80%

81-90%

91-100%

Targoncavezető
[2017-08-15]
Targoncavezető
[2017-08-01]
tovább  
Hír küldése
Küldjön nekünk Ön is híreket! Kattintson a fenti linkre!