Aktualności

Wpływ pandemii i utrzymujący się globalny niedobór wykwalifikowanej siły roboczej będą w dalszym ciągu napędzać inwestycje w automatykę przemysłową do 2023 r., nie tylko w celu zwiększenia liczby istniejących pracowników, ale także w celu otwarcia nowych możliwości i pomysłów biznesowych.
Automatyzacja była siłą napędową postępu od pierwszej rewolucji przemysłowej, ale rozwój robotyki i sztucznej inteligencji zwiększył jej wpływ. Według Precedence Research wartość światowego rynku automatyki przemysłowej szacuje się na 196,6 miliarda dolarów w 2021 roku, a do 2030 roku przekroczy ona 412,8 miliarda dolarów.
Według analityka Forrester, Leslie Josepha, ten gwałtowny wzrost w zakresie wdrażania automatyzacji nastąpi po części dlatego, że organizacje we wszystkich branżach są odporne na przyszłe zdarzenia, które mogą ponownie wpłynąć na dostępność ich siły roboczej.
„Automatyzacja była głównym czynnikiem wpływającym na zmianę pracy na długo przed pandemią; obecnie nabrało to nowego, pilnego charakteru ze względu na ryzyko biznesowe i odporność. Gdy wyjdziemy z kryzysu, firmy będą postrzegać automatyzację jako sposób na złagodzenie przyszłego podejścia do zagrożeń, jakie kryzys stwarza dla dostaw i produktywności ludzi. Będą więcej inwestować w sztuczną inteligencję poznawczą i stosowaną, roboty przemysłowe, roboty usługowe i zrobotyzowaną automatyzację procesów.
Początkowo automatyzacja skupiała się na zwiększaniu produktywności przy jednoczesnej redukcji kosztów pracy, jednak 5 najważniejszych trendów w automatyzacji na rok 2023 wskazuje na coraz większy nacisk na inteligentną automatyzację przynoszącą szersze korzyści biznesowe.
Według badania przeprowadzonego w 2019 r. przez Instytut Badawczy Capgemini ponad połowa czołowych europejskich producentów wdrożyła co najmniej jedno zastosowanie sztucznej inteligencji w swojej działalności produkcyjnej. Wielkość rynku produkcji sztucznej inteligencji w 2021 r. wyniosła 2,963 mld dolarów i oczekuje się, że do 2030 r. wzrośnie do 78,744 mld dolarów.
Od inteligentnej automatyzacji fabryk po magazynowanie i dystrybucję – możliwości AI w produkcji są ogromne. Trzy przypadki użycia, które wyróżniają się pod względem przydatności na początku podróży producenta sztucznej inteligencji, to inteligentna konserwacja, kontrola jakości produktu i planowanie popytu.
Capgemini uważa, że ​​w kontekście operacji produkcyjnych większość przypadków użycia sztucznej inteligencji wiąże się z uczeniem maszynowym, głębokim uczeniem się i „obiektami autonomicznymi”, takimi jak roboty współpracujące i autonomiczne roboty mobilne, które mogą samodzielnie wykonywać zadania.
Zaprojektowane z myślą o bezpiecznej pracy ramię w ramię z ludźmi i szybkim dostosowywaniu się do nowych wyzwań, roboty współpracujące podkreślają potencjał automatyzacji w zakresie pomagania pracownikom, a nie ich zastępowania. Postępy w sztucznej inteligencji i świadomości sytuacyjnej otwierają nowe możliwości.
Oczekuje się, że światowy rynek robotów współpracujących wzrośnie z 1,2 miliarda dolarów w 2021 r. do 10,5 miliarda dolarów w 2027 r. Interact Analysis szacuje, że do 2027 r. roboty współpracujące będą stanowić 30% całego rynku robotyki.
„Najbardziej bezpośrednią zaletą cobotów nie jest ich zdolność do współpracy z ludźmi. Chodzi raczej o ich względną łatwość użycia, ulepszone interfejsy i możliwość ponownego wykorzystania ich przez użytkowników końcowych do innych zadań.
Poza halą produkcyjną robotyka i automatyzacja będą miały równie ważny wpływ na zaplecze.
Zrobotyzowana automatyzacja procesów umożliwia firmom automatyzację ręcznych, powtarzalnych procesów i zadań, takich jak wprowadzanie danych i przetwarzanie formularzy, które tradycyjnie wykonują ludzie, ale można to zrobić za pomocą skodyfikowanych zasad.
Podobnie jak roboty mechaniczne, RPA został zaprojektowany do wykonywania podstawowej, ciężkiej pracy. Tak jak przemysłowe ramiona robotyczne ewoluowały od maszyn spawalniczych do wykonywania bardziej złożonych zadań, tak udoskonalenia RPA objęły procesy wymagające większej elastyczności.
Według GlobalData wartość światowego rynku oprogramowania i usług RPA wzrośnie z 4,8 miliarda dolarów w 2021 roku do 20,1 miliarda dolarów w 2030 roku. W imieniu Niklasa Nilssona, Case Study Consultant GlobalData,
„COVID-19 uwydatnił potrzebę automatyzacji w przedsiębiorstwie. Przyspieszyło to rozwój RPA, ponieważ firmy odchodzą od samodzielnych funkcji automatyzacji i zamiast tego wykorzystują RPA jako część szerszej automatyzacji, a zestaw narzędzi AI zapewnia kompleksową automatyzację bardziej złożonych procesów biznesowych. .
W ten sam sposób, w jaki roboty zwiększają automatyzację linii produkcyjnych, autonomiczne roboty mobilne zwiększają automatyzację logistyki. Według Allied Market Research światowy rynek autonomicznych robotów mobilnych szacuje się na 2,7 miliarda dolarów w 2020 roku i oczekuje się, że do 2030 roku osiągnie 12,4 miliarda dolarów.
Według Dwighta Klappicha, wiceprezesa ds. technologii łańcucha dostaw w firmie Gartner, autonomiczne roboty mobilne, które początkowo były autonomicznymi, sterowanymi pojazdami o ograniczonych możliwościach i elastyczności, obecnie wykorzystują sztuczną inteligencję i ulepszone czujniki:
„AMR dodają inteligencję, wskazówki i świadomość sensoryczną do historycznie głupich pojazdów zautomatyzowanych (AGV), umożliwiając im niezależne działanie i obok ludzi. Pojazdy AMR usuwają historyczne ograniczenia tradycyjnych pojazdów AGV, czyniąc je bardziej odpowiednimi do złożonych operacji magazynowych itp. w sposób opłacalny.”
Zamiast po prostu automatyzować istniejące zadania konserwacyjne, sztuczna inteligencja przenosi konserwację predykcyjną na wyższy poziom, umożliwiając korzystanie z subtelnych wskazówek w celu optymalizacji harmonogramów konserwacji, identyfikowania awarii i zapobiegania awariom, zanim doprowadzą do kosztownych przestojów lub uszkodzeń, a także przewidywania awarii.
Według raportu Next Move Strategy Consulting globalny rynek konserwacji zapobiegawczej wygenerował w 2021 roku przychody w wysokości 5,66 miliarda dolarów i oczekuje się, że do 2030 roku wzrośnie do 64,25 miliarda dolarów.
Konserwacja predykcyjna to praktyczne zastosowanie Przemysłowego Internetu Rzeczy. Według Gartnera do 2026 r. 60% rozwiązań w zakresie konserwacji zapobiegawczej wykorzystujących IoT będzie dostarczanych w ramach ofert zarządzania aktywami przedsiębiorstwa, w porównaniu z 15% w 2021 r.