A mesterséges intelligencia (AI) már nem a jövő zenéje, hanem a jelen mindennapi része – még a feldolgozó- és gyártóiparban is. Egyre több vállalat kezdi felfedezni, hogyan teheti versenyképesebbé működését az AI segítségével: a minőségellenőrzéstől a prediktív karbantartáson át egészen a digitális iker alkalmazásáig.
A Gyorsítósáv podcast második epizódjában Fábián Zoltán, a Bitotron Kft. ügyvezető igazgatója […]
Hogyan segít a valós idejű helymeghatározás a munkavédelem erősítésében?
Az ipari környezetekben – különösen a nagy alapterületű üzemcsarnokokban, veszélyes munkaállomások mellett vagy elszeparált területeken – a dolgozók mozgásának követése nem csupán logisztikai kérdés, hanem munkavédelmi kulcstényező. A veszélyes munkaterületek, a járműforgalom (pl. targoncák), vagy a szigorúan védett zónák fokozott odafigyelést igényelnek. A valós idejű helymeghatározó (RTLS – […]
A digitalizáció szót hallva sok vezető rögtön a robotokra, a teljes automatizálásra és a hatalmas beruházásokra gondol. Ez pedig könnyen elriasztja a KKV-kat, amelyek úgy érzik: „ez nem nekünk való”. Pedig a valóság más: a digitalizáció lépésenként bevezethető, megtérülő és emberközpontú folyamat, amely minden vállalat számára elérhető.
A Gyorsítósáv podcast első epizódjában Csernok Árpád (Smartindy Kft.) […]
Egy olyan magyarországi élelmiszeripari cég, amelyik hagyományos, nem digitális termelő gépeket használ, szintén kihasználhatja a mesterséges intelligencia (MI) megoldásokat a hatékonyság, fenntarthatóság, valamint a minőségjavítás területén.
Az MI alkalmazása ebben az esetben gyakran kiegészítő eszközökkel, érzékelőkkel és adatgyűjtő rendszerekkel történik, amelyek hidat képeznek a digitális technológiák és a hagyományos gépek között. Konkrét példák:
1. Érzékelők és IoT […]
Bár a mesterséges intelligencia (MI) számos területen forradalmasítja a feldolgozóipart, vannak olyan feladatok és helyzetek, ahol az MI jelenleg nem alkalmazható vagy korlátokkal szembesül. Íme néhány példa arra, mire NEM használható az MI a feldolgozóiparban:
1. Kreatív és stratégiai döntéshozatal
Az MI kiválóan alkalmas nagy mennyiségű adat elemzésére, de nem tud valódi kreatív vagy stratégiai döntéseket hozni. […]
Tudod, mi a különbség a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás között? Mi a céljuk és miként találkozol ezekkel az alkalmazásokkal a hétköznapokban?
A feldolgozóiparban dolgozók számára a digitális megoldások és technológiák bevezetése gyakran kihívást jelenthet, különösen akkor, ha a munkatársak megszokták a hagyományos módszereket. Az átállás sikeressége azonban nagyban függ attól, hogy hogyan közelítjük meg a dolgozókat, és milyen támogatást nyújtunk nekik. Íme néhány stratégia arra, hogyan lehet rávenni a dolgozókat a digitális megoldások elfogadására és alkalmazására:
1. […]
