С точки зрения обеспечения стабильного и безопасного будущего, эффективное использование ресурсов становится все более важным. В исследовании теперь рассматривается вопрос о том, в какой степени искусственный интеллект может способствовать более устойчивому бизнесу, особенно в малых и средних компаниях.
Устойчивое управление становится все более важным вопросом и привлекает внимание множества специалистов, особенно в сфере промышленности. Новое исследование посвящено теме эффективности использования ресурсов с применением искусственного интеллекта. Исследование «Возможности слабого искусственного интеллекта для повышения эффективности использования ресурсов» было проведено по заказу Федерального министерства окружающей среды, охраны природы и безопасности ядерных реакторов Германии. Его координировали два крупных института Германии: Центр эффективности ресурсов VDI и Институт производственной инженерии и автоматизации им. Фраунгофера IPA.
Один из центральных вопросов исследования заключается в следующем: подходят ли методы искусственного интеллекта для эффективного использования природных ресурсов, таких как вода, отработанные энергия и материалы, в обрабатывающей промышленности с целью предотвращения выбросов парниковых газов?
Исследование ориентировано на малые и средние предприятия. Одна из главных трудностей применения таких методов заключается в том, что в случае малых и средних предприятий трудно определить правильные отправные точки для использования искусственного интеллекта. Часто не хватает времени и персонала, чтобы ознакомиться с возможностями ИИ и связанных с ним методов и технологий. Помимо этого, зачастую компании сталкиваются с нехваткой специальных знаний, необходимых для выбора и реализации проектов на основе искусственного интеллекта в той или иной производственной сфере. Внедрение ИИ часто представляет собой серьезную проблему. Поэтому исследование не только показывает примеры ИИ для повышения эффективности операционных ресурсов, но и предлагает практическую помощь во внедрении его в любой компании.
Основные аспекты исследования
В центре внимания исследования находятся следующие вопросы:
1. Какие технологии и методы искусственного интеллекта могут использовать производственные цеха малых и средних предприятий для повышения эффективности своих операционных ресурсов?
2. Какие возможности с точки зрения эффективности операционных ресурсов может дать ИИ для малых и средних предприятий в производственном секторе?
3. Какие сценарии применения ИИ наиболее перспективны для повышения эффективности операционных ресурсов малых и средних предприятий?
4. Какие факторы успеха и какие препятствия существуют при систематическом применении искусственного интеллекта для повышения эффективности операционных ресурсов на малых и средних предприятиях?
5. Какие существуют примеры реализации для успешного повышения эффективности операционных ресурсов малых и средних предприятий за счет использования ИИ?
Слабый и сильный искусственный интеллект
В целом различают два вида искусственного интеллекта: слабый и сильный. Сильный ИИ должен характеризоваться, прежде всего, тем, что он обладает когнитивными способностями, которые превосходят человеческие почти во всех аспектах или находятся на одном уровне с ними.
Слабый ИИ, напротив, не отличается ярко выраженными когнитивными способностями и может превосходить людей лишь изредка и только в тех областях, для которых он был явно запрограммирован и обучен. Слабый ИИ ориентирован на решение конкретных прикладных задач на основе известных методов из математики и информатики. Разработанные системы обладают возможностью самооптимизации.
Возможности для малого и среднего бизнеса
Анализ больших объемов данных и связанный с ним вывод возможных мер оптимизации часто работают только с решениями оцифровки. Оцифровка давно считается ключевым инструментом повышения устойчивости компании.
Интеграция методов искусственного интеллекта может стать следующим шагом на пути к использованию потенциала эффективности использования ресурсов в производственной среде. Специально для малых и средних предприятий существуют возможности для достижения конкурентных преимуществ за счет целевой интеграции ИИ, а также для усиления или создания уникальных торговых точек.
