CP v2

Tag: Pramonės automatizacija

  • DI lenktynės lenkų fabrikuose: kodėl svarbiau duomenys, energijos kaina ir kibernetinis saugumas

    Lenkijos pramonė vis dažniau bando diegti dirbtinis intelektas sprendimus, tačiau reali transformacija prasideda ne nuo madingų įrankių, o nuo duomenų, energetinio efektyvumo ir sistemų integracijos. Pramonės automatizavimo bendrovės „ABB“ atstovai pabrėžia, kad DI turi būti vertinamas pagal galutinį rezultatą, o ne pagal tai, kiek resursų sunavojama eksperimentams.

    Dideliuose gamybos kompleksuose DI dažniausiai tampa dar viena priemone produktyvumui didinti šalia jutiklių, procesų optimizavimo, planavimo ir turto valdymo sistemų. Praktikoje tai reiškia, kad investicijų prioritetas dažnai atitenka energijos sąnaudų mažinimui, nes būtent jos tiesiogiai veikia gamybos savikainą ir konkurencingumą.

    DI negali valdyti „aklai“

    Pramonėje kritinės reikšmės valdymo sistemos negali būti „tiesiog prijungiamos“ prie DI ir paliekamos veikti be aiškių ribų. Esminis principas yra atskirti procesų valdymo sluoksnį nuo optimizavimo ir analizės sluoksnio, kad gamyba išliktų stabili net testuojant naujas technologijas.

    Tokia architektūra dažnai remiasi kraštiniu skaičiavimu, skaitmeniniais dvyniais ir atskiromis analitinėmis aplikacijomis, kurios naudoja procesinius duomenis, bet tiesiogiai nevaldo kritinių komandų. Tai mažina riziką, kai sprendimai dar nėra iki galo patikrinti realiomis gamybos sąlygomis.

    Kodėl energijos taupymas stringa?

    Nors aukštos energijos kainos pramonėje laikomos viena didžiausių grėsmių pelningumui, diegimas neretai juda lėčiau nei norėtųsi. Viena priežasčių yra investicijų grąžos logika: įmonės dažnai vertina ketvirčio ar metų rezultatą, o energetinio efektyvumo projektai atsiperka per ilgesnį laiką.

    Kita dažna kliūtis yra matavimo ir supratimo trūkumas: jei energijos suvartojimas nematuojamas pakankamai detaliai, sunku nustatyti, kuris proceso etapas yra labiausiai „ėdrus“ ir kur investicija duotų didžiausią efektą. Šiuolaikiniai jutikliai leidžia nusileisti iki konkretaus įrenginio lygio, tačiau didžiausia vertė atsiranda ne iš papildomų prietaisų, o iš to, kaip duomenys pritaikomi sprendimams.

    Skalavimą stabdo atsakomybė ir saugumas

    Pilotiniai DI projektai dažnai parodo greitą pirmą rezultatą, ypač ten, kur sprendimai remiasi dideliais kalbos modeliais ar agentinėmis sistemomis. Tačiau perkėlus į gamybą išauga reikalavimai duomenų kokybei, kontekstui, procesų išmanymui ir atsakomybės paskirstymui.

    „Autonomija pramonėje greitai tampa atsakomybės, kibernetinio saugumo ir sprendimų paaiškinamumo klausimu“, – sakė „ABB“ Korporacinio technologijų centro Lenkijoje vadovas Przemysławas Zakrzewskis.

    Kuo daugiau sprendimų priima sistema, tuo svarbiau aiškiai apibrėžti, kas atsako už jos veikimą, kokiais duomenimis ji remiasi ir ar sprendimus galima atsekti. Dėl to pramonėje pabrėžiama, kad debesų sprendimai, DI ir mašininis mokymasis turi naudoti procesinius duomenis, bet būti atskirti nuo kritinio valdymo.

    Kibernetinio saugumo kontekste vis dažniau akcentuojama „higiena“: turto inventorizacija, konfigūracijų kontrolė, atnaujinimų disciplina ir aiškus matomumas, kas ir kaip yra pasiekiama iš vidaus bei išorės. Didėjant prijungtų įrenginių skaičiui, plečiasi ir potencialaus atakos paviršius, todėl IT ir OT aplinkų sujungimas turi vykti pagal standartizuotus architektūrinius principus.

    Kiek pažengusi Lenkijos pramonė?

    Technologinė branda nėra vienoda visoms įmonėms: didelės gamyklos dažniau turi gamybos, logistikos ir planavimo valdymo sistemas, o DI diegimą sieja su optimizavimu ir skirtingų sistemų sujungimu. Ekspertų vertinimu, dideli Lenkijos pramonės objektai dažnai pasiekia 7–8 lygį dešimties balų skalėje, tačiau iki visiškos autonomijos dar trūksta visos grandinės integracijos.

    Mažesnėms įmonėms transformaciją gali pagreitinti kompetencijų stiprinimas, bendradarbiavimas su mokslo institucijomis ir finansavimo prieinamumas. Praktikoje tai reiškia, kad DI sėkmė pramonėje dažniausiai priklauso nuo trijų dalykų: kokybiškų duomenų, aiškios architektūros ir saugumo, o tik tada nuo pačio algoritmo.

  • DI Lenkijos gamyklose: kodėl svarbiausi ne „tokenai“, o energijos taupymas, duomenys ir sauga

    Lenkijos pramonė vis aktyviau bando diegti dirbtinį intelektą, tačiau didžiausi pokyčiai vyksta ne dėl madingų įrankių, o dėl labai konkrečių tikslų: energijos sąnaudų mažinimo, procesų našumo ir patikimų duomenų. ABB Korporacinio technologijų centro Lenkijoje vadovas Przemysławas Zakrzewskis pabrėžia, kad DI yra tik viena priemonė produktyvumui kelti, o ne tikslas savaime.

    Jo teigimu, pramonėje svarbiausia yra galutinis rezultatas: trumpesnis ciklo laikas, mažesnės energijos sąnaudos, geresnė kokybė ir efektyvesnė įrangos priežiūra. DI sprendimų vertė matuojama tuo, ar jie realiai gerina operacinius rodiklius, o ne tuo, kiek „išteklių“ sunaudojama eksperimentams.

    DI negalima „prijungti“ prie valdymo

    Didelėse gamyklose kritinės infrastruktūros valdymas negali tapti bandymų poligonu. Todėl praktikoje atskiriamas pagrindinis valdymo sluoksnis nuo optimizavimo sluoksnio, kuriame gali veikti skaitmeniniai dvyniai ar sprendimai tinklo pakraštyje.

    Toks atskyrimas padeda diegti inovacijas nekeliant pavojaus gamybos stabilumui. Pramonės valdymo sistemos turi veikti patikimai, todėl DI dažniau pasitelkiamas analizei, rekomendacijoms ir planavimui, o ne tiesioginiam kritinių procesų valdymui.

    Energijos efektyvumas prasideda nuo matavimo

    Energetinis efektyvumas Lenkijos pramonėje įvardijamas kaip vienas svarbiausių prioritetų, tačiau realios investicijos į modernizaciją dažnai stringa dėl trumpo planavimo horizonto. Pokyčiai, susiję su energijos taupymu, paprastai atsiperka per ilgesnį laiką, todėl įmonės neretai vertina juos per vienų metų rezultatų prizmę.

    Kitas praktinis barjeras – nežinojimas, kur energijos prarandama daugiausia. Zakrzewskis akcentuoja, kad jei procesas nematuojamas, jo neįmanoma suprasti ir optimizuoti, o šiandien matavimą galima nuleisti iki konkretaus įrenginio lygio, paverčiant jį patikimu duomenų šaltiniu.

    Vis dėlto vien duomenų rinkimas problemos neišsprendžia. Reikia duomenų konteksto, modelių ir tarpusavyje sujungtų sistemų, kad būtų galima pereiti nuo paprastos automatizacijos prie didesnės autonomijos, kai sistema gali ne tik stebėti, bet ir prognozuoti, siūlyti veiksmus ar tam tikrose ribose reaguoti pati.

    Didžiausios kliūtys: mastelis ir atsakomybė

    Pasak ABB atstovo, pilotinius DI projektus pradėti lengva, ypač kai sprendimai greitai parodo pirmą efektą. Tačiau kuo procesas sudėtingesnis, tuo daugiau klausimų kyla dėl duomenų kokybės, tinkamų informacijos šaltinių, modelių parinkimo ir to, kur sprendimą gali priimti sistema, o kur būtinas žmogus.

    Diegimas pramonėje reiškia ir investicijas: pilotas paprastai apima mažą proceso dalį, o vėliau reikia apimti kur kas daugiau duomenų, sistemų ir organizacinių pokyčių. Būtent čia išryškėja organizacijos pasirengimas keisti kasdienį darbą, pavyzdžiui, įrangos priežiūros komandų sprendimų priėmimą.

    Kibernetinis saugumas – ne priedas

    Didelė dalis gamyklų vis dar dirba su senomis sistemomis, todėl saugumo stiprinimas dažnai prasideda nuo bazinės „higienos“: inventorizacijos, konfigūracijų kontrolės, atnaujinimų disciplinos ir aiškaus matomumo, kas ir kaip jungiasi prie infrastruktūros. Kuo daugiau įrenginių ir sistemų sujungiama, tuo didesnis galimos atakos paviršius.

    „Prieš galvojant apie kibernetinį saugumą kaip apie pažangų karą su įsilaužėliais, reikia pasirūpinti profilaktika“, – sakė Przemysławas Zakrzewskis.

    Jo teigimu, sprendimai, susiję su debesija, DI ar mašininiu mokymusi, gali naudoti procesinius duomenis, tačiau turi būti tinkamai atskirti nuo kritinio valdymo. Tokia architektūra padeda suderinti inovacijas su saugumu ir patikimumu, kurie pramonėje yra lemiami.

    Kiek pažengusi Lenkijos pramonė?

    Vertinant technologinę brandą, vieno balo visai rinkai nėra: dideli ir maži gamintojai veikia skirtingoje rizikos, investicijų ir atsakomybės skalėje. ABB atstovo vertinimu, didelės Lenkijos gamyklos, turinčios gamybos, logistikos ir planavimo sistemas bei diegiančios optimizavimo priemones, dažnai pasiekia 7–8 lygį dešimties balų skalėje.

    Aukščiausias lygis reikštų situaciją, kai didžioji dalis sistemų yra sujungtos tiek, kad autonominės operacijos gali apimti visą grandinę nuo įeinančios logistikos iki gamybos, kokybės kontrolės ir išsiuntimo. Mažesnėms įmonėms, anot pašnekovo, reikšmingą vaidmenį gali atlikti inovacijų ekosistemos, kompetencijos ir finansavimas, nes vien technologijos neužtenka.

  • Briuselio robotikos startuolis „Motion“ pritraukė 2 mln. eurų: humanoidai kaip paslauga keliasi į Europą

    Briuselio robotikos startuolis „Motion“ pritraukė 2 mln. eurų: humanoidai kaip paslauga keliasi į Europą

    Briuselyje įsikūrusi robotikos bendrovė „Motion“ pritraukė 2 mln. eurų išankstinės (pre-seed) investicijos, kurią vedė „Extantia Capital“, prisidėjo ir „Norrsken Evolve“. Bendrovė teigia, kad lėšos bus skirtos plėsti humanoidinių robotų diegimą Europoje ir esamus bandomuosius projektus paversti komerciniais.

    „Motion“ vysto Humanoids-as-a-Service modelį, kai humanoidiniai robotai klientams siūlomi kaip prenumeruojama paslauga. Tokia schema skirta sumažinti pradinę investiciją ir supaprastinti diegimą įmonėms, kurios nori automatizuoti pasikartojančius sandėliavimo, logistikos ir gamybos darbus.

    Vietoje roboto pirkimo „Motion“ siūlo fiksuotą mėnesinį mokestį, į kurį įeina diegimo procesas, duomenų surinkimas, užduočių apmokymas, IT integracija ir parko valdymas. Taip pat apimami finansavimo, draudimo, atitikties ir priežiūros klausimai, kurie dažnai tampa realiais projekto stabdžiais dar iki technologinių iššūkių.

    Šiuo metu bendrovė vykdo penkis pilotinius projektus su pramonės, sandėliavimo ir logistikos įmonėmis Belgijoje. Humanoidiniai robotai mokomi krauti prekes į dėžes, pakuoti siuntas ir dėti komponentus ant konvejerių, dirbdami greta esamų darbuotojų.

    „Motion“ savo sprendimą pristato kaip vieną atsakų į darbuotojų trūkumą Europos gamyboje ir logistikoje, kai įmonėms vis sunkiau užpildyti operacines pozicijas. Tačiau bendrovė pripažįsta, kad humanoidų pritaikymą riboja ne vien techninis brandumas, bet ir integracijos, reguliavimo, rizikų bei eksploatavimo reikalavimai.

    „Europoje robotų įsisavinimas stringa ne dėl technologijos, o dėl finansavimo, rizikų ir atitikties. Mes viską, kas stovi tarp gamyklos ir jos pirmojo humanoido, paverčiame vienu nuspėjamu mėnesiniu mokesčiu“, – sakė „Motion“ įkūrėjas ir vadovas Alexander Stevens.

    Bendrovė pabrėžia, kad jos modelis nėra pririštas prie vieno gamintojo techninės įrangos: parenkami konkrečioms užduotims tinkamiausi robotai, o diegimui naudojamas europinis programinės įrangos sluoksnis. Įmonė taip pat akcentuoja, kad klientai išlaiko kontrolę savo duomenims, o sukaupta diegimo patirtis gali būti pritaikoma plačiau visame tinkle.

    Be tiesioginių diegimų „Motion“ pradeda partnerių programą sistemų integratoriams ir automatizavimo specialistams, kad šie galėtų diegti humanoidinius robotus savo klientams per „Motion“ platformą. Gavusi finansavimą bendrovė planuoja pilotus perkelti į pilną gamybą, didinti komandą ir robotų parką, o pirmasis plėtros etapas numatytas Beniliukso regione.

  • Skaitmeninė infrastruktūra ir duomenų centrai: DL Invest Group įspėja, kad Lenkija atsilieka

    Skaitmeninė infrastruktūra, ypač duomenų centrai, vis dažniau įvardijama kaip vienas svarbiausių veiksnių, lemiančių pramonės konkurencingumą ir valstybės saugumą. DL Invest Group įkūrėjas ir vadovas Dominikas Lesčinskis teigia, kad be nuoseklių investicijų ekonomikos efektyvumo proveržio tikėtis sunku.

    Pasak jo, šis sektorius per kelerius metus pasikeitė taip sparčiai, kad sprendimai, kuriuos verslas planuoja šiandien, po dvejų metų gali nebeatitikti realių poreikių. Dėl to duomenų centrų plėtra reikalauja didelio greičio ir lankstumo, o delsimas reiškia prarastas investicijas.

    Duomenų centrai tampa kritiški

    Dominikas Lesčinskis pabrėžia, kad pramonė jau nebegali remtis vien pigesne darbo jėga, todėl didžiausias potencialas slypi automatizacijoje ir robotizacijoje. Tam būtina patikima skaitmeninė bazė: duomenų saugyklos, skaičiavimo pajėgumai, ryšio infrastruktūra ir kibernetinio saugumo sprendimai.

    Didėjant DI sprendimų apimtims, auga ir duomenų centrų reikšmė, nes DI modelių mokymas bei veikimas reikalauja daug skaičiavimo išteklių. Kartu auga ir energijos poreikis, todėl duomenų centrų plėtra vis glaudžiau siejama su elektros tinklų pajėgumais, generacijos šaltiniais ir aiškesnėmis prijungimo procedūromis.

    Kodėl svarbus valstybės vaidmuo?

    Verslo atstovo teigimu, norint pritraukti didesnius projektus, vien privačių iniciatyvų nepakanka: reikia koordinuotos politikos ir prognozuojamo reguliavimo. Kaip pavyzdį jis mini Prancūziją, kur sprendimų priėmimas dėl strateginių investicijų yra spartinamas, o valstybės lygmeniu aktyviai siekiama pritraukti tarptautinius investuotojus.

    Ši logika paprasta: jeigu šalis sukuria aiškias taisykles, greitą leidimų kelią ir numato energetikos bei ryšių infrastruktūros plėtrą, ji tampa patrauklesnė duomenų centrams. Priešingu atveju projektai keliauja ten, kur rizika mažesnė ir procesai trumpesni.

    Rinka juda greičiau nei planai

    Dominikas Lesčinskis akcentuoja, kad skaitmeninės infrastruktūros rinkoje laikas turi išskirtinę vertę: technologijos, kainos ir tiekimo grandinės keičiasi taip greitai, jog metų trukmės delsimas gali prilygti prarastam etapui konkurencinėje kovoje. Jo vertinimu, tokios šalys kaip Vokietija ir Prancūzija jau didina tempą, todėl atotrūkis gali augti.

    DL Invest Group nurodo, kad duomenų centrai artimiausiais metais bus vienas prioritetinių veiklos krypčių. Tačiau galutinis rezultatas priklausys ne tik nuo rinkos paklausos, bet ir nuo to, ar pavyks suderinti infrastruktūros plėtrą, energetikos pajėgumus, kibernetinį saugumą ir valstybės institucijų sprendimų greitį.

    „Be tinkamos skaitmeninės infrastruktūros nepadidinsime efektyvumo, o ekonomikai augti reikia automatizacijos ir robotizacijos“, – sakė Dominikas Lesčinskis.

    „Jei delsime, rinka paprasčiausiai nueis ten, kur sąlygos investicijoms sukurtos greičiau ir aiškiau“, – pridūrė jis.

  • Kinijos „Unitree“ parduoda pilotuojamą mecha GD01: milžinas kainuos apie 500 000 eurų

    Kinijos „Unitree“ parduoda pilotuojamą mecha GD01: milžinas kainuos apie 500 000 eurų

    Kinijos robotikos gamintoja „Unitree“ pristatė GD01 – pilotuojamą robotą, primenantį mecha tipo mašiną su žmogui skirtu kokpitu. Gamintojas skelbia, kad tai vienas pirmųjų tokio formato įrenginių, paruoštų serijinei gamybai ir siūlomų įsigyti.

    Pagal viešai skelbiamą kainodarą, GD01 kaina Kinijos rinkoje prasideda nuo 3 900 000 juanių, tai yra maždaug 500 000 eurų. Tokia suma reiškia, kad įrenginys realistiškai orientuotas į įmones ir institucijas, o ne į pavienius pirkėjus.

    Ką gali GD01 ir kuo jis išsiskiria

    Gamintojo pateikiamame vaizdo įraše matyti, kad robotas gali judėti savarankiškai, tačiau kartu turi piloto sėdynę ir valdymo vietą. Toks sprendimas leidžia derinti nuotolinį ar pusiau autonominį veikimą su tiesioginiu žmogaus valdymu, kai reikia tikslumo ar greitos reakcijos.

    „Unitree“ taip pat numatė režimą, kuriuo GD01 gali judėti keturiomis galūnėmis. Demonstracijose akcentuojama ir jėga: rodoma, kaip robotas griauna iš blokelių sumūrytą sieną, kas signalizuoja apie potencialą atlikti sunkius darbus, nors realūs pramoniniai scenarijai priklausys nuo įrangos komplektacijos.

    Skelbiama, kad robotas yra didelis: ištiestas jis maždaug dukart aukštesnis už žmogų, o bendra masė su pilotu siekia apie 500 kilogramų. Tokie parametrai rodo, kad tai labiau platforma jėgos užduotims, o ne lengvas mobilus sprendimas siaurose erdvėse.

    Saugumas ir praktinis pritaikymas

    Gamintojas tvirtina, kad GD01 konstrukcija sukurta atsižvelgiant į piloto saugumą. Nurodoma, kad kokpitas sutvirtintas specialiomis sijomis, kurios turėtų apsaugoti žmogų galimo virtimo ar smūgio atveju.

    Nors pilotuojamo mecha idėja skamba futuristiškai, praktiniai tokio įrenginio panaudojimo scenarijai dažniausiai siejami su pramone, logistika ir statybomis, kur reikia perkelti sunkius krovinius ar atlikti pavojingas užduotis. Vis dėlto realią vertę lems ne tik jėga, bet ir valdymo tikslumas, aptarnavimo kaštai, atsarginių dalių prieinamumas bei atitiktis saugos reikalavimams.

    Kontekstas: robotikos rinka sparčiai keičiasi

    „Unitree“ per pastaruosius metus išsiskyrė agresyvia plėtra ir įvairių robotų portfeliu – nuo keturkojų iki humanoidinių platformų. Robotikos sektoriuje ryški tendencija – pereiti nuo demonstracinių prototipų prie produktų, kuriuos galima diegti realiose darbo vietose, o tam ypač svarbūs patikimumo ir aptarnavimo standartai.

    Kita tendencija – spartus DI diegimas į robotų valdymą, kai gerinama pusiausvyra, objektų atpažinimas ir veiksmų planavimas dinamiškoje aplinkoje. Dėl to gamintojai vis dažniau kuria platformas, kurios gali veikti keliais režimais: nuo tiesioginio valdymo iki dalinės autonomijos, kad sprendimai būtų lankstūs skirtingiems klientams.

  • DI bankuose, medicinoje ir pramonėje pagaliau duoda naudą: kodėl vien pilotų nebeužtenka

    Dirbtinis intelektas vis plačiau taikomas bankuose, sveikatos apsaugoje, pramonėje ir viešajame sektoriuje, tačiau didžiausią grąžą organizacijos pamato tik tada, kai sprendimai pradedami naudoti kasdienėje veikloje. Ekspertai pabrėžia, kad vien bandymai ir pilotiniai projektai dažnai tampa patogia stotele, kuri nepakeičia nei procesų, nei rezultatų.

    Diskusijose, vykusiose Europos ekonomikos kongrese Katovicuose, akcentuota, kad technologijų brandą šiandien dažniau riboja ne įstatymai ar infrastruktūra. Lemiamu veiksniu tampa žmonių ir vadovų pasirengimas keisti darbo įpročius, persitvarkyti procesus ir prisiimti atsakomybę už diegimą.

    Nuo pilotų prie masto

    „Accenture“ atstovas Dawidas Osiecki teigė, kad reali verslo nauda atsiranda tik tuomet, kai DI sprendimai įdiegiami produkcinėje aplinkoje ir ima veikti dideliu mastu. Jo vertinimu, daugelis įmonių apsiriboja bandomaisiais etapais, kurie padeda suprasti galimybes, bet savaime nepakeičia veiklos modelio.

    Ekspertai pabrėžia, kad dažna klaida yra pradėti nuo įrankio pirkimo, o ne nuo procesų analizės. Jei organizacija neįsivardija, kuriuos pasikartojančius veiksmus verta automatizuoti ir kaip bus matuojamas efektas, DI tampa dar vienu eksperimentu, o ne produktyvumo šaltiniu.

    Bankai ir medicina rodo kryptį

    Finansų sektoriuje DI jau perėjo nuo pavienių eksperimentų prie valdomų, pakartojamų diegimų. ING Banko Šląsko atstovė Alicja Żyła pasakojo, kad bankuose DI seniai taikomas rizikos vertinime, sukčiavimo prevencijoje ir pinigų plovimo prevencijos procesuose, o dabar vis dažniau naudojamas ir klientų aptarnavime.

    Praktikoje tai reiškia, kad DI gali padėti apdoroti klientų užklausas ar skundus ir parengti atsakymų juodraščius, kuriuos vėliau patikrina darbuotojai. Bankams ypač svarbus reguliacinis atitikimas, todėl modeliai turi būti tikrinami, periodiškai peržiūrimi ir diegiami taip, kad būtų užtikrintas duomenų saugumas.

    Sveikatos apsaugos srityje DI nauda siejama ne tik su greitesnėmis užduotimis, bet ir su galimybe efektyvinti klinikinius tyrimus. „GSK“ atstovas Bartłomiej Kopacz akcentavo, kad medicinoje klaidos kaina yra itin didelė, todėl DI sprendimai turi būti įkomponuoti į procesą taip, kad galimos modelių klaidos nedarytų įtakos galutiniam rezultatui.

    Jo teigimu, įmonės kuria uždarose aplinkose veikiančius vidinius DI įrankius darbui su procedūromis, literatūra ir ataskaitomis, o tolesnės kryptys apima efektyvių tyrimų centrų identifikavimą bei pažangesnius modeliavimus. Tokie sprendimai gali padėti mažinti augančius kaštus ir trumpinti kai kurių etapų trukmę, tačiau galutinė atsakomybė išlieka žmogui.

    Pramonei DI tampa būtinybe

    AGH universiteto atstovė Joanna Jaworek-Korjakowska pabrėžė, kad pramonė vis aktyviau jungia DI su robotika ir jutikliais, nes tai leidžia automatizuoti užduotis, kuriose trūksta žmonių arba kuriose darbas yra pavojingas. Tarp dažniausių pritaikymų minimos vaizdo analizės sistemos, defektų paieška, anomalijų aptikimas ir kokybės kontrolė.

    Pasak jos, rinkoje vis ryškesnė kryptis į lankstesnę robotizaciją, kai sprendimai veikia ne vienoje izoliuotoje stotyje, o kaip tarpusavyje susietos sistemos. Humanoidų panaudojimas gamyboje jau nebėra vien futuristinė idėja, tačiau realus proveržis priklausys nuo saugos standartų, patikimumo ir ekonominio pagrįstumo.

    Diskusijose taip pat pabrėžta, kad DI galima išmokti ir prie jo prisitaikyti, tačiau jis neįsidiegs pats. Svarbiausia yra nuosekliai pasirinkti konkretų procesą, turėti aiškų tikslą, užtikrinti duomenų kokybę ir įtraukti darbuotojus, kurie kasdien dirbs su sprendimu.

    Valstybės pusėje dėmesys vis dažniau kreipiamas į perėjimą nuo tyrimų ir prototipų prie realių diegimų. Ministerijos atstovai akcentuoja, kad šalia technologijos reikia kantrybės, aiškių prioritetų ir specializuotų sprendimų, kurie spręstų konkrečias problemas, o ne konkuruotų su universaliais modeliais visose srityse vienu metu.