יום ראשון , נובמבר 17 2024
Home > Artificial intelligence' Machine learning > כבר מזמן לא הייפ: סקר חדש: מעל ממחצית היצרנים החלו להשתמש בשנתיים האחרונות ב-AI, למידת מכונה, רובוטים ואוטומציה

כבר מזמן לא הייפ: סקר חדש: מעל ממחצית היצרנים החלו להשתמש בשנתיים האחרונות ב-AI, למידת מכונה, רובוטים ואוטומציה

הבינה המלאכותית (AI) וטכנולוגיות לימוד מכונה הפכו להרבה יותר מאשר ׳הייפ׳ ומשמשים כרכיבים קריטיים לתפעול השוטף של קווי הייצור.

בינה מלאכותית ליישומיי אחסון. קרדיט UR

סקר גלובלי חדש של חברת הקובוטיקה Universal Robots – UR מגלה כי מעל 50% מהיצרנים בארה״ב ובאירופה (כולל ישראל) עושים שימוש כלשהו בבינה המלאכותי (AI) ובלמידת מכונה לטובת מערכי הייצור שלהם. 47% אימצו טכנולוגיות דיגיטליות אחרות דוגמת מחשבו ענן ו- IoT ומעל 40% אימצו אוטומציה רובוטית. הסקר המקיף של UR דגם מעל ל-1200 נציגי חברות יצרניות בארה״ב ובאירופה.

חיים זכרמן, מנהל חטיבת הרובוטיקה ב-SU-PAD, נציגת UR בישראל. קרדיט יח"צ דוניצה

"AI הוא לא הייפ", אומר חיים זכרמן, מנהל חטיבת הרובוטיקה ב-SU-PAD, נציגת UR בישראל. ״השיחות סביב שילוב כלי AI בתעשיה שלנו כבר נמצא באוויר מזה שנתיים, אבל, רק באחרונה הנושאים הללו הפכו לכה חשובים אצל היצרנים, ככלי עבודה קריטיים שמקדמים חדשנות ויעילות בכל תחומי התעשייה״.

במבט קדימה, הסקר מגלה כי כ- 48% מהיצרנים מתכננים להשקיע עוד יותר ב-AI ולמידת מכונה עד 2025, נתון שמצביע על כך שטכנולוגיות אלו ימשיכו למלא תפקיד מרכזי בעתיד הייצור. "אנחנו חווים עניין משמעותי בבינה מלאכותית פיזית. המערכת האקולוגית של UR+  שלנו ממשיכה להתרחב ומניע מרכזי לכך הוא הגידול המהיר ביישומי בינה מלאכותית ופתרונות המגיעים מהשותפים שלנו, כולל המספר ההולך וגדל של שותפי OEM שלנו, מה שפותח הזדמנויות חדשות לגמרי עבור הלקוחות", אומר זכרמן. ״כלים החדשים עוזרים ליצרנים לייעל את התפעול, לצמצם את זמני ההשבתה של פסי הייצור ולחסוך בעלויות באמצעות סימולציות ותחזוקה חזויה״.

למעלה מ-50% מהמשיבים מזהים את שיפור איכות המוצר, הגדלת הפרודוקטיביות ושיפור הדיוק,  כסיבות העיקריות לאימוץ טכנולוגיות חדשות. בנוסף, 30% מהיצרנים משתמשים בטכנולוגיה כדי לשפר את תנאי העבודה, ו-26% מונעים על ידי יעדי קיימות.

בעוד שהחזר על ההשקעה נותר הדאגה העיקרית של 32% מהיצרנים, גורמים אחרים כמו שימושיות, מומחיות פנימית, בטיחות ושיבושים פוטנציאליים הם גם משמעותיים (כולם בסביבות 20%).

הסקר

הסקר אסף תשובות מ-1,195 משתתפים משבע מדינות שונות באירופה ובצפון אמריקה. המשתתפים ייצגו 569 מפעלים גדולים ו-278 חברות קטנות ובינוניות, הם מגיעים מתעשיות שונות, בעיקר ייצור, שירותי בריאות, מזון ומשקאות ורכב.

לתוצאות המפורטות של הסקר

About מאיר עשת

Check Also

SAP מכריזה על חיזוק יכולות השיתוף, הפקת הידע והפיתוח באמצעות כלי ה-AI שלה ליישומים ארגוניים Joule

בכנס TechEd 2024, החברה הציגה אוסף של הכרזות המשנות את כללי המשחק בתחום הבינה המלאכותית …

נגישות