Ipar

Hogyan válasszunk mesterséges intelligenciát okosan?

Képek forrása: Freepik

A generatív AI képességei rohamosan fejlődnek, de a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia más típusai sok eseten jobb, egyszerűbb és költséghatékonyabb megoldást adnak a vállalatoknak. Beruházásuk megtérülése múlik azon, hogy a technológiák, eszközök és módszerek közül mekkora hozzáértéssel választanak.

A nagy felhajtásból adódóan a generatív mesterséges intelligenciát gyakran túlzott elvárások övezik. A generatív modellek képesek már képeket, szöveget, videót vagy akár zenét is előállítani – mindezt a tanításuk során látott adatokból megtanult összefüggések alapján.

Félreértés, hogy a generatív AI szöveges modelljei „okos keresők”. Ezek a modellek mindössze „következőszó-generátorok”, amelyek szavanként generálják ki jóslataikat a felhasználói bemenetre. Ahhoz, hogy az okos kereső képességekre felruházható legyen, elengedhetetlen a megfelelő szakértői kompetencia bevonása, különben kontroll és minőségbiztosítás nélkül a szövegben legvalószínűbben soron következő szót adja válaszul a tanítóadataikban látottak alapján. Szoftverkódot is ugyanígy generálnak. Bizonyos feladatok hatékony elvégzésére tehát kiválóan alkalmasak már most, más problémákhoz viszont működésükből kifolyólag nem ideálisak önállóan a szükséges eszközkészlet nélkül.

– Azon feladatok automatizálására, amelyekre a generatív AI nem ideális sokkal jobb és olcsóbb megoldást kínálhat egy-egy klasszikus gépi tanulási modell – mondta Póda Csanád, a Kontron Hungary ML/AI rendszertervező mérnöke. – A gépi tanulás (machine learning, ML) alkalmazása azonban kevésbé látványos, mint egy emberi nyelven „beszélgető” robot, így a széles nyilvánosság képzeletét sem ragadta meg úgy, mint a természetes nyelvi felületen bárki számára hozzáférhető generatív mesterséges intelligencia.

Aki nem ismeri ezeket a módszereket, könnyen elveszhet bennük egy magas színvonalú, hozzáértő támogató csapat nélkül. Ezért vagyunk mi – hogy segítsük a navigációt ezeken a zavaros vizeken.

Kis és nagy modellek, testre szabva

A generatív AI értelmes, hasznos, hatékony, megbízható, biztonságos és etikus használatához a megfelelő technológiai, szervezeti, emberi, társadalmi és szabályozási feltételeket is szükséges megteremteni.

Vállalati szinten tovább árnyalja a képet, illetve bővíti a lehetőségeket, hogy a nagy (nem csak nyelvi) generatív modellek mellett megjelent rengeteg kisebb, előtanított, nyílt forráskódú modell is – mondta Póda Csanád. Ezeket a különféle feladatok elvégzésére előre tanított, nyílt forráskódú modelleket a vállalatok saját adataikon testre szabhatják, így gyorsabban és költséghatékonyabban valósíthatják meg projektjeiket. Egy ilyen modell továbbfejlesztésével készítettük el például a Számlamenedzser alkalmazásunk szállítófüggetlen számlafeldolgozóját, amely a beérkező (akár scannelt) számlák adatait egy mély neurális háló segítségével ismeri fel és írja át automatikusan a vállalatirányítási rendszer megfelelő mezőibe. Ezáltal a hagyományos rendszereknél sokkal rugalmasabb megoldást kaptunk, amelynél nem kell minden új számlatípus feldolgozásához új sablonokat létrehozni, hanem minden számlatípust egy modell ismer és dolgoz fel.

Emellett a vállalatok a hatalmas adatmennyiségeken tanított, több milliárd paramétert használó generatív AI modellek kimenetét is optimalizálhatják Retrieval-Augmented Generation (RAG) segítségével. A költséghatékony módszerrel ugyanis a generatív modellek képességeit speciális területekre vagy saját belső tudásbázisukra terjeszthetik ki, így pontosabb és hasznosabb válaszokat kaphatnak anélkül, hogy a modellt újra kéne tanítani – az információt ugyanis az ügyfél saját dokumentumtárából keressük ki és adjuk át a generatív AI modelleknek feldolgozásra, ezzel csökkentve a hallucinációk valószínűségét.

Felhő és partner nélkülözhetetlen szerepe

Már ez a pár példa is mutatja, hogy a mesterséges intelligencia eszközök és módszerek milyen széles választékát fogja át. Kulcsfontosságú ezért, hogy a vállalatok az adott feladat függvényében jól válasszanak a folyamatosan bővülő palettáról.

A bőség zavarában és a felhajtás zajában azonban gyakran megesik, hogy a döntéshozók olyan AI-megoldásokat választanak, amelyektől üzleti felhasználási esetükben eleve hiába várnak eredményeket. Szerintem elsősorban ez okozza, hogy egy elemzői jelentés szerint a 2023-as vállalati AI kezdeményezések 80 százaléka megakadt a koncepcióvalidálás szintjén – mondta Póda Csanád. A másik oka ennek az, hogy a közelmúltig nem voltak meg azok az eszközök, amelyekkel ilyen rendszereket megbízható produktív környezetbe tudtunk helyezni. Itt azonban hatalmas előrelépés történt, és már nagyon jó minőségű AIOps és MLOps eszközök állnak rendelkezésünkre. Sok vállalat nem tud házon belüli AI kompetenciát kiépíteni, de ezt könnyen ellensúlyozhatja egy átfogó szakértelemmel és nagy tapasztalattal rendelkező tanácsadó- és rendszerintegrátor-partner bevonásával. Egy ilyen partner a projektek megvalósítását már az üzleti értékajánlatnak megfelelő gépitanulási-, illetve mesterségesintelligencia-eszköz kiválasztásától kezdve az élesbe állásig támogatni tudja.

Egy másik nagy hátráltató tényező ezen a téren, hogy a magyar vállalatok egy része ellentmondásos, szelektív módon még mindig idegenkedik a felhő használatától. Sok cég a Microsoft Office 365-re minden további nélkül előfizet, a belső, üzleti titkokat tartalmazó levelezését a Microsoft felhőjében tárolja, valamint irodai alkalmazásait felhőszolgáltatásként veszi igénybe. Az üzleti alkalmazásaikat viszont még mindig saját hardveren szeretnék futtatni – noha a belőlük kinyert kimutatásokat szintén előszeretettel továbbítják e-mailben.

A házon belüli IT infrastruktúra sok szempontból nem tud versenyezni a nagy felhőszolgáltatók adatközpontjaival. Saját hardveren a vállalatok nemhogy generatív AI modelleket nem tudnának futtatni, de gyakran még a kisebb neurálisháló-alapú modelleket is csak olyan késleltetés mellett használhatnák, hogy az értelmetlenné tenné bevezetésüket. A kapacitás megfelelő bővítésére pedig az AI munkaterhelések futtatásához szükséges specializált hardver magas ára és a jelenlegi eszközhiány miatt sem gondolhatnának.

A döntéshozóknak tanácsos minél előbb megvizsgálniuk, hogy a mesterséges intelligencia használatához vállalatuknál milyen szabályok mentén használhatnak felhőalapú megoldásokat, és mely szolgáltatók tudják ezeket biztosítani, mert a választék ezen a téren is bővül – mondta Póda Csanád. Ha továbbra is késlekednek, rövid időn belül nagy hátrányba kerülhetnek a felhőben szolgáltatásként elérhető AI képességeit eredményesen kiaknázó versenytársaikkal szemben. Bár minden esetben meg kell vizsgálni, hogy a különböző tényezők függvényében melyik szolgáltatási modell a legelőnyösebb, ma már általában a felhőt érdemes választani, hacsak használatát speciális megfelelési követelmények (törvényi szabályozottság) kategorikusan ki nem zárják. De a GDPR-nak való megfelelés például ma már nem probléma.

Nemzetközi ML/AI kompetencia-központ helyben

A megfelelő ML/AI megoldás és a szolgáltatási modell mellett a releváns üzleti felhasználási esetek megválasztása is fontos az AI beruházások gyorsabb megtérüléséhez, amiben a kompetens partner szintén sokat segíthet.

A rendszerintegrátorként ismert és elismert Kontron Hungary az utóbbi években ML/AI szakértelmét is olyan szintre fejlesztette, hogy a tagvállalatai közötti együttműködést erősítő Kontron Csoport úgy határozott, itt hozza létre csoportszintű ML/AI kompetencia-központját is, amelyet harminc fős tanácsadói és fejlesztői csapattá szeretnének bővíteni.

– Hazai ügyfeleink számára különösen előnyös, hogy cégünk méretéből adódóan szakmai területeink házon belül is szorosan együttműködnek egymással – mondta Póda Csanád. – Számos vállalat informatikai környezetét ismerő rendszer-integrációs csapatunk tudása és tapasztalata is hozzájárul így ML/AI projektjeik sikeres megvalósításához és további digitális átalakulásuk felgyorsításához.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Related Topics:mesterséges intelligencia

Up Next

A fémmegmunkálás új dimenziói – Messer Hegesztés- és Lézertechnológiai Innovációs Fórum novemberben

Don't Miss

Újfajta motorindítót hoz a Siemens

Ipar

A Zyxel Networks strapabíró WiFi 7 hozzáférési pontot dob piacra zord ipari környezetekhez

Az új WBE665S nagy kapacitású kapcsolódási lehetőségeket és AI-alapú hálózatkezelést biztosít igényes telepítésekhez, ezzel bővítve az MSP-k és a telepítők lehetőségeit.

A Zyxel Networks ma bejelentette a WBE665S BE22000 12-csatornás WiFi 7 Triple-Radio NebulaFlex Pro strapabíró hozzáférési pont piacra dobását. Az új megoldás lehetőséget kínál az MSP-knek és a telepítőknek, hogy kielégítsék a gyors, megbízható vezeték nélküli kapcsolat iránti növekvő igényt ipari és kihívásokkal teli környezetekben.

A tartós, IP67-es minősítésű, időjárásálló kialakítást és a mesterséges intelligenciával támogatott felhőalapú felügyeletet ötvöző WBE665S-t olyan professzionális telepítők számára tervezték, akik sokszor bonyolult helyszíneken telepítenek hálózatokat.

A raktározás és disztribúció, a gyártás, a hűtőházak, a nagykereskedelem és más szektorokban a WiFi ma már olyan zónákba is kiterjed, amelyeket korábban túl zordnak tartottak a vezeték nélküli kapcsolatokhoz. A targoncák és teherautók csatlakoztatott táblagépeket használnak, míg az IoT-érzékelők nyomon követik a szállítmányok és áruk mozgását, és kézi vonalkód-leolvasókat használnak a nagyobb hatékonyság és pontosság érdekében. Ezekben a környezetekben gyakoriak az olyan veszélyek, mint a szélsőséges hőmérséklet, a páratartalom és a por, és a kapcsolat megszakadása, az állásidő és a hardverhibák megzavarhatják a működést.

Megbízható WiFi 7, igényes környezetekre tervezve

A WBE665S a WiFi 7 teljesítményének, a strapabíró kialakításnak és a rugalmas felhőalapú felügyeletnek köszönhetően képes megbirkózni ezekkel a kihívásokkal, biztosítva a stabil, folyamatos vezeték nélküli kapcsolatot a kritikus fontosságú alkalmazásokhoz.

Kell Lin, a Zyxel Networks hálózati stratégiai üzleti egységének vezető alelnöke kiemelte:

„Ahogy egyre nő a WiFi használata olyan területeken, amelyek sokkal nagyobb ellenállóképességet igényelnek, mint a hagyományos irodai terek, jelentős lehetőségek nyílnak meg MSP-jeink és telepítőink számára. A WBE665S-t kifejezetten azért fejlesztették ki, hogy jó, megbízható kapcsolatot biztosítson, amely a nehezebb körülmények között is következetesen jól működik. Biztosítja a zord környezetekben szükséges teljesítményt, tartósságot és intelligens felügyeletet, segítve partnereinket az ügyfelek igényeinek kielégítésében és új üzleti lehetőségek megnyitásában a piac ezen növekvő területén.”

A WBE665S legfontosabb jellemzői:

12-csatornás WiFi 7 architektúra: A három rádióval rendelkező kialakítás akár 22 Gbps átviteli sebességet biztosít Multi-Link Operation (MLO) technológiával, támogatva a nagy sűrűségű telepítéseket, ahol a sebesség és az alacsony késleltetés kritikus fontosságú.
Intelligens szektoros antenna: Az integrált, 120 fokos, ultraszéles intelligens antenna a csatlakoztatott eszközök felé fókuszálja az RF-energiát, javítva a lefedettség hatékonyságát és minimalizálva az interferenciát.
Ipari szintű tartósság: Az IP67-es védelmi besorolású burkolat por- és vízálló, és – 40 °C és 70 °C közötti hőmérsékleti tartományban is működik, így hűtőházakban és kültéri telepítésekhez egyaránt alkalmas.
Két 10 GbE felkapcsolás: A nagy sebességű száloptikai port 100 méternél hosszabb telepítéseket támogat, míg az opcionális 10 GbE PoE++ Ethernet-port rövidebb távú telepítéseket tesz lehetővé.

AI-alapú hálózatkezelés és biztonság

Az ügyfélhálózatok hatékony kezelése és biztonságának biztosítása jelentősen megterhelheti az MSP erőforrásait. A WBE665S enyhíti ezt a terhet a Zyxel Networks Nebula platformjával való integráció révén, amely egyszerűsíti a telepítést és az üzemeltetést.

NebulaFlex Pro felügyelet: Felhőalapú, vezérlő vagy önálló felügyeleti módokat tesz lehetővé a rugalmas telepítés érdekében.
Nebula felhőalapú menedzsment: Központosított vezérlést biztosít a vezeték nélküli hálózatok, kapcsolók, biztonsági átjárók és FWA-eszközök számára egyetlen felületen, valós idejű láthatósággal.
AI-alapú optimalizálás: A Nebula WiFi Aid és Wireless Health eszközei automatikusan felismerik a problémákat és módosítják a beállításokat a teljesítmény javítása érdekében, segítve az MSP-ket a karbantartási látogatások számának csökkentésében.
Vállalati szintű biztonság: A Secure WiFi, a Connect and Protect Plus, a DPPSK hitelesítés és a jelszó nélküli hozzáférés támogatása segít megvédeni mind a WiFi-szolgáltatásokat, mind a rendszergazdai fiókokat.

További információkért látogasson el a weboldalra.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Ipar

Az ipari intelligencia alkalmazása

Az előállított termékekből származó bevétel akár 15 százalékát is kitehetik a csúszásokból, nem tervezett leállásokból, utólagos javításokból, minőségi problémákból és az eszközök nem optimális használatából adódó veszteségek a Schneider Electric friss felmérése szerint.

A „2026 Industrial AI in CPG Survey” című kutatás egyik fő megállapítása, hogy a fogyasztói csomagolt termékek gyártói fokozódó költségnyomásra és a termelési hatékonyságot csökkentő tényezők erősödésére számítanak, amire reagálva az „ipari intelligenciával” igyekeznek fokozni versenyképességüket.

A következő években jelentős mértékben emelkedhet a gyártási problémák miatti veszteségek árbevételhez viszonyított aránya a fogyasztói csomagolt termékek (CPG – Consumer Packaged Goods) gyártóinak várakozásai szerint. A Schneider Electric, a világ egyik vezető energia-technológiai vállalata által nyilvánosságra hozott „2026 Industrial AI in CPG Survey” című felmérés szerint míg idén még csak 15 százalékos lehet a csúszásokból, nem tervezett leállásokból, utólagos javításokból, minőségi problémákból és az eszközök nem optimális használatából adódó veszteség, addig jövőre már 21,37 százalékos, 2030-ra pedig akár 29,14 százalékos lehet ez az érték. A kutatás további fontos megállapítása, hogy a megkérdezett gyártók jelzései alapján a termelésben tapasztalható késések, leállások és a berendezések hibái becslések szerint már most a végtermékek gyártási költségének mintegy ötödét adják.

A felmérésből kiderült az is, hogy sok gyártó bízik a mesterséges intelligencia (MI) ipari célú felhasználásában, a technológiától azt remélik, hogy segítségével mérsékelhetik az elkerülhető veszteségekből adódó károkat. Jelenleg a kutatásban résztvevő gyártók mindössze 13 százaléka jelezte, hogy az MI-t már végponttól-végpontig terjedően beépítették a kulcsfontosságú műveleteikbe és a döntéshozatalba. Ugyanakkor a válaszadók több mint harmada azzal számol, hogy 2030-ra a mesterséges intelligencia a működésük központi eleme lesz, ami azt jelenti, hogy mindössze négy év alatt háromszorosára nőhet a CPG-gyártók körében a technológiát széleskörűen alkalmazók aránya.

A kutatás alapján az érintett vállalkozásoknál azzal számolnak, hogy az MI projektek a jövőben majd nagyon gyorsan visszahozzák a befektetett összegeket. A válaszadók harmada 2030-ra 50–74 százalékos megtérülést vár az MI-projektektől, közel tizedük pedig 100 százalék felettit, ami azt jelenti, hogy várakozásaik szerint a mesterséges intelligencia alkalmazása kapcsán végrehajtott befektetések kevesebb mint egy év alatt megtérülnek. Ilyen szintű teljesítménnyel jelenleg csak a Világgazdasági Fórum által Példaképként jellemzett üzemekben, illetve az autonóm gyárakban találkozhatunk.

Bár a jövőbeli, MI befektetésekkel kapcsolatos megtérülési remények igen optimisták, a jelenben már korántsem ennyire derűlátók a megkérdezett vállalkozások. A válaszadók 70 százaléka úgy véli, hogy jelenleg 20 százalék alatt van a mesterséges intelligencia projektjei esetében a ROI (Return of Investment), közel harmaduk pedig 5 százalékos, vagy annál alacsonyabb megtérülést lát. Vagyis megállapítható, hogy az ágazat egyelőre csak korlátozottan tud élni az MI-beruházásokban rejlő lehetőségekkel.

„A gyártók 2030-ra a végponttól-végpontig terjedő MI megoldások használatában háromszoros növekedést várnak és ugrásszerű javulást remélnek a beruházásaik megtérülési ütemében is, ami olyan szintet érhet el, amely napjainkban legfeljebb csak a Példakép és autonóm gyárakra jellemző. Ezek az elvárások évek óta a legerőteljesebb jelzések arra, hogy sürgős lépésekre van szükség. A mesterséges intelligencia csak akkor hozhatja el a tőle várt, valóban mélyreható átalakulást, ha valódi ipari intelligenciát nyújt: azt a képességet, hogy a valós idejű üzemeltetési adatok, a modern automatizálás és a mesterséges intelligencia együtt segítik az egymással összhangban lévő, a hatékonyságot nagy mértékben javító döntések meghozását. Sok szervezet még mindig küzd a régi rendszerekkel és a nem egységes adatokkal, gátolva ezzel a mesterséges intelligencia bevezetését és azt, hogy a technológia valóra válthassa a benne rejlő lehetőségeket. Jelenleg a CPG-szektor számára a szándékok és a felkészültség között meglévő szakadék áthidalása az egyik legfontosabb versenyképességi prioritás”

– mondta Neil Smith, a Schneider Electric CPG területért felelős elnöke.

Az ipari intelligenciához szükséges felkészültség hiánya a fő akadály

A mesterséges intelligencia kínálta lehetőségek iránti erős bizalom ellenére a technológia szélesebb körül alkalmazását több, főként strukturális akadály is gátolja. A válaszadók 43 százaléka emelte ki az MI-vel és az adattudományokkal kapcsolatos ismeretek hiányát, míg az elavult automatizálási rendszereket és infrastruktúrát 37,5 százalékuk említette a gátló tényezők között. Szintén sokan, a megkérdezettek több mint harmada jelezte, hogy komoly problémát okoz a megfelelő, kontextusba helyezett adatok hiánya. A munkavállalók részéről tapasztalható ellenállást a válaszadók negyede, míg a kiberbiztonsági, valamint jogi megfelelési problémákat kicsit több mint ötödük emelte ki.

„A kutatás eredményei alapján egyértelmű, hogy ahhoz, hogy mindössze négy év alatt sikerüljön elérni azt a szintű fejlődést a ROI-ban, amit az ipari mesterséges intelligencia kapcsán várnak a felmérés résztvevő, jelentős változásra van szükség az együttműködés, az átláthatóság és a közös szabványok terén. Az SE Advisory Services révén máris világszerte alkalmazzuk ügyfeleinknél a saját Példakép gyárainkban felhalmozott tudást, segítve őket abban, hogy digitális ambícióikat mérhető eredményekké alakítsák. Hisszük, hogy a bevált gyakorlatok és az ágazatspecifikus szakértelem megosztása és alkalmazása beindítja az ipari digitális átalakulás következő hullámát”

– mutatott rá Cecile Vercellino, a Schneider Electric „Services, Industrial Automation” területért felelős alelnöke.

A Schneider Electric és az AVEVA együttműködésében megjelent új tanulmány, melynek címe: „Beyond the Hype: Practical AI for Competitive Consumer Goods Manufacturing”, útmutatást nyújt a mesterséges intelligencia sikeres bevezetéséhez, többek között az élelmiszeriparban és az italgyártásban. A tanulmány felvázolja, hogyan vezet az ipari adatok hasznosítása, a moduláris automatizálás, az elektrifikáció és az ipari mesterséges intelligencia bevezetése az autonóm működéshez.

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!

Ipar

Additív gyártás 2026: ipari fordulópont

Az additív gyártás az elmúlt évtizedben kilépett a kísérleti technológiák köréből, és mára egyértelműen az ipari termelés egyik meghatározó pillérévé vált.

A legfrissebb iparági előrejelzések szerint 2026-ra a technológia szerepe tovább erősödik, miközben a fókusz egyre inkább az ipari integráció mélységére, a folyamatstabilitásra és a gazdaságosságra helyeződik át.

A vállalatok többsége már felismerte az additív gyártásban rejlő potenciált, ugyanakkor a stabil, validált és reprodukálható gyártási folyamatokba történő beillesztés továbbra is mérnöki és szervezeti kihívást jelent, különösen az ismételhetőség, a nyomonkövethetőség és a beruházások megtérülése szempontjából.

Sorozatgyártásra készen

Az egyik legmarkánsabb tendencia, hogy az additív gyártás egyre határozottabban lép ki a prototípusgyártás szerepköréből, és a sorozatgyártás irányába mozdul el. Míg korábban elsősorban a tervezési iterációk gyorsítását és a koncepciók validálását szolgálta, ma már egyre több gyártó alkalmazza tényleges termelési környezetben, például szerszámok, befogókészülékek, karbantartási alkatrészek és végfelhasználói komponensek előállítására. Ez az elmozdulás szoros összefüggésben áll a berendezések teljesítményének növekedésével, a gyártási folyamatok stabilizálódásával és az alkatrészminőség konzisztenciájának javulásával. Az ipari polimer technológiák fejlődése révén számos korábbi korlát – különösen a gyártási sebesség és az ismételhetőség területén – jelentősen mérséklődött, ami lehetővé teszi a technológia szélesebb körű alkalmazását a termelésben.

Ezzel párhuzamosan az additív gyártás egyre inkább integrálódik a gyártósorok tervezésébe és optimalizálásába. A technológia 2026-ra várhatóan már nem kiegészítő megoldásként jelenik meg, hanem a gyártási rendszerek szerves részévé válik, különösen olyan területeken, ahol a rendelkezésre állás, a kiszámítható output és a folyamatstabilitás kritikus tényezők. Ez a változás nemcsak technológiai, hanem szervezeti szinten is átalakulást igényel, hiszen az additív gyártás bevezetése új kompetenciákat, digitális munkafolyamatokat és minőségbiztosítási szemléletet követel meg a mérnöki csapatoktól.

Lokalizált gyártás

Az ellátási láncok globális sérülékenysége – amelyet geopolitikai feszültségek, növekvő logisztikai költségek és vámkockázatok erősítenek – szintén felgyorsítja az additív gyártás térnyerését. A vállalatok egyre inkább a lokalizált gyártási modellek és a digitális készletezés irányába mozdulnak el, ahol a fizikai raktárkészleteket minősített digitális alkatrészfájlok válthatják ki. Ennek eredményeként az alkatrészek gyártása a felhasználás helyéhez közelebb, igény szerint történhet, ami jelentősen csökkenti az átfutási időket és növeli az ellátási lánc rugalmasságát. Az additív gyártás ebben a kontextusban már nem pusztán taktikai eszköz, hanem stratégiai jelentőségű megoldásként jelenik meg.

Az Ipar 5.0 koncepció térnyerésével az additív gyártás szerepe tovább bővül az emberközpontú, rugalmas és adaptív gyártási rendszerek kialakításában. A digitális ikrek, a szabványosított folyamatok és a hálózatba kapcsolt gyártási rendszerek lehetővé teszik, hogy különböző telephelyeken azonos minőségben reprodukálhatók legyenek a gyártási elemek. Az additív technológiák ebben a környezetben nemcsak a digitalizációt támogatják, hanem a mérnökök munkáját is hatékonyabbá teszik azáltal, hogy gyorsabb iterációt, nagyobb tervezési szabadságot és rugalmasabb gyártási lehetőségeket biztosítanak.

2026-ra az additív gyártás egy érett, ipari szinten integrált technológiává válik, amely alapvetően formálja át a gyártási stratégiákat. A hangsúly a továbbiakban nem a technológia létjogosultságán, hanem annak hatékony, skálázható és gazdaságos alkalmazásán lesz. A mérnöki gyakorlatban ez a szemléletváltás a digitális és fizikai gyártási rendszerek szorosabb integrációját, valamint a gyártási láncok újragondolását teszi szükségessé, amely hosszú távon versenyelőnyt jelenthet az alkalmazkodni képes vállalatok számára.

www.varinex.hu

További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!