Cyfryzacja i nowe technologie

Inżynieria wymagań to jeden z kluczowych etapów rozwoju produktu. Określa, co produkt ma robić, dla kogo jest przeznaczony oraz w jakich warunkach spełnia wymagania techniczne, regulacyjne i użytkowe. Jeśli ten proces zawiedzie, cały projekt może zakończyć się niepowodzeniem — dlatego trzeba zadbać o jego jakość. Dzięki agentom AI praca nad wymaganiami staje się bardziej efektywna, co przyspiesza progres projektów. AI nie zastępuje ekspertów, lecz dostarcza im lepszych narzędzi do osiągnięcia sukcesu.

Sztuczna inteligencja (AI) wyszła poza laboratoria badawcze i obecnie zasila zarówno produkty codziennego użytku, jak i systemy przemysłowe. Od instrumentów medycznych i czujników energetycznych po pojazdy połączone i maszyny fabryczne – AI umożliwia urządzeniom wykrywanie błędów, podejmowanie decyzji i doskonalenie się w czasie rzeczywistym.

Sztuczna inteligencja przenosi się z serwerów w chmurze do urządzeń, których używamy na co dzień – od sprzętu medycznego i robotów przemysłowych po czujniki energetyczne i pojazdy połączone z siecią. Kluczowym etapem, który decyduje o sukcesie lub porażce projektu AI, jest wybór odpowiedniego sprzętu. To właśnie on stanowi fundament wydajności, skalowalności, certyfikacji oraz kosztów w całym cyklu życia produktu.

Zgodnie z nowymi regulacjami, dokumentacja techniczna wchodzi na ścieżkę digitalizacji. Co to oznacza? Jakie są trendy? O tym mówi Piotr Garbela, Sales Manager, Technical Communication and Data Solutions w Etteplan.

Kiedy mówimy o nowoczesnym doświadczeniu użytkownika w przemyśle wytwórczym, nie chodzi wyłącznie o atrakcyjny wizualnie interfejs. Kluczowe jest połączenie świata fizycznego i cyfrowego oraz zapewnienie systemów, które wspierają obsługę maszyn, dostarczając właściwe informacje we właściwym czasie. Dzięki temu współpraca ludzi i maszyn w złożonych zadaniach i wymagających środowiskach staje się płynna, efektywna i bezpieczna.

Wraz z tym, jak sztuczna inteligencja (AI) coraz bardziej zbliża się do zastosowań w rzeczywistym świecie, pozostaje jedno kluczowe wyzwanie – zaufanie. Klienci nie chcą jedynie inteligentnych urządzeń. Oczekują bezpiecznych, niezawodnych i zgodnych z regulacjami systemów AI, które chronią prywatność, działają offline i spełniają zmieniające się wymogi prawne.

Tylko 5% pilotaży AI przynosi mierzalną wartość biznesową. Jak firmy przemysłowe mogą odnieść sukces – nie tylko dzięki technologii, ale poprzez zmianę sposobu, w jaki ludzie i procesy współpracują z AI?

Samo AI niczego nie zmienia – zmieniają ludzie. Technologia tworzy wartość tylko wtedy, gdy jest akceptowana, darzona zaufaniem i używana na co dzień. Udane projekty mają jedną wspólną cechę: angażowanie ludzi w proces podejmowania decyzji. Zasada „human-in-the-loop” oznacza, że ludzie zachowują kontrolę nad kluczowymi decyzjami – zarówno w finalnym rozwiązaniu, jak i w trakcie procesu jego tworzenia. Udział człowieka jest niezbędny, aby budować zaufanie, zapewnić adaptację i ostatecznie osiągnąć korzyści biznesowe.

W dzisiejszym dynamicznym środowisku biznesowym firmy są pod stałą presją, by wprowadzać innowacje, usprawniać operacje i szybko dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych. Outsourcing prac badawczo-rozwojowych (R&D) stał się kluczową strategią, oferującą liczne korzyści i zwiększone możliwości. Ale jak sztuczna inteligencja wpłynie na R&D w nadchodzących latach i dlaczego projektowanie modułowe jest skutecznym podejściem do outsourcingu?