1. Okos gyárak/Ipar 4.0
Ezeket a kifejezéseket már mindenki hallotta, mert unos-untalan ezekről beszélnek mindenhol. Azonban kifejezetten ilyen jellegű projektben már jóval kevesebben vettek részt. Nem egy polcról leemelhető megoldásról van szó, hanem egy sor technológiáról, amelyet alkalmazhatunk a vállalatunknál. Egy-egy újabb technológia alkalmazásba vételével egyre „okosabb” lehet a cégünk.
2. Robotizált folyamatautomatizálás
Ez nem jelent mást, mint az üzleti folyamatok automatizálásának folyamatát. A vállalat különböző területein szoftver robotok alkalmazását. Egyeseknek 9 hónap alatt megtérül egy ilyen projekt, ami elképesztő. A dolog nem csak a robotikáról szól, magában foglalja a mesterséges intelligenciát, a blokkláncot és a dolgok internetét is. Azonban mi emberek még nem vagyunk helyettesíthetők, még ha egy feladat el is végezhető robotokkal, a programozáshoz, kezeléshez és üzemeltetéshez szükség van emberekre.
3. Dolgok internete (IOT)/Ipari dolgok internete (IIOT)
Az IoT-ről általában terepen működő eszközök kapcsán beszélnek. Egy gyártó cég azonban nem biztos, hogy rendelkezik bármilyen terepen működő eszközzel. Számukra mit képes nyújtani az IoT? Nos, például összegyűjthetik a gépek által tárolt történeti adatokat, és elemezhetik azokat, majd az eredmények alapján döntéseket hozhatnak a karbantartásukra vonatkozóan. Tehát vannak gépeink, van szoftverünk, kapcsoljuk hát össze őket!
4. Szervitizáció
Ez a kifejezés a termékek értékesítésétől a képességek értékesítése felé való elmozdulást fejezi ki. Például bizonyos USA-beli államokban jogszabály írja elő, hogy egy adott értékesített dobozos ital mennyiség felett újrahasznosító létesítménynek kell lennie az üzletben. Az IFS ügyfél Tomra az italos dobozok újrahasznosításának képességét értékesíti, amelyért az ügyfelek dobozonként fizethetnek. Nincs kezdeti beruházás, és csak akkor kell fizetni, ha az ügyfelek tényleg használják a szolgáltatást. A Tomra saját belátása szerint cserélgetheti a gépeket, hiszen a szupermarketek nem a gépért, hanem a szolgáltatásért fizetnek. A berendezéseket az IoT segítségével figyelik, így látják, hogy mennyi dobozt gyűjtöttek össze, és a szükséges időben megszervezhetik a kiürítést. Mi volt számukra a legnagyobb kihívás? Az értékesítőket az eladott gépek arányában jutalmazták. Meg kellett változtatniuk a kompenzációs modellt.
5. Additív gyártás vagy 3D nyomtatás
Kicsit fel van fújva a téma, de előbb-utóbb fel fog forgatni sok mindent a gyártószektorban. Nem váltja be a hozzá fűzött reményeket…még. Az előkészületek és az utómunkálatok még mindig sok időt emésztenek fel, így a költséghatékonyság még nem jelentkezik. A légi- és hadiipar élen jár az alkalmazásában. Ugyanazt a funkciót betöltő alkatrészt elő lehet állítani kisebb tömeggel.
6. Mesterséges intelligencia (AI)
Szintén mindenki hallott, olvasott már róla, de vajon mire lehet használni? Igény előrejelzésre? Például, pontosabbá teheti az igényvezérelt MRP-t, de van még min dolgozni a jövőben ezzel kapcsolatban.
7. Gépi tanulás
Ez a számítástechnika egyik ága, amely statisztikai módszerek alkalmazásával ruházza fel a számítógépeket a „tanulás” képességével. Egy újabb eszköz az előrejelzések javításához.
8. Kiterjesztett valóság (AR)/Virtuális valóság (VR)/Kevert valóság (MR)
A kiterjesztett valóság előnyei nyilvánvalók a karbantartás területén, lehetővé téve a szervizmérnök számára, hogy információkat szerezzen a vizsgált berendezésről. A gyártásban egy gépre tekintve fontos információk jelenhetnek meg a látómezőben. Az IFS partnereivel közösen fejleszt ezen a területen.
9. Blokklánc
Az ellátási lánc kapcsán szokott szóba kerülni. Vajon, gazdaságosan alkalmazható már nyomonkövetésre? Ennek még be kell bizonyosodnia, de ez bármikor megtörténhet.
10. Technológiai munkanélküliség
Amikor valahol új technológiát vezetnek be, embereket bocsátanak el. Történetileg vizsgálva azonban ez nem igaz. Igen, bizonyos pozíciók eltűnnek, de teljesen újak is születnek. A mesterséges intelligencia 2020-ra már nettó munkahelyteremtő technológia lehet.
