Cyfryzacja i nowe technologie

Dlaczego podejście strategiczne i długofalowe ma dziś jeszcze większe znaczenie niż wcześniej?

Aby sprostać nowym regulacjom UE, wdrożyć skalowalne AI oraz utrzymać przewagę konkurencyjną, konieczna jest nowoczesna struktura danych.

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 również systemy przemysłowe. Od instrumentów medycznych i czujników energetycznych po zespoły pojazdów oraz maszyny – AI umożliwia urządzeniom wykrywanie błędów, podejmowanie decyzji i poprawę błędów 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.

Nowoczesne doświadczenie użytkownika w przemyśle wytwórczym to coś więcej niż atrakcyjny interfejs. Kluczowe jest połączenie świata fizycznego i cyfrowego oraz stworzenie 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.

W miarę jak sztuczna inteligencja (AI) coraz szerzej wkracza do zastosowań w rzeczywistym świecie, jedno kluczowe wyzwanie pozostaje niezmienne – zaufanie. Klienci oczekują nie tylko inteligentnych urządzeń, ale przede wszystkim 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?