Nyheter

Virkningen av pandemien og den pågående globale kompetansemangelen vil fortsette å drive investeringer i industriell automasjon gjennom 2023, ikke bare for å øke antallet eksisterende arbeidere, men også for å åpne opp nye forretningsmuligheter og ideer.
Automatisering har vært drivkraften bak fremskritt siden den første industrielle revolusjonen, men fremveksten av robotikk og kunstig intelligens har økt virkningen. I følge Precedence Research er det globale industrielle automasjonsmarkedet estimert til 196,6 milliarder dollar i 2021 og vil overstige 412,8 milliarder dollar innen 2030.
I følge Forrester-analytiker Leslie Joseph vil denne boomen i automasjonsadopsjon delvis skje fordi organisasjoner i alle bransjer er immune mot fremtidige hendelser som igjen kan påvirke tilgjengeligheten til arbeidsstyrken deres.
«Automasjon var en viktig drivkraft for jobbskifte lenge før pandemien; det har nå fått ny press når det gjelder forretningsrisiko og motstandskraft. Når vi kommer ut av krisen, vil selskaper se på automatisering som en måte å redusere den fremtidige tilnærmingen til risikoen krisen utgjør for forsyning og menneskelig produktivitet. De vil investere mer i kognisjon og anvendt kunstig intelligens, industriroboter, tjenesteroboter og robotprosessautomatisering.»
Opprinnelig var automatisering fokusert på å øke produktiviteten og samtidig redusere arbeidskostnadene, men de 5 beste automatiseringstrendene for 2023 indikerer et økende fokus på intelligent automatisering med bredere forretningsfordeler.
I følge en studie fra 2019 av Capgemini Research Institute har mer enn halvparten av de beste europeiske produsentene implementert minst én bruk av AI i produksjonsoperasjonene sine. Størrelsen på produksjonsmarkedet for kunstig intelligens i 2021 var 2,963 milliarder dollar og forventes å vokse til 78,744 milliarder dollar innen 2030.
Fra intelligent fabrikkautomatisering til lager og distribusjon, mulighetene for kunstig intelligens i produksjon er mange. Tre brukstilfeller som skiller seg ut når det gjelder deres egnethet for å starte reisen til en AI-produsent er intelligent vedlikehold, produktkvalitetskontroll og behovsplanlegging.
I sammenheng med produksjonsoperasjoner mener Capgemini at de fleste AI-brukstilfeller er relatert til maskinlæring, dyp læring og «autonome objekter» som samarbeidende roboter og autonome mobile roboter som kan utføre oppgaver på egenhånd.
Utformet for å jobbe trygt side om side med mennesker og raskt tilpasse seg nye utfordringer, fremhever samarbeidsroboter potensialet til automatisering for å hjelpe arbeidere, ikke erstatte dem. Fremskritt innen kunstig intelligens og situasjonsforståelse åpner for nye muligheter.
Det globale markedet for samarbeidsroboter forventes å vokse fra 1,2 milliarder dollar i 2021 til 10,5 milliarder dollar i 2027. Interact Analysis anslår at innen 2027 vil samarbeidsroboter utgjøre 30 % av hele robotmarkedet.
"Den mest umiddelbare fordelen med cobots er ikke deres evne til å samarbeide med mennesker. Snarere er det deres relative brukervennlighet, forbedrede grensesnitt og muligheten for sluttbrukere til å gjenbruke dem til andre oppgaver."
Utover fabrikkgulvet vil robotikk og automatisering ha en like viktig innvirkning på backoffice.
Robotprosessautomatisering lar virksomheter automatisere manuelle, repeterende prosesser og oppgaver, som for eksempel dataregistrering og skjemabehandling, som tradisjonelt utføres av mennesker, men som kan gjøres med kodifiserte regler.
I likhet med mekaniske roboter er RPA designet for å utføre grunnleggende hardt arbeid. Akkurat som industrielle robotarmer har utviklet seg fra sveisemaskiner til å utføre mer komplekse oppgaver, har RPA-forbedringer tatt på seg prosesser som krever mer fleksibilitet.
Ifølge GlobalData vil verdien av det globale markedet for RPA-programvare og -tjenester vokse fra 4,8 milliarder dollar i 2021 til 20,1 milliarder dollar innen 2030. På vegne av Niklas Nilsson, Case Study Consultant GlobalData,
"COVID-19 har fremhevet behovet for automatisering i bedriften. Dette har akselerert veksten av RPA ettersom selskaper beveger seg bort fra frittstående automatiseringsfunksjoner og i stedet bruker RPA som en del av bredere automatisering, og AI-verktøysettet gir ende-til-ende-automatisering for mer komplekse forretningsprosesser." .
På samme måte som roboter øker automatiseringen av produksjonslinjer, øker autonome mobile roboter automatiseringen av logistikken. I følge Allied Market Research ble det globale markedet for autonome mobile roboter estimert til 2,7 milliarder dollar i 2020 og forventes å nå 12,4 milliarder dollar innen 2030.
Ifølge Dwight Klappich, visepresident for forsyningskjedeteknologi hos Gartner, bruker autonome mobile roboter som startet som autonome, kontrollerte kjøretøy med begrensede muligheter og fleksibilitet nå kunstig intelligens og forbedrede sensorer:
"AMR-er legger til intelligens, veiledning og sensorisk bevissthet til historisk dumme automatiserte kjøretøy (AGV), slik at de kan operere uavhengig og sammen med mennesker. AMR-er fjerner de historiske begrensningene til tradisjonelle AGV-er, og gjør dem mer egnet for komplekse lageroperasjoner osv. kostnadseffektivt.»
I stedet for bare å automatisere eksisterende vedlikeholdsoppgaver, tar AI prediktivt vedlikehold til neste nivå, og lar den bruke subtile signaler for å optimalisere vedlikeholdsplaner, identifisere feil og forhindre feil før de fører til kostbar nedetid eller skade, forutsi feil.
I følge en rapport fra Next Move Strategy Consulting genererte det globale markedet for forebyggende vedlikehold 5,66 milliarder dollar i inntekter i 2021 og forventes å vokse til 64,25 milliarder dollar innen 2030.
Prediktivt vedlikehold er den praktiske anvendelsen av Industrial Internet of Things. I følge Gartner vil 60 % av IoT-aktiverte løsninger for forebyggende vedlikehold sendes som en del av tilbudene for forvaltning av virksomheter innen 2026, opp fra 15 % i 2021.