A globális mobil szélessávú fórum (GMBBF) 2021 – melynek házigazdája a Huawei, valamint ipari partnerei, a GSMA és a SAMENA Telecommunications Council – összegyűjtötte a mobilhálózat-üzemeltetőket, a vertikális iparág vezetőit és ökoszisztémai partnereket a világ minden tájáról, hogy megvitassák, hogyan lehet maximalizálni az 5G lehetőségeit és előremozdítani a mobilipart.

A globális 5G fejlesztés jelenlegi állása

A világon jelenleg 176 kereskedelmi 5G hálózat működik, amelyek több mint 500 millió előfizetőt szolgálnak ki. A végfelhasználói szegmensben az átlagos 5G letöltési sebesség nagyjából tízszer nagyobb a 4G-nél, ami olyan alkalmazások szélesebb körű terjedését segítette elő, mint a virtuális valóság (VR) és a 360º-os közvetítés. Vállalati szinten már világszerte 10 ezer projekt foglalkozik az 5G üzleti (5GtoB) alkalmazásokkal és sikeresen tesztelték és alkalmazzák a technológiát olyan iparágakban, mint a gyártás, a bányászat és a logisztika. Bár a fejlődés folyamatos volt, Ken Hu elismerte, hogy van még tér a további fejlődésre.

“Az 5G technológia lehetőségeit valóban kihasználó megoldások száma csekély, mint a kiterjesztett/virtuális valóságra (AR/VR) alapuló szolgáltatások, valamint a futurisztikus, hologram alapú megoldások is igen lassan terjednek, ahogy a hálózatra kapcsolt járművek is. A 10 ezernél is több üzleti 5G-projekt fele pedig Kínában koncentrálódik”

– fejtette ki az esemény nyitóbeszédében Hu, majd hozzátette: egyre több a jó példa, de szükségünk van fenntartható megoldásokra is.

Három lehetséges megoldást vázolt fel, amelyek az 5G növekedésének következő szakaszát segíthetik elő, beleértve az XR (kiterjesztett valóság, Extended Reality, XR) szolgáltatásokat, a B2B piacot és az alacsony szén-dioxid-kibocsátású fejlesztést.

Ötször gyorsabb hálózatok kellenek

Legfontosabb a hálózatfejlesztés: a zökkenőmentes, felhőalapú XR-élmény érdekében a hálózatoknak a jelenlegi 1 gigabites hálózatoknál gyorsabb, 4,6 Gbit/s-os letöltési sebességet kell biztosítaniuk, és a várakozási idő nem haladhatja meg a 10 milliszekundumot. Emellett a fogyasztóknak kisebb, könnyebb és megfizethetőbb árú headseteket kell gyártani, hogy könnyebben hozzáférjenek a kiterjesztet valóság élményéhez.

Másodszor, a távközlési szolgáltatóknak is fejleszteniük kell hálózataikat, hogy felkészüljenek az 5GtoB-ra. Az erős hálózat kulcsfontosságú az ipari 5G alkalmazásokhoz, ezért az üzemeltetőknek folyamatosan fejleszteniük kell a hálózati képességeket, például az uplink kapcsolatokat, a helymeghatározást és az észlelést. Az ipari megoldások összetettsége a működtetést és karbantartást valódi kihívássá tehetik.  Ennek érdekében a Huawei önálló hálózatokat fejleszt, amelyek intelligens megoldásai alkalmazhatók az 5G hálózatok minden területén, a tervezéstől kezdve a kiépítésen át a karbantartásig és optimalizálásig.

A digitális átalakulás során a kapcsolatok biztosítása mellett az üzemeltetők felhőszolgáltatóként, rendszerintegrátorként és egyebekként is szolgálhatnak. Ahhoz, hogy az 5G szélesebb körben elterjedjen az iparágakban, az iparág-specifikus távközlési szabványok kidolgozása is fontos. Kínában az üzemeltetők ipari partnereikkel együtt már megkezdték ezt a szénbányászat, az acél- és az elektromos energia ágazatában.

Zöldíteni kell az ipart

Szintén kiemelt az ökológiai lábnyom csökkentése. A Világgazdasági Fórum szerint a digitális technológia 2030-ra segíthet a globális szén-dioxid-kibocsátás legalább 15%-os csökkentésében. Ken Hu szerint egyrészt nagyszerű lehetőség, hogy ezzel segíthetnek minden iparágnak csökkenteni a kibocsátásokat és javítani az energiahatékonyságot. Másrészt fel kell ismerni, hogy az ipar szén-dioxid-kibocsátása nő, és lépéseket kell tenni ennek javítása érdekében. Jelenleg a Huawei új anyagokat és algoritmusokat használ termékei energiahatékonyságának növelésére, átalakítják webhelyeiket és optimalizálják az energiagazdálkodást adatközpontjaikban a nagyobb hatékonyság érdekében.

“Annyi változást láttunk az elmúlt két évben a világjárvány, a technológia, az üzleti élet és a gazdaság terén. Ahogy a világ kezd talpra állni, fel kell ismernünk az előttünk álló lehetőségeket, és fel kell készülnünk rájuk. Ehhez szükségünk van a technológiánkra, a vállalkozásainkra és a képességeinkre is”

– zárta beszédét Hu.

The post Már 500 millióan használják az 5G-t, de messze nincsenek kihasználva a lehetőségei appeared first on Műszaki Magazin.

Ennek tükrében különösen fontos, hogy hová vezetnek minket a tárolás, az adatátvitel és a logisztika innovációi? A Deloitte 2021-es Technology Futures kutatása a lehetséges jövőképeket járja körül, és többek között erre keresi a választ.

A világban használt adatmennyiség óriási ütemben növekszik. Ez nem csak az egy főre jutó adatmennyiségre igaz, de az információk megosztásának ütemére is. Becslések szerint 2025-ben a naponta keletkező adatok mennyisége eléri a 463 milliárd gigabájtot, ami közel 200-szoros növekedést jelent a jelenlegi helyzethez képest. 2019 és 2020 között, mindössze egyetlen év alatt 10%-kal nőtt a közösségi médiát használók száma, és elérte a 3,96 milliárd főt. Ez a növekedés számos lehetőséget rejt magában, másrészt komoly fejtörést okoz a törvényhozók, gazdasági szervezetek és jogvédők számára, akik az adatok jövőjét kutatva arra keresik a választ, hogy a mai gyakorlatnak megfelelően az információ továbbra is központosított marad, vagy a nyílt adatelosztási és -megosztási modell felé fogunk elmozdulni.

Intézményi, vagy decentralizált modell: kinek a kezében legyenek az adatok?

Jelenleg alapvetően a központosított modell él. Azok az intézmények és szervezetek, amelyek a személyes adatok nagy részét gyűjtik és kezelik, tulajdonképpen kizárólagosan hasznosítják is azokat. Az adatok üzleti célú felhasználásával kapcsolatos adatvédelmi és etikai aggályok miatt sok felhasználó nagyobb rálátást szeretne kapni saját adataira. A blokklánc technológián alapuló decentralizált adattulajdonlás ezt hivatott elérni, hiszen olyan stabil és ellenőrizhető adatbázist teremt, amely lehetővé teszi a végfelhasználók számára a teljes ellenőrzést adataik felett, beleértve, hogy ki férhet hozzá azokhoz. Még sokan nincsenek is tisztában vele, de sok szolgáltatásért már most is adataikkal fizetnek. A népszerű közösségi média platformokat, levelező- és keresőszolgáltatásokat látszólag ingyen használjuk, valójában azonban adatainkkal fizetünk a használatukért. A jövőre nézve elképzelhető, hogy a felhasználók számára bevételszerzési forrás lesz, ha személyes adatainkat megosztjuk bizonyos cégekkel, ehhez azonban a teljes kontroll lehetősége is szükséges. Éppen ezért, számos folyamatban lévő blokklánc projekt van, amelyek célja a végfelhasználói adatok tulajdonjogának átláthatósága, és az adatbiztonság növelése.

Az adatok biztonsága egyre inkább kulcskérdés

A világhálót eredetileg nem a biztonságot vagy bizalmat szem előtt tartva tervezték, ma pedig egyre több felhasználó egyre több személyes adatot oszt meg. A növekvő fogyasztói aggodalmakra reagálva a világ számos országában vezettek be szabályozásokat, de a digitalizáció növekedése magával hozta az adatok megszerzését célzó kibertámadásokat is. A rosszindulatú szoftverek száma több mint 600%-kal emelkedett 2009 óta, és 2020-ban az adatszivárgások révén nyilvánosságra került adatrekordok száma elérte a megdöbbentő 36 milliárdot. Nem csak a támadások száma nőtt meg drasztikusan; az információs technológiától való függőségünk miatt az adatszivárgások hatásai is egyre jelentősebbek. Nem meglepő, hogy mind állami, vállalati, és magán szinten is nagyobb figyelmet fordítunk adataink biztonságára.

A kvantum mumusa

Az új fenyegetések megjelenésével az adatgyűjtési és -tárolási, valamint a kiberbiztonsági technológiák is változnak. A maihoz mérten hatalmas kapacitású kvantum számítástechnika elavulttá teszi a jelenleg széles körben alkalmazott nyilvános kulcsú titkosítási algoritmusokat, melyek visszafejtése kvantum eszközökkel gyerekjáték lehet. Ez azt is jelenti, hogy a jelenleg biztonságosnak vélt algoritmusok könnyen a kvantum technológia áldozataivá válhatnak. Bizonyos szervezeteknél vannak előremutató törekvések, ahol már a poszt-kvantum nyilvános kulcsú kriptográfia fejlesztésén dolgoznak, amely sokkal hatékonyabb védelmet nyújt a jövőbeli kvantumszámítógépek fenyegetésével szemben.

“Akik előre gondolkodnak, megértették, hogy most kell lépni információbiztonság, adattárolás és bizalom tekintetében, és a jövő védelmi módszereit beépíteni rendszereikbe. Az adat határozza meg ugyanis a jövő gazdaságát, mind egyéni, mind szervezeti, mind állami szinten. Tekintsünk úgy az adatra, mint a jövő konvertibilis, megújuló fizetőeszközére – aki nem tudja biztosítani ennek sértetlenségét, lemarad a gazdasági versenyben”

– mondta Szöllősi Zoltán, a Deloitte információ biztonsági szakértője.

A személyes adatokra vonatkozó szabályozás globális szigorodása

Felismerve, hogy az életünk valamennyi területe fokozódó ütemben digitalizált megoldásokra épül, illetve a személyes adatok globális allokálása és továbbítása összehangolt szabályozást igényel, az Európai Unióban 2018-ban lépett hatályba az általános adatvédelmi rendeletet (GDPR), amely a korábban tagállami szintű adatvédelmi szabályok helyett egy egységes és átfogó szabályozási rendszert hozott, súlyos szankciók kilátásba helyezése mellett. Ugyanebben az évben az Egyesült Államokban Kalifornia állam elfogadta a kaliforniai fogyasztói adatvédelmi törvényt (CCPA), amely a fogyasztók számára nagyobb ellenőrzést biztosít a vállalkozások által róluk gyűjtött személyes adatokról. Fontos megemlíteni, hogy az Unió határán túl számos további helyen is GDPR alapú szabályozást alkalmaznak. A szomszédos nem uniós országok közül például Ukrajna és Szerbia is számottevő mértékben implementálta a GDPR rendelkezéseit, de India és Thaiföld is a GDPR-on alapuló szabályozást vezetett be az elmúlt évek során. A kínai adatvédelmi tárgyú törvény, amely november 1. napján lép hatályba szintén több ponton mutat hasonlóságokat a GDPR szabályaival.

„A technológiai cégek sikeressége azt mutatja, hogy a felhasználók személyes adata komoly bevétel forrás, és a jogalkotók, valamint a felügyeleti hatóságok is a személyes adatra, mint fizetőeszközre kezdenek el tekinteni világszerte. A személyes adat azonban sosem fog „közönséges áruként” viselkedni, mivel az adatvédelem egyik legfontosabb pillére, hogy az érintettek a saját adatukkal a jogi kapcsolatot sosem veszítik el, ebből következően az éppen aktuális adatkezelőre a személyes adatok hasznosításával kapcsolatba korlátozások vonatkoznak, valamint az érintetti jogok gyakorlását biztosítania kell. Ez alapvető akadálya annak, hogy például a személyes adatokat korlátlanul lehessen adni és venni”

–  mondta dr. Orbán Zsombor, a Deloitte Legal Adatvédelmi és Technológiai csoportjának vezetője.

The post Az adat a jövő valutája: de kinek a kezében van? appeared first on Műszaki Magazin.

Bár az SOS electronic a DebaTech konferenciák eredeti koncepcióját ügyfelei számára alkotta, végül úgy döntött, hogy szó szerint mindenkinek hozzáférést biztosít. Mindezt ingyen.

„30 év telt el azóta, hogy a speciális elektronikai alkatrészek forgalmazói piacára léptünk. Így tisztában vagyunk azzal, hogy a világ hogyan változik és halad előre ebben a tekintetben. A szó szoros értelmében ugrásszerűen. Ebben az időszakban gyakorlatilag a fejlesztésük szakaszától egészen a végtermék megszületéséig az elektronikai termékek gyártásának részeseivé váltunk. És nem csupán forgalmazóként. De főleg olyan szakemberként, aki napi rendszerességgel figyeli a trendeket, tanácsokkal látja el az ügyfeleit, és értékes tapasztalatokat oszt meg velük más fejlesztési területekről is. Mivel a piacon nagy az igény az ilyen jellegű információkra, a Debatech eszköz számunkra, hogy kielégítsük ezt a csillapíthatatlan igényt.“ vélekedik Ján Seszták, az SOS electronic vezérigazgatója.

Az előadók kiválasztása során az SOS electronic nagy hangsúlyt fektet arra, hogy a mondanivaló napra kész és mindenki számára előnyös legyen. Az előadók készek értékes tapasztalatokat megosztani a technológiák alkalmazásával és felhasználásával a projektjeikkel kapcsolatban és nyíltan beszélni sikereikről vagy buktatóikról, amelyekkel a fejlesztési folyamat során találkoztak. Mert a Debatech csak így lehet igazán inspirációs forrás a résztvevők számára.

A történelmileg első magyar nyelvű Debatech eseményre 2021. október 27-én kerül sor, és a kiemelt témák közé tartoznak a robotika, az 5G hálózatok, az adatgyűjtés és a mesterséges intelligencia.

A szlovák és cseh nyelven zajló Debatech 2 esemény 2021. november 10-én kerül megrendezésre, és a mesterséges intelligenciáról, nanosatellitekről, 5G hálózatokról vagy IoT –ről hallhatnak. Az esemény érdekessége egy induló startup előadás lesz, amely bebizonyítja nekünk, hogy még a fiataloknak is van mondanivalójuk a technológiai világ számára.

A regisztráció mindkét online konferenciára ingyenes.

További információkért és a regisztrációs űrlap kitöltéséhez látogasson el a www.debatech.eu oldalra.

DEBATECH ONLINE KONFERENCIA – 2021. OKTÓBER 27.

PROGRAMTERVEZET

10:00 – 10:45

BALOGH ENDRE, LEXUNIT HUNGARY

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉS AZ IPAR ÖSSZEFONÓDÁSA

Big Data, felhő, IoT, a mesterséges intelligencia különféle alkalmazásai – folyamatautomatizálás (RPA), gépi tanulás (ML), stb. – és ezek kombinációi mind az utóbbi évek és napjaink meghatározó trendjei. Minden gyártó cég célja, hogy növelje a produktivitást, javítsa a termékei minőségét, egyidejűleg csökkentve a selejtszámot és ezáltal csökkentsék költségeiket. Előadásunkat ezért elsősorban olyan gondolatébresztőnek szánjuk, amely az innováció és különösen Ipar 4.0 iránt érdeklődők számára betekintést nyújt az AI és az ipar összefonódásába, a mesterséges intelligencia iparban betöltött szerepébe és felhasználási eseteibe.

10:45 – 11:15

DR. PETE GÁBOR, VODAFONE HUNGARY

5G ÉS MOBIL PRIVÁT HÁLÓZATOK A GYÁRTÁS SZOLGÁLATÁBAN

Az 5G itt van, és már valós ipari környezetben bizonyítja képességeit! De hogyan segíti hatékonyabbá tenni az új technológia a gyártási környezetet? Milyen célokra használható a minden eddiginél nagyobb adatátviteli sebesség és az akár 1ms-os válaszidő? Mit jelent a Mobil Privát hálózat, és hogyan működhet éles környezetben? Hogyan segíti a robotikát, az automatizációt a lehető legmagasabb biztonsági szabványok mellett? Ismerje meg gyakorlati példákon keresztül, hogyan lehet rugalmasabb a termelés 5G környezetben!

11:15 – 11:45

DR. SZAYER GÉZA,GENERAL MECHATRONICS LTD.

PIAC ÁTALAKÍTÓ IOT TECHNOLÓGIÁK A TÁVOLI ADATGYŰJTÉS ÉS NYOMKÖVETÉS TERÜLETÉN

A következő években előtérbe kerülnek az éveken át működő elemes IoT elektronikai eszközök. Gazdaságosan válnak követhetővé olyan tárgyak, melyeken nincs áramforrás. Mérési adatokat gyűjthetünk olyan helyekről, ahol eddig nem, vagy csak az elektromos hálózat kiépítésével volt lehetséges. A mesterséges intelligencia és gépi tanulás elemei már nem csak felhő alapon, központilag, hanem un. edge computing elven az okos- eszközökbe integrálva, helyben hoznak jó döntést.

11:45 – 12:15

HARI ZSOLT, HARITECH

ÖNVEZETŐ ROBOTOK A KERTÉSZETEKBEN ÉS MEZŐGAZDASÁGBAN

Munkaerőhiány a mezőgazdaságban és kertészetekben, egyre nehezebb feladatok elé állítja a cégeket. Sajnos már a fizikailag könnyebb gépkezelői feladatokra is kihívásnak számít az új kolléga toborzása. Ez a trend nagyban hozzájárul a mezőgazdasági robotok gyorsabb elterjedésében. A mezőgazdasági robotizálás két részre bontható: gépesítés, majd automatizálás. A gépesítés a szántóföldi méretben már részben megtörtént, itt “csak” automatizálni kell. A kertészetekben, viszont jelenleg még sok a kézi aprólékos munkafolyamat, amit először még gépesíteni, majd automatizálni kell.

12:15 – 12:45

HORVÁTH GYULA, C3S KFT.

KISMŰHOLDAK IPARI FELHASZNÁLÁSA

A CubeSat-ok kezdetben tudományos demonstrációs koncepciókat szolgáltak. Most évente több száz nanoműhold áll pályára, és felhasználásuk is egyre szerteágazóbb. A tudományos tevékenység nem fog kikopni a kisműholdas ágazatból, hiszen részben ez adja az ipari felhasználás alapjait, ám a 3-16 egységes űreszközök, és az ezekből felépülő konstellációk földmegfigyelő, kommunikációs, illetve IoT tevékenység által már hatékonyan támogatnak mindannyiunk számára kézzelfogható célokat is.

A regisztráció az online konferenciára ingyenes.

További információkért és a regisztrációs űrlap kitöltéséhez látogasson el a www.debatech.eu oldalra.

The post Debatech. Specializált e-konferencia a technológiai trendekről appeared first on Műszaki Magazin.

Egy hirtelen bekövetkező leállás végzetes és emellett rendkívül költséges lehet. Fennáll annak is a kockázata, hogy a gépen esetlegesen rosszul elvégzett beállítások miatt, akár jóval a várható élettartam előtt véglegesen meghibásodhatnak az alkatrészek. Az Online Diagnostics Network (ODiN) szolgáltatáscsomag érzékelők, felhőalapú alkalmazások és gépi tanulási módszerek kölcsönhatásán keresztül biztosítja a modelleken alapuló üzemi körülmények monitorozását és a megelőző karbantartási tevékenységek elvégzését.

A betanulási időszak során egy gépi tanulási algoritmus figyelemmel kíséri a gép, berendezés vagy gépcsoport különböző – például nyomás, áramlás, rezgés, hőmérséklet és olajminőség – érzékelőinek jeleit, majd ezek alapján határozza meg a gép normál (egészséges) állapotát. A betanulási időszak után az online rendszer az adatokra alapozott modell segítségével végzi a monitorozott gép vagy gépcsoport állapotának folyamatos kalkulációját.

Nem eredményez feltétlenül hamis figyelmeztetést az, ha egyetlen mért érték rövid időre a tűréshatáron kívül esik, mivel a kopás ritkán mutatható ki csupán egyetlen jelből. A gép megváltozott viselkedése nyomán azonban a rendszer problémára figyelmeztet, amennyiben a több érzékelőből származó adatok előírt határértéken belüli megváltozása miatt romlik az állapotindex. A kalkulált állapotindex nemcsak a monitorozott gépcsoport állapotát jelzi, hanem a gépcsoport előtt és után elhelyezkedő mechanikus vagy hidraulikus rendszerek fokozatos változásait is. Ha az idő múlásával a mozgások elindulása tovább tart vagy több energiát igényel, akkor ez a mechanikus vagy hidraulikus rendszer kopását jelzi.

Gépi tanulás és big data

A prediktív analitika alkalmazhatósága érdekében megfelelő infrastruktúrát kell biztosítani az óriási méretű adathalmazok tárolásához, elemzéséhez és megjelenítéséhez. Ez többek között gépi tanulás és trendelemzés alkalmazását teszi szükségessé. Az IoT terén a jövőbeni üzleti modellek sikeréhez létfontosságú a nagy adathalmazok rendelkezésre állása. Ez az abszolút kulcs a hagyományos adatfeldolgozó kapacitásokat meghaladó mennyiségű adatok kezeléséhez. A prediktív analitika végzésének másik alapvető elemét a gépi tanulás jelenti – ezzel az MI (mesterséges intelligencia) módszertannal szerzett tapasztalatok alapján biztosítható a tudás.

Ez teszi lehetővé, hogy a gépek – az emberekhez hasonlóan – képesek legyenek nagy mennyiségű mintaadatból tanulni, vagyis felismerni a hasonló adatsémákat és azonosítani a nem hasonló sémákat. A tanulási folyamat során a gép megkapja a könyvtárak felépítéséhez és a sémák felismeréséhez szükséges mintaadatokat. Ezekkel a modellekkel történik az új adatok meghatározott kategóriákba rendezése. A modellek minden egyes adatkészlettel egyre tökéletesebbek lesznek. A gépi tanulás rendkívül bonyolult feladatokat (például dinamikus adatok elemzését, sokféle paraméter osztályozását stb.) képes elvégezni az ember helyett. A gépi tanulásra alapozott rendszerek gyorsabbak, pontosabbak és automatizáltak.

Adatvédelem mindenekelőtt

A mesterséges intelligencia akkor működik jól, ha rengeteg adat áll rendelkezésére, és azok több forrásból is gyűjthetők. Ehhez kapcsolódóan azonnal felmerül a biztonság kérdése is. Ha az információk illetéktelen kezekbe kerülnek, az komoly károkat okozhat a vállalat számára. Az adatkezeléssel kapcsolatos félelmek legfőképpen azért alakulhattak ki, mert a vállatoknál gyakori az a tévhit, hogy a felhőben tárolt adatok könnyen eltulajdoníthatók. A Bosch Rexroth élen jár a kiberbiztonságban. Az adatlopás megelőzése érdekében a Bosch Rexroth magas biztonsági szintű hálózati kapcsolatot biztosít, és igény szerint helyi szerveren történő adattárolással is támogatja ügyfeleit.

Tervezett állásidő = Kevesebb költség

Minden hidraulikus présrendszert sokféle különálló, de összehangoltan működő gép, készülék vagy eszköz alkot. Ennek egyik fontos része a hidraulikus tápegység, amely esetében többek között a villanymotor, a hidraulikus szivattyú, a munkafolyadék és a szűrők állapotának figyelése történik.

A mélyhúzó présgépek főhengereinek karbantartása roppant időigényes folyamatot jelent, ezért minden váratlan állásidő nagy költségekkel jár. A karbantartás tervezhetőségéhez tehát érdemes az ODiN használatával monitorozni a présrendszert, azon belül például a préselés sebességét, a nyomást, a pozícionálás pontosságát. Mindezek mellett további információt nyerhetünk a hengerek, tápegységek, szelepek aktuális értékeinek megfigyeléséből. A szerzett információknak köszönhetően ugyanis időben felkészülhetünk a henger cseréjére, amely így a tervezett állásidő alatt elvégezhető. Mindez gyorsabb karbantartást és alacsonyabb (kapcsolódó) költségeket eredményez.

Az első lépés a megelőzés felé

A legegyszerűbb módszer az adatgyűjtésre és -vizualizációra a Bosch Rexroth Kft. saját fejlesztésű adatgyűjtő rendszerének, a ConnectivityKit-nek a használata. Az adatokat egyszerű, állapotra vonatkozó jelzésekkel (zöld-sárga-piros színek logikája mentén) magán az eszközön is láthatóvá lehet tenni, de lehetőség nyílik arra is, hogy azokat decentralizált módon feldolgozzák, az eredményeket pedig elküldjék, majd egy webes felületen jelenítsék meg. Ezekből az eredményekből a karbantartók online láthatják a gép aktuális üzemelési értékeit, az információkból pedig tervezehetővé válik a karbantartás és megelőzhető a nem kívánt gépleállás.  A távdiagnosztikai rendszer webes felületének köszönhetően bárhol, bármikor láthatók az adatok, a megjelenítés egy online műszerfalhoz hasonló.

Ügyfeleinknél minden esetben testre szabott megoldásokat valósítunk meg, melyeket összetett, rendszerszintű, célorientált koncepció alapján alakítunk ki. A megelőző karbantartáshoz kínált i4.0-megoldások hosszú távon biztosítják Önnek, hogy gépei és berendezései időtállóan működjenek. További információért látogasson el a boschrexroth.hu/megelozokarbantartas oldalra.

The post Ha leáll a berendezése, azonnal tudja pótolni a kiesést? appeared first on Műszaki Magazin.

„A koronavírus-járvány aktuális példa arra, hogy életünk, gazdaságunk, egészségünk mennyire sebezhető, de egy természeti vagy ipari katasztrófa is hasonló helyzetet teremthet. Ezek hatásának súlyosságát ráadásul fokozza a világ globális összekapcsolódása. Kezelésükhöz vagy elkerülésükhöz a nagy rendszerek működési mechanizmusának ismeretére épülő mesterséges intelligencia eszközök szükségesek, amelyek kutatása és fejlesztése a jövőnket befolyásoló feladat”

– fejtette ki dr. Friedler Ferenc, a Széchenyi István Egyetem Járműipari Kutatóközpontjának (JKK) tudományos igazgatója. A professzor a vezetője annak a kutatócsoportnak, amely a Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratórium részeként alakult meg az egyetemen.

Arra a kérdésre, hogy miért éppen most kap ekkora hangsúlyt a mesterséges intelligencia kutatása hazánkban és külföldön, a professzor azt válaszolta, hogy az igény most találkozott a lehetőségekkel.

„Az igény oldaláról nézve az említett biztonsági problémákon túl egyre szigorúbb elvárásaink vannak az eszközeinkkel és a szolgáltatásokkal szemben, például az önvezető autókra, az energiatakarékos épületekre, a menetrendet követő tömegközlekedésre, a biztonságos erőművekre, a válsághelyzetek hatékony feloldására gondolva. A lehetőségeket tekintve az elmúlt időszakban jelentős eredmények születtek a matematikai modellezés és optimalizálás területén, óriási mennyiségű feldolgozandó adat halmozódott fel, valamint új szintet ért el a számítógépi kapacitás. Mindezek alapján jelentős áttörés várható ezen a területen”

– magyarázta.

Dr. Friedler Ferenc elmondta: a Széchenyi-egyetem korábban is eredményes volt a mesterséges intelligenciához kapcsolódó fejlesztésekben, így a virtuális valósággal és a „big datával” – azaz a nagy adathalmazokkal – foglalkozó kutatásokban és azok alkalmazásában.

„Ezeket a területeket nemzetközi szinten jegyzik Baranyi Péter és Horváth Zoltán professzor kollégáink. A szakmai kapcsolódások révén együttműködünk a Gáspár Péter professzor által vezetett Autonóm Rendszerek Nemzeti Laborral is”

– fűzte hozzá.

A professzor úgy látja, hogy a műszaki képzésekben élen járó Széchenyi István Egyetem a mesterséges intelligencia területén is sikeres lesz.

„Az erős mérnöki kutatási és fejlesztési háttér, a kiváló infrastruktúra, valamint a versenyképes cégekkel folytatott közös fejlesztések kiváló alapot biztosítanak a mesterséges intelligenciával kapcsolatos elméleti kutatásokhoz. Az intézmény az elmúlt időszakban külföldön is elismert kutatóprofesszorok felvételével, valamint hazai és nemzetközi tudományos együttműködésekkel bővítette kutatási profilját korunk alapvető, rendszertípusú problémáinak megoldásához. A Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézettel (SZTAKI) meglévő szoros szakmai kapcsolat is ezt erősíti. Többek között Benczúr András, Soumelidis Alexandros és Szabó Zoltán professzorok részvétele nagyban hozzájárul a kutatások eredményességéhez. A Bokor József professzor által alapított, nemzetközi szakmai körökben elismert tudományos iskola adja az elméleti alapokat és a garanciát ahhoz, hogy a nemzeti laborhoz kapcsolódó kutatásaink is a nemzetközi élvonalban legyenek”

– emelte ki a professzor.

Dr. Friedler Ferenc arra a kérdésre is válaszolt, hogy a szervezeti keretek megfelelő feltételeket biztosítanak-e az ambiciózus program teljesítéséhez.

„Több szervezeti elem együttese garantálja a program végrehajtásához szükséges feltételeket. A JKK mátrixos szervezeti formája és belső működési módja a versenyképesség legfontosabb elemét, a hatékonyságot biztosítja. Nem elegendő azonban élenjáró kutatásokat végezni, az eredményeket hasonló szinten kell közzétenni. Ebben fontos szerepe van a rangos publikációkat ösztönző belső pályázatnak, amelynek a támogatására a jövőben is számítunk egyetemünk kuratóriuma és vezetése részéről. Ráadásként van még egy külső elem, hogy a kutatás mennyire illeszkedik hosszú távú nemzetközi trendekhez. Az Európai Unió is felismerte a rendszertípusú problémák megoldásának szükségességét, s emiatt hirdette meg idén év elején ipar 5.0 programját, amely várhatóan meghatározó lesz a következő évek kutatás-fejlesztési pályázataiban. A mesterséges intelligencia kutatásainkkal érdemi szerepet kívánunk betölteni ebben a keretprogramban”

– mondta a tudományos igazgató.

The post Mesterséges intelligencia kutatócsoport alakult a Széchenyi István Egyetemen appeared first on Műszaki Magazin.

 A hatékony fejlesztés és üzemeltetés előfeltétele az informatikai szakterületek összehangolt együttműködésének megteremtése, így igény mutatkozik a mesterséges intelligencia iparosítására. Az MLOps (Machine Learning Operations) olyan irányítási rendszert nyújt a vezetők számára, mely egységes, etikus, jogszabálykövető, agilis modellfejlesztést és üzemeltetést eredményez. Az MLOps 2021 egyik kiemelt trendje, a Deloitte Tech Trends elemzése szerint.

A Deloitte már tizenkettedik éve elemzi a technológiai szektor globális fejlődését, és a Tech Trends kiadványban azokat a piacot formáló aktuális trendeket publikálja, amelyek meghatározzák a vállalatok számára a következő évek fejlődési irányait. A 2021-es kiadvány egyik kiemelt trendje az iparosított mesterséges intelligencia.

Az intelligens rendszerek ipari és üzleti alkalmazásainak lehetőségei az előző években rendkívüli érdeklődésre tettek szert. Ez nagyrészt a technológiai környezet dinamikus fejlődésének (pl. Big Data) és az üzleti hatékonyságnövelésre vonatkozó igényeknek volt köszönhető. Az intelligens rendszerek alkalmasak az üzleti adatok kinyerésére, értelmezésére, előrejelzések és kimutatások készítésére, továbbá nyelvi elemek, képek és videók feldolgozására. Magas színvonalon képesek üzleti feladatok automatizálására, a szervezeti ellenálló képesség növelésére.

A fejlett szervezetek – melyek már számos mesterséges intelligenciával és gépi tanulással ellátott rendszerimplementációs projektet tudhatnak a hátuk mögött – felismerték, hogy az üzleti értéket teremtő intelligens alkalmazásfejlesztés és üzemeltetés során az agilis módszertanok kiaknázása nagyban segíti céljaik elérését. Ugyanakkor kiemelt figyelmet kell fordítani az intelligens szoftverek életciklusából fakadó egyedi igények beépítésére is. Az intelligens rendszerek fejlesztési fázisai merőben eltérnek a tradicionális szoftverfejlesztési megközelítésektől, ezért kulcsfontosságú a felhasznált keretrendszerek finomhangolása és testre szabása.

Elhúzódó implementálás és megtérülés

A felmérésében résztvevő, közel 750 szervezet csupán 8 százaléka nyilatkozott úgy, hogy a mesterséges intelligenciára vonatkozó fejlesztési és üzemeltetési irányelvek egységes keretet alkotnak. A megkérdezettek több, mint 40 százaléka szerint az éles környezetbe történő implementálás lassú, és a tervezettekhez képest csak jóval később érezhetők az üzleti előnyök. Az ezekhez kapcsolódó várakozások elmaradása a sikertelen projektek fő okozója, mely a részletesen kidolgozott, az üzleti célkitűzéseket követő és az egész szervezetet átölelő sztenderd gyakorlatok hiányából ered.

Miért sikertelenek a projektek?

A sikertelen projektek karakterisztikáit vizsgálva számos esetben tapasztalható, hogy az intelligens rendszerek üzletileg hatékony kiaknázásának előfeltétele; az egységes adatmenedzsment kultúrája nem erősség a szervezetben. Az adatok tárolására, feldolgozására és elemzésére vonatkozó erőfeszítések izoláltan működnek a különböző funkcionális szakterületek között. Ez könnyen vezethet szabályozói környezettel kapcsolatos kockázatokhoz. További kihívásokat eredményezhet, ha kreatív adattudósok és adatelemzők saját elképzeléseik szerint, tapasztalatok, preferenciák, egyéb inkonzisztens gyakorlatok alapján hajtják végre a feladatokat. Ezen kockázatokat a mesterséges intelligencia fejlesztési és üzemeltetési gyakorlatait egységesítő keretrendszer használatával lehet mérsékelni. Így jelentkezett igény az iparosított mesterséges intelligencia megalkotására.

Első lépcső: DevOps

20 évvel ezelőtt az egyes informatikai szakterületek hatékonytalan együttműködésének javítására irányuló folyamat fejlesztések során születtek meg a DevOps gyakorlatok. (A Development és az Operations szoros együttműködésére kitalált kifejezés, melynek lényege, hogy a korábban elkülönült fejlesztési és üzemeltetési területek szorosan együttműködve, hatékonyabban tudják kezelni az IT folyamatokat.) Az automatikus alkalmazásfejlesztés, implementálás és információrendszer menedzsment irányelvek révén a DevOps sikeresen transzformálta az IT csapatok működését.

A DevOps folyamatok megfelelő használata magas szoftverminőséget, fejlesztési hatékonyságot és határidő érzékenységet eredményezett. Ez is alátámasztja az MLOps megalkotásának létjogosultságát. Elvárt a modellezési életciklus és fejlesztési eljárások felgyorsítása, effektív nyomonkövetése és monitorozása, egyszerűbb fenntarthatósága, mely összességében az éles vállalati környezetben üzemeltett mesterséges intelligencia alkalmazások minőségi javulásához vezethet. Az MLOps gyakorlatok kifejlesztése is kezdetét vette, összefoglalva mindazon eljárásokat, melyek az intelligens rendszerek hatékony és sikeres fejlesztési és üzemeltetési modelljét érintik. Fókuszában a végfelhasználói élmény fokozása és az üzleti igények minél teljesebb körű kielégítése áll.

Mivel tud többet az MLOps?

„Az MLOps, a DevOps-szal ellentétben, támogatást nyújt az adatmenedzsmentben, növelve az alkalmazott döntési modellek transzparenciáját és a jogszabályi megfelelőséget – ez például a GDPR-ban nyújthat komoly segítséget. A fejlesztők ugyanis gyakran kevés figyelmet fordítanak a felhasznált adatok jogszerűségére, ez pedig szabványosított keretrendszer és a szervezeten átívelő irányelvek alkalmazásával kiküszöbölhető. így a megfelelőség és a mesterséges intelligencia etikus használata kényszerré válik. Egy olyan szervezet, amely több ezer gépi tanuló modellt fejleszt és üzemeltet, egységes irányítási elvek nélkül kizárólag költségként fog tekinteni a mesterséges intelligenciára, nem pedig üzleti előnyként. Az MLOps tehát egy olyan irányítási rendszert nyújthat a vezetők kezébe, mely egységes, etikus, jogszabálykövető, agilis modellfejlesztést és üzemeltetést eredményez” – foglalta össze Barta Gergő, a Deloitte IT Kockázatkezelési tanácsadás üzletágának menedzsere.

Az MLOps alappillérei

A mesterséges intelligencia világának az egyik legnagyobb próbatétele ma a szakértői pozíciók feltöltése: a Deloitte globális kutatása szerint a felsővezetők 68 százaléka nyilatkozott arról, hogy legalább mérsékelt szinten szakember hiánnyal küzd. A megkérdezettek 27 százaléka pedig extrém hiányt tapasztalt. A működési modell e specializált területének egyik fő megközelítése a kollaboráción alapszik, ezért hangsúlyos a rugalmas együttműködést lehetővé tévő szervezeti struktúra kialakítása.

„A másik kihívást az üzleti célokkal összhangban álló mesterséges intelligencia stratégia hiánya jelentheti. Nem elég arról dönteni, hogy szükségünk van mesterséges intelligenciával ellátott megoldásokra, stratégiát kell alkotni annak bevezetésére üzleti esetekkel alátámasztva. A stratégia részét kell, hogy képezze az olyan támogató szakterületek és folyamatok fejlesztése, mint az adatmenedzsment, a kockázatkezelési protokollok meghatározása, valamint a tehetséges szakemberek folyamatos képzésére és megtartására irányuló kultúra kialakítása. A mesterséges intelligencia stratégia megléte ma már alapfeltétele a versenyben maradásnak” – mondta Barta Gergő.

Forrás: Deloitte

The post Úton az iparosított mesterséges intelligencia felé appeared first on Műszaki Magazin.

Az automatizálás és a digitalizáció egyre több szektorban jelent kihívást és egyben megoldást is a különböző folyamatok menedzselésére. Nem kivétel ez alól a vasúti közlekedés sem. Azonban Magyarországon, míg az autózásban már javában zajlik az önvezető járművek tesztelése, a metróvonalon pedig a mindennapi életünk részévé vált az autonóm, vezető nélküli kocsik használata, addig a vasúti közlekedésben nem találkozunk ilyen irányú fejlesztésekkel. Pedig egy magyar mérnökcsapat már rendelkezik az ehhez szükséges technológiával, ami nemcsak műszaki megoldást nyújt, de az ágazatot fokozottan sújtó szakemberhiány enyhítésében is szerepet játszhat.

Big Data a vasúti közlekedésben

Az európai vasúti közlekedés már most is az egyik legösszetettebb hálózat, az egész kontinenst átfogó biztonságkritikus rendszer: az UNIFE szakmai testület számítása szerint egymilliárdot is meghaladó számú adatszolgáltató egység található benne, és ennek megfelelően elképesztő mennyiségű adat keletkezik évente. Az Európai Unió a 2021 és 2027 közötti időszakra szóló Digitális Európa programmal ugyan támogatja a gazdasági és társadalmi digitalizációt, azonban a mobilitáson belül a vasúti közlekedés digitalizációjára is érdemes, sőt kifizetődő nagyobb hangsúlyt fektetni hazánkban is. Magyarország ugyanis kifejezetten érintett ebben a kérdésben, az országon áthaladó ún. tranzitforgalomtól kezdve a városok és főutak zsúfoltságán át az elővárosi közlekedésig. Az agglomerációba költözők, elsősorban családok esetében a kötöttpályás közlekedés jelentősége egyre inkább felértékelődik. A vasúti infrastruktúra megújítása és továbbfejlesztése tehát sok szempontból napirenden lévő feladat.

Időszerű digitalizáció

A hazai vasúti rendszerek digitalizációja már a küszöbön áll, a műszaki megoldások is jelentős részben adottak, és ez nagy lehetőségeket rejt magában. A témát azonban számos aspektusból érdemes vizsgálni: a műszaki megoldások és újdonságok mellett legalább olyan fontos hajtóerő az ágazatot fokozottan sújtó szakemberhiány.

Közeledik az önvezető vonatok kora

A magyar vasúti közlekedés automatizálásának lehetősége realitás, hiszen a 4-es metró már járművezető nélkül működik, és egyre többet hallunk az önvezető gépjárművek tesztelésével kapcsolatos eredményekről is. Azonban a teljesen önvezető autók, illetve a mesterséges intelligencia vészhelyzetre adott válaszreakciója még igencsak ingoványos terület, valamint az is kérdés, hogy mennyire iktatható ki az emberi tényező, miközben sokszor az tehető felelőssé egy-egy baleset bekövetkezéséért is.

A mozdonyok, vonatok esetén az emberi reakcióidőnek lényegében nincs szerepe, hiszen a fékút meghaladja az akár fél kilométert is, „finom kormánymozdulat” a kötött pálya miatt nem értelmezhető, mindemellett részletes szabályok rendelkeznek a mozdony irányításának minden lényeges eleméről. Bár a feladat a közúti forgalomnál jóval egyszerűbbnek tűnik, mégsem hallani ilyen tesztekről, fejlesztésekről. A vasút esetében az önvezetés ugyanis más koncepció mellett valósítható meg!

Míg a közúti forgalomnál alapvetően a környezet jeleit érzékelő, de autonóm jármű koncepcióját tökéletesítik, tehát egy önvezető autónak képesnek kell lennie bármely környezeti hatásra megfelelően reagálni, kötöttpályás közlekedés esetén – mivel a fogalom már az első pillanattól kezdve rendszerben értelmezhető – a biztonságról is a rendszer egészének kell gondoskodnia.

Korábban ennek alapeszközét a vasúti biztosítóberendezések jelentették. A magyar vasúti pályán az elmúlt száz év valamennyi műszaki korszakának termékei megtalálhatók, sőt szép számmal akadnak még biztosítatlan vonalak, állomások is.

Legrégebbi megoldásnak a mechanikus rendszerek számítanak, ahol még a pálya mellett futó huzal (vonóvezeték) gondoskodott arról, ha az egyik váltó átállt, akkor a többi is úgy álljon, hogy ütközés (szembemenesztés vagy utolérés) ne következhessen be. Legújabbnak pedig néhány multinacionális cég által telepített elektronikus biztosítóberendezés tekinthető.

A magyar vasúti pályahálózaton a legelterjedtebbnek a svájci licenc alapján, a Ganz által gyártott, ún. relés (jelfogós) berendezések számítanak, amelyek gazdaságosan és megbízhatóan működnek, emellett a vasúttársaságok maguk képesek karbantartani őket. Így, bár a tervezett élettartamukon jóval túl vannak, a működésükre sincs panasz, karbantartásuk szakszerűen, időről időre megtörténik, ráadásul megvan még a hazai alkatrészgyártás, -utánpótlás és -javítás is. Üzemeltetési szempontból azonban ezen rendszerek fő hátránya, hogy minden állomáson folyamatos személyzet jelenléte szükséges, mivel a távvezérlés önmagában nem megoldható.

Innovatív, jövőbemutató megoldás a vasúthálózatok automatizálásában

Ezt a kihívást oldotta meg 15 évvel ezelőtt egy magyar mérnökcsapat.

„A Prolan cégcsoport sokéves fejlesztés eredményeként egy olyan rendszert hozott létre, amely képes a biztosítóberendezések távvezérlésére, és rendelkezik valamennyi szükséges biztonságigazolással. Ez a rendszer már mintegy 1500 km pályahosszon, a teljes magyar hálózat egyötödén gondoskodik a vasúti forgalom ellenőrzéséről és irányításáról. Jelentős tér kínálkozik még a vasútvonalak további automatizálására, részben teljesen új biztosítóberendezések telepítésével, részben pedig a megbízhatóan működő, régi berendezésekre építve, kiegészítő felülvezérlő rendszerek alkalmazásával. Ennek révén a hálózat üzemeltetése nemcsak gazdaságosabbá válik, kapacitása pedig megnövekszik a távvezérlés kiépítése által, hanem az ágazatban tapasztalható munkaerőhiányra is részben megoldás található”

– mondta Mráz Dániel, a Prolan Irányítástechnikai Zrt. vezérigazgatója.

Lehetséges megoldás a szakemberutánpótlásra

A forgalomirányító munkakörben dolgozók átlag életkora magas, a pálya pedig egyre kevésbé vonzó. Informatikai eszközökkel támogatott, komfortos munkakörnyezet kialakításával azonban növelhető a szakma vonzereje, a hatékonyság pedig fokozható. Egyetlen munkakör ellátása a folyamatos üzem miatt – a távolléteket is figyelembe véve – lényegében öt főt igényel, míg távvezérlés esetén egy forgalomirányító legalább 4 állomás irányítását is el tudja látni, a munkaerőigény-csökkenés 75% is lehet.

„A Prolan – a vasúttársaságok igényeihez igazodva – további megoldást is kifejlesztett, amellyel a menetrendszerinti vonatközlekedtetés (MVK) lényegében már a forgalomirányító munkáját is képes automatizálni. A felelősség továbbra is a szakemberé, de munkája könnyebbé válik, így figyelme még inkább a rendszer biztonságára, a vonatközlekedés hatékonyságának javítására irányulhat. Ma már ilyen rendszerek működnek a GYSEV és a MÁV vonalain is, a gyűjtött tapasztalatok alapján pedig folyamatos a fejlesztés. Bár az automatikus vonatközlekedtetés nem jelent újdonságot a nyugati vasutaknál, az ott alkalmazott rendszereknél, de azok általában a menetrend pontos tartása mellett használhatók. A mi megoldásunk azonban sok tekintetben képes a menetrendi eltérésekhez is alkalmazkodni, jelentősen segítve ezzel a forgalomirányítók munkáját”

– mondta Feldmann Márton, a Prolan Irányítástechnikai Zrt. vasút-automatizálási üzletágának igazgatója.

Magyarországon ma még a vonatok tisztes távolságra bevárják egymást, néha hosszú perceket időzve az állomáson. Az önvezetés vasúti környezetben pontosan ennek a forgalomnak a finomhangolása, optimalizálása által valósítható meg. Az azonban már látható, hogy a technológia fejlődése a mostani vasúti biztonsági koncepció teljes felforgatását hozhatja, a vonatok ugyanis idővel képessé válhatnak arra a hagyományos vasúti vonalszakaszokon is, hogy egymást akár fékút távolságban, fizikai kapcsolat nélkül is kövessék, közben a vasútbiztonsági elvárásoknak minden tekintetben eleget téve.

The post Az önvezető mozdonyok kora appeared first on Műszaki Magazin.

Mintegy 459 milliárd dollárt fordítanak majd a gyártásban világszerte az infokommunikációra 2022-ben, állítja többek között az IDC és a Liferay 2019-ben közösen készített legfrissebb tanulmánya. A piacelemzési tanulmány továbbá kitér arra, hogy a siker érdekében a vállalatoknak meg kell győzniük ügyfeleiket arról, hogy ők jobb megoldásokat kínálnak versenytársaiknál. A differenciált vevői tapasztalatok összegyűjtése ugyanis a legmagasabb stratégiai-üzleti prioritást jelentik világszerte a cégeknél. Az ügyfélélmények (CX) ugyanis lefedik az ügyfél és a szervezet közötti teljes folyamatot, ezért a gyártóknak érdemes figyelembe venniük üzleti stratégiájuk kidolgozásához, hogyan tehetik skálázhatóvá az igényeket, illetve az ügyfelek visszajelzéseit. Ha egy vállalat egyfajta digitális ökoszisztémát épít a márkája köré, azzal személyreszabott, élmény-alapú megoldásokat kínálhat az ügyfelei számára. Az ügyféltapasztalatok, a mesterséges intelligencia (AI), a Big Data és az Internet of Things (IoT) ötvözése hozzájárulhat egy magasabb szintű ügyfélelégedettséghez, foglalja össze Balogh Zsolt, a Liferay Hungary ügyvezetője.

A gyártóipar kihívásai

Az egyik legfontosabb kihívás, ami a digitalizált “smart-manufacturing” ágazatot érinti, hogyan reagáljanak az ágazati szereplők a növekvő fogyasztói és üzleti igényekre, anélkül, hogy ez akár a legrövidebb időre is negatívan befolyásolná az üzleti teljesítményt. Főleg azért fontos ez az irány, mivel az Ipar 4.0 elvei alapján felépülő gyártási mechanizmusok a világ gazdaságainak húzóerejévé vált. A jövő gyártó vállalatainak tehát olyan fogyasztóközpontú szervezetekké kell alakulniuk, amelyek egyre nagyobb hangsúlyt fektetnek a digitális élmények fejlesztésére. “Bár a legtöbb modern vállalat már belefogott a digitális élmény-platformok (DXP) alkalmazásába és integrálásába, mégis csupán egy kis részük csinálja jól. Az újonnan kialakított üzleti felületek és szervezeti modellek azonban csak akkor lesznek működőképesek, ha eleget tesznek a felhasználói elvárásoknak, a külső fogyasztók és az üzleti szervezeten belüli felhasználók szempontjainak. Mindez azért fontos, mivel a DXP-k alkalmazásának legoptimálisabb módja, ha ún. omnichannel, vagyis többcsatornás (web, intranet, mobil és vezetékes kommunikáció, közösségi média felületek, illetve vállalatirányítási platformok összekapcsolása) módon működnek, azaz a létező összes digitális felülettel összehangoltan nyújtanak felhasználói élményt” – fogalmazza meg Balogh Zsolt.

Balogh Zsolt, Liferay Hungary ügyvezető

“Az okos gyártási iparág piacvezetőinek tehát azon érdemes elgondolkodniuk, hogyan szerezzék meg az ügyfelek elköteleződését az ügyfélélmények növelésével” – hangsúlyozza Balogh Zsolt. “Az IDC-vel közösen arra kerestük a válaszokat, mit tehetnek a gyártók a legmegfelelőbb élmény biztosítása érdekében” – teszi hozzá.

Új trendek a gyártási iparágban

2020

• 2020-ra a Global 2000 (G2000), világ legjelentősebb vállalatainak mintegy 60 százaléka tervezi, hogy olyan digitális platformokba ruház be, amelyek legalább 30 százalékkal képesek növelni bevételeiket.
• 2020-ra a gyártó cégek több mint 25 százaléka fogja használni az edge computing technológiát, hogy lehetővé tegye a gyorsabb döntéshozatalt és csökkentse az adatkezelési költségeket a gyártás üzleti ökoszisztémájában.
• 2020-ra a G2000 vállalatai a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás módszerének köszönhetően olyan új üzleti modelleket hoznak létre, amelyek legalább 15 százalékkal növelhetik bevételi forrásaikat.

2021

• 2021-re az iparági vállalkozások legalább 30 százaléka használja ki a mesterséges intelligencia kínálta lehetőségeket az ügyfélszokások elemzéséhez, hogy olyan innovatív vevői élményeket kínáljon, amelyek teljes mértékben az ügyfelek igényeire szabott.
• 2021-re a G2000 gyártó vállalatainak legalább a 20 százaléka csatlakoztatja gyártórobotjainak 30 százalékát felhőplatformokhoz, hogy így növelje a működési hatékonyságát és agilissá alakítsa a gyártási folyamatait.

2022

• 2022-re, a növekvő vevői elvárások miatt az új üzleti modellek egyike, az ún. platformgazdaság miatt a gyártók 25 százaléka hajlik az ágazatközi együttműködésre, amelytől legalább 10 százalékos bevételnövekedést vár.
• 2022-re a vásárlói igények 20 százaléka már arról szól, hogy örömteli, izgalmas, színes és szórakoztató élményre vágynak a digitális multimédia csatornákon keresztül.
• 2022-ig a G2000 gyártók 75 százaléka hoz létre olyan digitális platformokat, amelyek egységesítik a termék- és a gyártási folyamatok adatait.

2024

• 2024-re a gyártási iparág szereplőinek 35 százaléka építi be hálózatába a 3D nyomtatási folyamatokat, amellyel nemcsak az ügyfélélmény javítását érheti el, hanem a logisztikai költségek optimalizálását is.
• 2024-re a szervezetek legalább 45 százaléka képessé válik arra, hogy a “smart-manufacturing” elve alapján beépítse gyártó folyamataiba az Internet of Things (IoT), a mesterséges intelligencia, és a Big Data technológiáját.

Megoldási lehetőségek

A Digital Experience Platformok (DXP-k) a leggyorsabban fejlődő digitális megoldások közé tartoznak a modern gyártóiparban. A DXP-k segítségével a már meglévő és az új üzleti folyamatok és technológiák egyaránt összehangolhatóak, tehát nincs szükség azonnali, radikális változásra – amely mindig is problémát jelentett a termelési folyamatok modernizálása esetében -, ugyanis minden fejlesztés a vállalat folyamatainak meghatározott ütemében haladhat.

A “smart-manufacturing” egyik végeredménye lehet egy minden felületet összekapcsoló homogén digitális felület, amely az ügyfelek, a partnerek és a belső munkatársak számára egyaránt kényelmes és egységes felhasználói élményt jelentenek.

“A Liferay termékei összehangoltan képesek olyan felhasználói élményt nyújtani, amelyek a digitális fejlődés és a növekvő fogyasztói elvárások időszakában lehetőséget adnak egy sikeres üzleti modell kialakításához” – teszi hozzá Balogh Zsolt.

Háttérinformáció:

A Liferay által kínált digitális élmény-platform keretrendszer segítségével új üzleti modellel vághatnak neki a piaci versenynek a vállalkozások. A Liferay egy olyan nyílt forráskódú portál-keretrendszer, amely hozzásegíti a vállalatokat ahhoz, hogy növelhessék a webről és mobileszközökről elérhető szolgáltatásaik digitális élményeit. Az open source technológiának köszönhetően megbízhatóbb, innovatívabb és biztonságosabb megoldások jöhetnek létre. A platform segítségével újragondolhatják a vásárlói iterakciókat, élményközpontúvá alakíthatják a terméküket vagy szolgáltatásukat. A keretrendszer alkalmazásával könnyen monitorozhatóvá válnak a vásárlói szokások, átláthatóbbá a belépő vásárlók nyomvonalai, mindemellett a digitális folyamatok is egyszerűbben menedzselhetőbbé válnak.

A Liferay cégcsoport küldetése, hogy pozitív lábnyomot hagyjon a világban az üzlet és a technológia ötvözésével. A Liferay csoport megoldásait már több száz pénzügyi, egészségügyi, kormányzati, biztosítási, kiskereskedelmi és gyártási szervezet használja. A 2004-ben bejegyzett amerikai központú Liferay, Inc. 18 irodával működik 15 országban, s mintegy 110 partnerrel dolgozik 40 országban. A Liferay Inc. budapesti támogató központja, a Liferay Hungary, amely képviseletet 2010-ben nyitották meg.

The post Átírja a trendeket a digitális élményplatformok megjelenése a gyártási ágazatban appeared first on Műszaki Magazin.