Категорія: Інтернет Речей (IoT)

Цифрові та ESG Положення Outlook 2025–2030

Вступ

Глобальний регуляторний ландшафт переживає період значного розширення, зумовлений швидкими технологічними інноваціями, геополітичними зрушеннями та збільшенням вимог до корпоративної відповідальності. Для лідерів, відповідальних за управління, ризик та стратегію, підтримка об'єктивної, перспективної огляду цих змін є важливим.

У рамках нашого постійного висвітлення технології та сусідніх розробок головна мета цього звіту – допомогти читачам зрозуміти вплив нових правил. Аналіз базується на багатометодологічному підході, включаючи опитування, вторинні дослідження та якісні первинні дослідження з більш ніж 15 експертами з регуляторів та постраждалими від кінцевих користувачів.

Результат – Звіт на 152 сторінки Складений для того, щоб служити основоположним інтелектом для вашого дотримання, продукту та стратегічного планування. Звіт надає необхідний контекст для регуляторного середовища шляхом аналізу Обсяг, штрафи та витрати на впровадження з понад 40 законодавчих актів.

З першого погляду звітуйте

• Звіт про PDF на 152 сторінки: Детальний документ, що викладає глобальний регуляторний ландшафт.
• Аналіз 41 законодавчих актів: Охоплення кібербезпеки, даних, ШІ та стійкості в ЄС, США, Великобританії та Китаї.
• 41 регуляторні глибокі занурення: Поглиблений багатосторінковий аналіз кожного законодавчого закону, що охоплює його ключові положення, зобов'язання щодо дотримання та терміни.
• Радар регуляторного впливу: Візуалізація, яка набуває загального впливу 41 правил, відображаючи кожну з них на основі його хронології та оперативного навантаження.
• Аналіз 12 ключових виїздів: Експертний огляд найважливішої динаміки в глобальному регуляторному ландшафті.

Ключові сфери аналізу: геополітика, відповідність та витрати

Аналіз звіту включає поглиблений погляд на кілька ключових областей:

• Геополітичний та економічний контекст: Аналіз ключових рушій, що стоять за новим законодавством, включаючи зростання важливості правил у міжнародній торгівлі та конкретний вплив нової адміністрації США на глобальну дотримання.
• Глибоке занурення в законодавство про високий вплив: Детальні експертизи найскладніших вимог щодо дотримання та наслідків бізнесу ключових актів, таких як Закон про кібер -стійкість ЄС (CRA), AIS та Директива про корпоративну стабільність (CSRD).
• Оцінка впливу та витрат: Структурована методологія оцінювання, яка оцінює кожну з 41 законодавчих актів на основі трьох факторів: кількість постраждалих суб'єктів, тяжкості штрафних санкцій та орієнтовна вартість впровадження.
• Порівняльний регіональний аналіз: Дослідження розбіжних регуляторних філософій ключових економічних блоків у світі, що протиставляє підхід, заснований на правах ЄС, з американським фокусом на інноваціях та акценту Китаю на державному контролі.

Фонд, орієнтований на дані, для ключових бізнес-функцій

Це дослідження призначене для забезпечення основи, орієнтованої на дані, для ключових бізнес-функцій:

• Для юридичних, ризику та відповідності: Детальний законодавчий звіт про одноосібники, показники впливу та аналіз часової шкали забезпечують необхідну розвідку для виявлення зобов’язань, оцінки організаційного ризику та визначення пріоритетних зусиль з дотримання норм.
• Для корпоративної стратегії та державних справ: Аналіз геополітичних драйверів та розбіжних регіональних підходів пропонує перспективний погляд на інформування довгострокового стратегічного планування та залучення державної політики.
• Для лідерів розробки CTOS та продуктів: Глибокі занурюються в цифрові норми, такі як Закон про кібер -стійкість, Закон про ШІ та Закон про дані, чітко розглядають технічні вимоги, які визначатимуть дизайн продукту, безпеку та обробку даних у найближчі роки.
• Для співробітників ESG та сталого розвитку: Детальний огляд правил сталого розвитку, включаючи CSRD та CSDDD, пропонує чітку основу для розуміння майбутніх мандатів звітування ESG та вимог до належної ретельності ланцюгів поставок.

---

Визначені ключові регуляторні концепції

Типи законодавства

Звіт роз'яснює основні типи законодавчих актів у ключових регіонах, допомагаючи читачам зрозуміти юридичну вагу та процес впровадження для кожного. Сюди входять визначення та приклади для:

• ЄС: Положення проти директив
• США: Федеральні закони проти виконавчих наказів проти державних законів
• Великобританія: Дії парламенту проти законодавчих інструментів
• Китай: Національні закони проти адміністративних норм

Постраждалі суб'єкти

Аналіз визначає та класифікує постраждалі суб'єкти на основі послідовних критеріїв, що використовуються у всьому звіті, включаючи:

• Сектор: Громадський проти приватного сектору
• Розмір: Малі, середні та великі підприємства (з підтвердженням того, що конкретні дії можуть мати власні визначення)
• Місцезнаходження штаб -квартири: Відмінності між внутрішніми та іноземними організаціями, що діють у межах або поза межами юрисдикції

Коли домашній помічник працює в моїй домашній лабораторії, я повільно намагаюся зберегти більшість своїх даних місцевими. Далі, я почав використовувати місцеві LLM з домашнім помічником, щоб вивчити ступінь досягнення багато чого без будь -якої хмарної залежності. Звичайно, продуктивність локального LLM безпосередньо залежить від сили процесора та GPU, яку він використовує. Маючи це на увазі, я намагався інтегрувати розумну автоматизацію будинку в домашній помічник з місцевими LLMS.

Якщо у вас є старий комп'ютер або хочете спробувати SBC, він може в основному запустити домашній помічник і певною мірою автоматизувати свій розумний будинок. Це те, що я мав на меті в своїх спробах, де я використовував Raspberry Pi 4 та робочий стіл Windows 11 з відеокартом RTX 3080 для живлення локальних LLM. Ось кілька способів використання домашнього помічника з місцевим LLM. Озираючись назад, я б хотів, щоб я це зробив раніше.

5

Залучення до голосового контролю з домашнім помічником

Використання трубопроводу розмови

Після початку невеликого, я хотів використовувати голосові команди для управління розумними пристроями. Хоча вбудований трубопровід асистентів був хорошим, я хотів трохи більш інтуїтивно зрозумілий досвід. Потім я інтегрував автоматизацію домашнього помічника з місцевими LLM, такими як Ollama. Щоб все це відбулося, я використовував інтеграцію Ollama, щоб діяти як агент розмови та двигун мови до тексту, щоб працювати з новою мовою до фрази. Додатковий соус з генеративного AI, що працює на місцевому рівні, допомагав у контекстній обізнаності щодо контролю вогнів, вентиляторів та інших пристроїв на основі часу, погоди, попередніх команд та присутності інших. Я влаштувався з смарт -динаміком Atom Atom Atom Atom Atom Echo, оскільки у мене немає домашнього асистента з попереднім переглядом голосового перегляду. Я використовую голосовий контроль для запуску автоматизації та ланцюга декількох команд з деякою природною мовою в домашньому помічнику, все завдяки місцевому LLM.

4

Отримайте короткі підсумки для завдань та заходів

Суть речей, щоб пройти

Я завжди боровся з повідомленнями про погоду, які показують кілька номерів з іконами. Інформаційна панель домашнього помічника відображає всі прогнози погоди бездоганно, незалежно від того, яку інтеграцію погоди ви використовуєте. Щоб зробити кращий вибір одягу, я автоматизував домашній помічник, щоб зібрати дані прогнозування погоди як лаконічний запит та поділитися ними з місцевим LLM, щоб реагувати на щоденні поради щодо відповідного одягу та аксесуарів. Також я запускаю щоденну автоматизацію, яка рекомендує завдання в приміщенні та на відкритому повітрі на основі погодних умов. Виходячи з цього, я іноді змушую місцевий LLM допомагати встановити нагадування про конкретні завдання. Ми з моєю родиною легко дотримуватися цих підсумків природних мов, а не інформацією, розкиданою у табличному форматі.

3

Спілкування з помічником, який має власну голосову особистість

Жування жиру з LLM

Через кілька тижнів слова пробудження та голосові відповіді почали відчувати сухість і повторювані, коли я просив підсумки погоди чи завдань від домашнього помічника. Я вирішив змінити підказку, щоб вимагати дотепних та зухвалих відповідей з місцевої генеративної моделі AI. Мої експерименти здебільшого відбувалися з моделями Mistral та Llama3 для Ollama, хоча і з вишуканим підказкою, який підкреслив прохання кмітливості та гумору у відповідях. Після мого колеги, експериментів Адама Конвей, я налаштував спеціальний голос Glados з портальної гри для голосового помічника. Використовуючи спеціальну голосову відповідь спеціально для мене, я вчуся кращого та чіткіше підказки для локальної генеративної моделі AI для обробки та легкого реагування.

2

Отримання ключових сповіщень та сповіщень про події

Автоматизація на основі власної події

Налаштування автоматизації для мене стало легко. З часом я оптимізував автоматизацію, додавши кілька умов, щоб перевірити, перш ніж передати остаточну дію або тригер. Наприклад, я часто забуваю вимкнути лампу в своїй кімнаті, тому я встановив розширену автоматизацію. Відповідь локального LLM у звичайному тексті надходить як сповіщення за допомогою кнопок, що можна вказати, чи хочу я залишити його, або вимкнути його. Були випадки, коли простіші автоматизації вимкнуть його або залишають. Для певних розумних пристроїв стало необхідним перевірити їхні стани – чи вони були вмикання чи вимикання. У таких випадках було простіше використовувати місцевий LLM для оцінки сценарію і, залежно від цього, надсилає дійсне повідомлення. Такі дії, що підлягають дію, також певною мірою допомагають керувати ними та споживанням енергії.

1

Аудіо описи зображень із подачі камери

Зробіть локальний LLM описати зображення

Я деякий час розглядав відео -дзвінок або камеру безпеки, і не міг повністю виправдати його використання. Однак я натрапив на відео, яке надихнуло мене на користь використання зображень, знятих з каналу камери.

Замість відео я вважав за краще, щоб локальний LLM міг проаналізувати зображення камери. Це було дуже корисно відстежувати людину, яка взяла мою пляшку з водою для “зберігання”. Мені потрібно було встановити інтеграцію Vision LLM з HAC, а потім використовувати її з локальним LLM для аналізу відеозображення та фрегатних подій. Хоча це незавершена робота, я оцінюю довгострокові переваги його використання.

Більш природний та гнучкий спосіб поводження з розумними домашніми пристроями

Після інтеграції місцевої роботи з LLM з домашнім помічником я оцінив чуйність цієї системи. Він спрацював навіть без підключення до Інтернету, не надсилало жодних даних поза моєю домашньою мережею та усунув хмарну залежність. Хоча мої результати були для мене прийнятними та задовільними, я настійно рекомендую використовувати кращі обладнання (процесор та графічний процесор) для запуску більших моделей AI для локальних LLMS за допомогою LM Studio на Windows. Однак ви завжди можете перевірити місцевий LLM з домашнім помічником на Raspberry Pi, якщо у вас є один, що лежить. Це допоможе вам краще зрозуміти свої вимоги, перш ніж купувати будь -яке дороге обладнання для вашої домашньої лабораторії.

З: Які ринкові можливості призвели до створення Allie AI?
Відповідь: Майже 20% інвестицій виробничого сектору втрачаються за рахунок відходів продукції, мінливості процесів та незапланованого простою. Незважаючи на те, що представляє майже 30% світового ВВП, виробництво повільно приймає ШІ через його фрагментарну, спадкову природу. Ми заснували Аллі для вирішення цієї проблеми, вставляючи інтелект у виробничий підлогу, що дозволило досвідченим інженерам переходити від повторюваних ручних завдань до прийняття рішень, орієнтованих на рішення, орієнтоване на вдосконалення процесів.

З: Чим Alie AI відрізняється від інших рішень для моніторингу та оптимізації рослин?
Відповідь: Наш підхід надає пріоритет для вирішення неефективності процесу, а не обмежує фокус на здоров'я машини. У таких галузях, як продукти харчування та напої, фармацевтичні препарати або хімічні речовини, помилка температури або змішування може призвести до викиду цілих партіїв, навіть коли машини працюють правильно. Існуючі інструменти мають тенденцію до ізоляції машин; Ми взаємозв’язаємо цілі виробничі лінії, що дозволяє нашим моделям вчитися на повних робочих процесах, що дозволяє нам вирішити неефективність, спричинену відсутністю спілкування між неоднорідними системами та обладнанням, чимось традиційними платформами моніторингу не вдається вирішити.

Питання: Які основні потреби, до яких виробничих компаній звернулися до вас і які результати після вашої інтеграції?
Відповідь: Клієнти, як правило, підходять до нас з двома нагальними проблемами. Перший – це усунення неефективності, керованої ручним контролем процесів, що призводить до високих показників відторгнення продукції та непослідовної якості. Другий – це збереження критичних інституційних знань, оскільки ветеранські інженери виходять на пенсію. Наші системи захоплюють та працюють ці знання, щоб вони були доступними та корисними для будь -якого інженера, незалежно від досвіду. Помірно, наші інтеграції підвищують продуктивність праці від 5% до 30% в одиницях на годину, забезпечуючи швидку та відчутну віддачу від інвестицій.

Питання: Як ваші системи допомагають компаніям посилити свої зусилля щодо сталого розвитку?
Відповідь: Ми генеруємо вимірювані підвищення стійкості у двох областях: зменшення відходів та енергоефективність. Наприклад, у виробництві продуктів харчування, невідповідності процесу можуть призвести до щодня викинуті продукти, що наші системи безпосередньо запобігають, забезпечуючи прихильність параметрів. Одночасно, оптимізуючи теплові, електричні та механічні процеси, ми зменшуємо споживання енергії, води та газу. Ці подвійні наслідки – економія витрат та зменшення екологічних слідів – є центральними для нашої цінності, і саме тому фонд кліматичних технологій став нашим найбільшим інвестором.

Питання: Яка стратегічна цінність приносить фабрику Allie в реальному часі до столу, посилюючи прийняття рішень у реальному часі на виробничому поверсі?
Відповідь: Здатність у режимі реального часу перетворює виробництво з реактивної до активної. Багато клієнтів покладаються на дані, які мають 24 години, корисні для аналізу, але марні для втручання. Наша система дозволяє миттєві дії, запобігаючи дорогим відхиленням, перш ніж вони посилюються. Наприклад, якщо температура змішування перевищує прийнятні пороги, система може запустити сповіщення або коригування до витрачення повної партії. Поєднуючи потокові дані в режимі реального часу з діючими сповіщеннями про контекст, ми дозволяємо клієнтам вбудувати чуйність безпосередньо в операції.

Питання: Який рівень налаштування дозволяє FactoryGpt і як він адаптується до різних оперативних логіки, яку можуть мати продукти, напої або будівельні матеріали?
Відповідь: FactoryGPT-це багатоагентна система, де кожен агент виступає як експерт, що стосується домену: один навчається в посібниках з машин, інший на змінних процесів, а інший-на виробничі обмеження. Ці агенти співпрацюють, щоб виконувати рекомендації, що знаходяться в контексті, пристосовані до унікальних робочих процесів кожного заводу. Незалежно від того, чи оптимізація планування, мінімізація переходу чи проблеми з усуненням несправностей, кожен відділ отримує цифровий експерт, побудований виключно на своїх власних даних та інфраструктурі, що дозволяє гіпер-персоналізованій, високоточній підтримці AI в різних функціях.

З: Як працює архітектура Allie Secure Edge Gateway та які переваги пропонують інші рішення про промислове підключення на ринку?
Відповідь: Allie Secure Edge Gateway служить універсальним перекладачем для промислових систем. Він інтегрує нативну підтримку протоколів, таких як Lora, OPC UA, Profinet та Profibus, що дозволяє спілкуватися через багатоповерхові машини. Це виключає типовий бар'єр несумісних контролерів через виробничі лінії. Крім перекладу, шлюз також структурує та очищає дані в режимі реального часу, забезпечуючи якість даних та сумісність, які є основними передумовами будь -якого успішного розгортання AI на фабриці.

Питання: У довгостроковій перспективі, які вигоди будуть принести генеративне ШІ в мексиканську виробничу промисловість?
Відповідь: Генеративні ШІ будуть ключовими для виготовлення ланцюгів постачання динамічним та стійким. Covid-19 виявив крихкість глобальної логістики, показуючи, як геополітичні та оперативні потрясіння можуть викликати системні розбиття. AI забезпечує негайне перенесення, прогнозування та перенесення потоків пропозиції, можливості, що зменшують фінансову експозицію та стабілізують доставку кінцевим споживачам. Ця пристосованість є ключовою для макроекономічної стійкості у майбутніх кризах.

Одночасно оперативна ефективність, орієнтована на AI, підвищить конкурентний тиск, що призведе до кращої якості продукції за нижчими цінами. Оскільки виробники розблокують безпрецедентне управління процесами, вони запропонують більш швидкі цикли, менше дефектів та вищу пропускну здатність. Результат буде більш доступним, якісним товарами для споживачів та підвищеною конкурентоспроможністю для галузі в цілому.

Питання: Яку роль є прогнозними моделями, що грають в еволюції традиційних систем виконання виробництва (MES)?
Відповідь: Прогнозні моделі переробляють МЕ з пасивних сховищ даних в активні двигуни рішень. Ми використовуємо класичне машинне навчання для прогнозування подій на основі історичних даних, але наша нинішня увага – це підкріплення. Ці моделі адаптуються, навчаючись з результатів, коригуючи складні змінні процесу в режимі реального часу для оптимізації продуктивності з самого початку. Наприклад, вони можуть усунути дефекти, спричинені піноутворенням у лініях напоїв, одночасно налаштовуючи десятки входів. Це переміщує нас за межі прогнозування на безперервну, автономну оптимізацію процесів.

Питання: Який вплив матиме гіперконнелективність рослин через промисловий IoT на переосмислення експлуатаційної ефективності?
Відповідь: Промисловий IoT забезпечує конвергенцію раніше SULED систем у єдиний розвідувальний шар. Гіперконнітовані рослини можуть контекстуалізувати входи через лінії, що дозволяє узгодити коригування та цілісну оптимізацію. Це основа автономного виробництва, де вся виробнича система стає самокорегуючою, як і автономні транспортні засоби. Результатом є ступінь зміни продуктивності, забезпечення якості та чуйності у всіх операціях.

З: Де люди вписуються в цей контекст автоматизованого виробництва?
Відповідь: Автоматизація – це не про усунення робочих місць, а про переосмислення їх. Нам потрібні інженери даних для стандартизації вхідних даних, інженерів ML для створення адаптивних моделей та спеціалістів з мехатроніки, щоб вбудувати ці моделі у фізичні системи. Ці ролі, що розвиваються, привабливіші для молодих поколінь, ніж традиційні, повторювані завдання. Ми вже навчаємо операторів для взаємодії з такими інструментами AI, як FactoryGPT, надаючи їм можливості приймати рішення, керовані даними. Людський капітал залишається центральним; Що змінить набір навичок, необхідний для процвітання у виробничому середовищі AI-осуджених.

Питання: Які ваші комерційні чи технічні плани розширення в Мексиці та Латинській Америці на кінець 2025 та на початку 2026 року?
Відповідь: Аллі була заснована в Мексиці, і країна продовжує залишатися стратегічним якорем для нас. Ми співпрацюємо з великими промисловими групами, такими як Heineken, Bachoco та Jumex. За останній рік ми розширилися на Бразилію, Чилі та Перу, працюючи з такими лідерами, як Алікорп та Агроупер. Наша модель розширення фокусується на ринках, де ми можемо швидко розгорнути та забезпечити вимірний вплив. Паралельно ми розпочали операції в Сполучених Штатах, насамперед завдяки існуючим клієнтам з транскордонними операціями, і готуємось відкрити офіси в Італії та Іспанії. Це знаменує нашу еволюцію від регіональної до глобальної технологічної компанії, підтримуючи послідовну стратегію: формують глибокі партнерські стосунки з промисловими лідерами та підтримують їх цифрову трансформацію з точністю та масштабом.

З: Як ви готуєте свою платформу до масштабування в цих нових середовищах?
Відповідь: Ми готуємось, використовуючи ту саму архітектуру AI, яку ми пропонуємо нашим клієнтам. Внутрішньо ми впровадили багатоагентні системи в наших операціях, автоматизуючи робочі процеси, такі як надання облікових записів, кваліфікація свинцю та технічна підтримка. Кожна функціональна команда зараз підтримується спеціалізованими агентами AI, які примножують виробництво без збільшення кількості. Наприклад, наші маркетингові операції, які колись вимагали 10 людей, зараз ефективно функціонують з єдиним стратегом, який підтримують агенти, які навчаються на просвітництві, профілювання та виконання кампанії, що дозволяє нам розширюватися в усьому світі спритністю та послідовністю. Ми розширюємо можливості кожного члена команди оперативним важелем ШІ діяти швидше, розумніше та в більш масштабах.

Історія триває

Постачальник хмарних послуг США Вултр вкладає великі кошти в нові графічні процесори та процесори, щоб посилити та модернізувати свою латиноамериканську обчислювальну інфраструктуру.

У той же час компанія шукає можливості для обслуговування та постачання так званих суверенних хмарних ініціатив місцевого самоврядування.

“Ми хотіли б забезпечити суверенну хмарну інфраструктуру для уряду Бразилії, а для інших у всьому регіоні”, – сказав Кевін Кокрейн, керівник інновацій Вултра.

“Це дуже відповідає новій політиці в США, і уряд просуває американських постачальників хмарних постачальників, як Vultr, зможуть забезпечити суверенну хмарну інфраструктуру для різних країн по всьому світу”, – додав він.

Орієнтовна оцінка в розмірі 3,5 млрд. Дол.

Основні конкуренти в хмарному обчислювальному просторі включають Digital Ocean та Linode, але компанія дійсно займає публічні хмарні гравці Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure та Google Cloud Platform. Інші конкуренти, особливо для керованого хмарного хостингу, включають хостинг Scala, Cloudways та відомого хоста.

Cochrane заявив, що Вултр пропонує суверенну хмару “на вимогу”, і що ця послуга стане головним рушієм для зростання для групи, яка займає 2026 рік.

Вултр, за його словами, може взяти всю свою “контрольну площину”, яка регулює світові ресурси компанії, і “клонує” його де завгодно для розгортання для країн в будь -якому з інших регіонів центрів обробки даних. Кожен регіон центру обробки даних, додав він, може працювати як власна незалежна автономна мережа.

Vultr – це не оператор центру обробки даних. Це означає, що його регіони розміщуються всередині сторонніх центрів обробки даних, які в Латинській Америці здебільшого належать до Digital Realty (Ascenty) та Equinix.

Бразилія вже здійснює суверенний хмарний проект, для якого послуги з обробки даних, що контролюються урядом, Serpro та DataPrev підписані контракти та об'єднуються з публічними хмарними гравцями Oracle, AWS, Google та Huawei.

Відповідно до пропозиції Бразилії, технологія, яку пропонують ці компанії, будуть розміщені в центрах обробки даних SERPRO та DataPrev.

Обчисліть інвестиції

Щодо своїх обчислювальних інвестицій, Vultr купує графічні процесори NVIDIA та вдвічі зменшується та розгортає GPU AMD одночасно, а також модернізувати свій глобальний флот процесорів.

Це включає Латинську Америку.

“Важливо зазначити, що, коли ви розгортаєте програму, що стосується AI, все ще є вимога до процесора. Процеси все ще мають значення”,-сказав Кокран.

Кошти на підтримку цього витрат надходять з двох основних джерел. У грудні 2024 року компанія побачила своє перше в історії фінансування зростання, зібравши власний капітал на суму 333 млн. Дол.

У червні Вултр зібрав ще 349 млн. Дол.

Розширення на утриманні

В даний час Бразилія, Мексика та Чилі є пріоритетами Вултр, коли мова йде про клієнтів та центрів обробки даних.

Але в 2023 році компанія розглянула запуск щонайменше трьох операцій центру обробки даних у Латинській Америці, починаючи з Панами та Колумбії.

Однак додаткові плани розширення центрів обробки даних були затримані через фокус на купівлі графічних процесорів та вдосконаленні хмарної інфраструктури AI, але цей процес може відновитись, залежно від попиту місцевих розробників та екосистеми, сказав Кокран.

“Ми приділяємо дійсно пильну увагу, очевидно, більше розбудови центрів обробки даних у Бразилії. Ми завжди стежимо за додатковими місцями сайту в Бразилії. Ми також уважно дивимось на місця, як Колумбія, а також дивимось на Панаму, Коста-Ріку”,-сказав керівник.

Мегапорт

У найближчі тижні Вултр оголосить про партнерство з австралійським постачальником хмарних послуг Megaport в Латинській Америці.

“Ми збираємося прямуємо до Сан -Паулу та Мехіко приблизно за місяць і організовуємо захід клієнтів в обох містах з Мегапортом, в основному підкреслюючи нашу нову перевагу прямого зв'язку. Це велике оголошення”, – сказав Кокрейн.

Megaport підключить інфраструктуру Вултра з її службою прямого підключення, щоб підприємство може отримати прямі зв’язки між кластерами GPU та процесора в інфраструктурі центру обробки даних Vultr з власним корпоративним центром обробки даних, додав Cochrane.

Megaport також допоможе Вултру підключити неназване підприємство, яке має гібридне багаторазове розгортання до всіх існуючих постачальників хмарних послуг.

“Ми дуже раді стосункам з Мегапортом і дуже тісно працюємо з ними в регіоні Латинської Америки, зокрема”.

У листопаді минулого року Megaport оголосив про початок своєї діяльності в Бразилії, з пунктами присутності (POPS) розміщуються в центрах обробки даних Equinix, Elea Data Centers та Takoda.

Ці POP були розгорнуті на чотирьох місцях: сайти SP2 та SP4 Equinix, SP01 та Takoda's SP1, всі в мегаполісі Сан -Паулу.

У березні Megaport також оголосив про партнерство з кабелями Анголи.

У Мексиці австралійська група покладається на поп, розміщений у центрі обробки даних KIO QRO1 у Керетаро.

Тарифи

Asked about the impacts of US tariffs and potential retaliations, Cochrane said: “We're not so concerned about what's going on with tariffs. What we're more concerned about is how we help accelerate national governments around the globe to start standing up their own sovereign cloud infrastructure, so that national governments can make core cloud compute available to research institutions, higher education institutions, and make it available more broadly to fuel the next generation of digital стартапи “.

Чи нова послуга T-Satellite T-Mobile вартістю 10 доларів на місяць, щоб мати текст майже з будь-якого місця зовнішніх областей покриття? Супутникову службу на базі Starlink може бути зручністю, якщо ви кемпінгу або походи з віддалених районів, а також життєвий шлях для людей, які не мають регулярного доступу до стільникового зв'язку або потребують екстреної допомоги.

Щоб перевірити це, мені довелося знайти клітинну мертву зону. За оцінками T-Mobile, у США є 500 000 квадратних миль без покриття клітин, тому я покинув свій будинок у Сіетлі, щоб знайти його. Після трьох годин їзди до лісистих північних каскадів, я отримав свій шанс побачити, чи супутникові текстові повідомлення так просто, як і щоденні стільникові текстові повідомлення, і те, як T-Satellite відрізняється від інших супутникових служб.

Чим T-Satellite відрізняється від інших супутникових служб

Супутникові текстові повідомлення зараз є великою справою: бездротові постачальники та виробники телефонів, включаючи Apple, роблять ставку на супутникове підключення-це відповідь для мандрівників та людей, які живуть у віддалених районах (і навіть тих, хто впливає на надзвичайні ситуації, такі як масштабні затоплення в Техасі).

Це також не нове. Apple почала пропонувати комунікацію SOS, підкріплену GlobalStar на iPhone 14. І пізніше це дозволило надати екстрені текстові повідомлення, коли ви знаходяться за межами зони покриття – буквальний рятувальник для людей, поранених, втрачених або напружених у віддалених районах. Ця функція також дозволила вам поділитися своїм місцезнаходженням через супутник у програмі “Знайти My”. Потім Apple розширила послугу, щоб включити будь -які текстові повідомлення за допомогою програми Messages, а також закликають до допомоги на дорозі. David Lumb від CNET використовував повідомлення через супутник на своєму iPhone 15 Pro, щоб надсилати друзі та поділитися своїми думками, коли він підсумував вершину гори Галакала на Гаваях.

Google має подібну функцію у своїх телефонах Pixel 9, за винятком Pixel 9A, який працює з супутниковим провайдером Скайло. Телефони Samsung Galaxy, як і нещодавно випущені Galaxy Z Fold 7 та Z Flip 7, можуть використовувати Verizon для супутникових текстових повідомлень та звертатися до служб аварійних служб через Skylo.

Однак це спілкування передбачає кілька кроків для активації функції. Вам потрібно бути на свіжому повітрі з чітким видом на небо – немає дерев чи будівель – і вказувати на свій телефон на проходженому супутнику, підтримувати його стійко для підтримки зв’язку.

З T-Satellite досвід зовсім інший. Текстові повідомлення майже не відрізняються від того, коли ви знаходитесь в стільниковому покритті. На Samsung Galaxy S25 Ultra з T-Mobile плану, відкриваючи додаток Messages, показав, що телефон, який вже підключений до супутника, з банера, читаючи “Ви обмінюєте по супутнику”. У панелі меню з’являється невеликий значок супутника з випромінюючими кривими, щоб вказати стан з'єднання.

Частково це пояснюється тим, що зараз надає понад 650 супутників Starlink, що забезпечує більш широке покриття, а також тому, що вони використовують частотну смугу, сумісну з більшістю телефонів, що продаються за останні чотири роки. Вам не потрібна конкретна модель телефону, яка має обладнання для супутникових повідомлень, наприклад, Motorola Razr Ultra.

Досвід використання T-Satellite на моєму iPhone 16 Pro, як правило, був однаковим. Одна унікальна річ про T-Satellite-це те, що T-Mobile пропонує послугу будь-кому, навіть якщо вони використовують інший оператор для стільникового обслуговування. У моєму випадку я раніше налаштував T-Satellite Beta, використовуючи другий слот ESIM на своєму телефоні, і вимкнув первинну послугу (AT&T), щоб перевірити просто функцію T-Mobile.

Я повинен зазначити, що я провів це тестування за пару днів до того, як T-Satellite вийшов наживо, тому це було технічно під час бета-періоду T-Satellite, і використовуючи бета-версію програми Messages на Android.

Крім того, я також не намагався здійснити екстрений дзвінок, який на службі T-Satellite означатиме набір 911 у додатку телефону, порівняно з ініціюванням текстового зв'язку SOS за допомогою послуги Apple.

Текстові повідомлення, але іноді повільніше

Переважно, текстові повідомлення через супутник так само, як текстові повідомлення через стільниковий. Труба даних між телефоном та супутниковим польотом над головою на 17000 миль на годину невелика, тому періодично тексти знадобиться кілька секунд, щоб пройти. Але іноді розмова трапиться без будь -якого розширеного відставання. Для порівняння, коли Патрік Холланд CNET перевіряв повідомлення Apple через супутникову функцію, він зазначив, що “більшість надсилань були майже миттєвими, інші зайняли 15 – 20 секунд, коли вона займає понад хвилину”.

Однією з функцій Android є можливість надсилання зображень, відео та аудіофайлів за допомогою мультимедійних служб обміну повідомленнями по супутниковій мережі. На Galaxy S25 Ultra я знімав фотографію озера і надіслав його, використовуючи повідомлення, як правило,. Єдина відмінність над супутником полягає в тому, що на це знадобилося близько двох з половиною хвилин.

Однак MMS наразі підтримується лише на Android; Підтримка iOS надходить пізніше. Також надійти в майбутньому – жовтень, зокрема – є можливість надсилання програм надсилати та отримувати дані над супутниковим з'єднанням. T-Mobile назвав Alltrails та WhatsApp як приклади додатків, які будуть сумісні з послугою.

Це було б чудовим використанням даних для інших інструментів картографування. Хоча я ніколи не загубився в цій поїздці-я втягнувся в добре позначений мальовничий вигляд, щоб перевірити приголомшливий вид-я також зробив крапку завантаження офлайн-карти області, використовуючи Apple Maps, поки я ще був у стільниковому діапазоні.

Затяжні питання та виклики

Не кожне повідомлення пройшло, і після мого обмеженого тестування є кілька областей, де допоможе більше ясності.

Наприклад, на Android, це було не завжди очевидно, коли я втратив супутникове з'єднання. Теоретично, з багатьма супутниками Starlink над головою, вам не доведеться турбуватися про вказівку на певний пластир неба, щоб підтримувати зв’язок. Але в один момент після надсилання повідомлення, якийсь текст нижче сказав, що додаток чекає підключення. Лише тоді я помітив, що крихітна супутникова значок демонстрував тонкі сірі бруски замість тонких чорних брусків.

Порівняйте це з реалізацією Apple, яка використовує динамічний острів, щоб показати неможливу кнопку зеленого статусу, щоб вказати на супутник із супутником. Або супутникову службу SOS Google, з його повноекранними візуальними підказками, які допомагають вам залишатися на зв’язку з супутником або підключитися до нового, якщо потрібно.

Я також зіткнувся з деякою плутаниною з моїм iPhone 16 Pro, який працює T-Satellite як вторинний ESIM. Коли намагається надіслати повідомлення другові, який прийшов разом зі мною і використовував метод Apple на своєму iPhone, я отримав повідомлення про те, що він підключений через супутник і отримав можливість торкнутися Надіслати через супутник. Те, що я не усвідомлював у той час, – це те, що з'єднання впало, коли я вводив текст. Під час подальших досліджень я виявив, що активне стороннє супутникове з'єднання в iOS показує “SAT” на панелі меню. Коли SAT замінюється на чорну супутникову значок, це означає, що T-Satellite більше не підключений, але цей варіант супутника Apple є доступний; Я думав, що це означає, що я все ще пов'язаний.

Подивіться вгору і попереду

Чи охоплюватимуть супутникові послуги решти мертвих зон та дозволять легке спілкування навіть у віддалених районах? Виходячи з мого досвіду, потенціал, безумовно, є. Минуло менше двох років, як Apple вперше запустила SOS через супутник на iPhone, і вражає, як супутникове підключення так швидко розширилося з можливістю підтримки текстових повідомлень. Я ціную, що реалізація Т-супутника схожа на те, як мільйони людей спілкуються щодня за допомогою тексту. Видалення тертя є ключовим для прийняття таких технологій.

Оскільки компанії нарощують потенціал та продуктивність супутникових послуг, легко побачити найближче майбутнє, де вам не потрібно думати про те, як ви отримуєте дані, так само, як ми зараз ніколи не думаємо про те, яка стільникова вежа передає наші дані.

Як хтось, хто живе в Сіетлі, що живе клітин, мені, мабуть, не потрібно буде покладатися на супутникові дані. Але Північні Каскади – це те, де я роками ходив на кемпінг, тому я можу бачити, що це час від часу корисно, особливо якщо коли -небудь виникає надзвичайна ситуація.

Коли я жонглював своїми телефонами та мріяв своїх друзів та родину з текстами, пара підійшла, щоб запитати, що я роблю. Вони відвідували територію з маленького містечка на півночі Айдахо поблизу канадського кордону, де клітинне покриття є рідкістю. Після розмови протягом декількох хвилин я зрозумів, що можливість бездротового підключення через супутник може стати для них справжньою благом, особливо в надзвичайних ситуаціях, але також щоденні роздратування, коли інші форми спілкування недоступні, як під час відключення електроенергії.

Зустріньте промислову панель інструментів AI

Отже, що містить ця широка промислова панель інструментів AI? Це портфоліо спеціалізованих інструментів, кожен відточений за певний тип проблеми. Хоча не вичерпний список, основні компоненти включають:

Прогнозне машинне навчання (мл): Це робочий коник промислової аналітики. Використовуючи такі алгоритми, як підсилення випадкового лісу та градієнта, ці моделі переважають у пошуку моделей у структурованих чисельних даних. Це технологія, що стоїть за системами прогнозного обслуговування (PDM), які прогнозують збій обладнання, виявлення аномалії, що визначає тонкі відхилення процесу та прогнозування попиту, що оптимізує ваш ланцюг поставок. Це точне, детерміноване та перевірено.

Алгоритми оптимізації: Це математичні двигуни, які вирішують складне планування та логістичні головоломки. Від класичного лінійного програмування до сучасних генетичних алгоритмів ці інструменти розроблені для пошуку найкращого результату з огляду на набір обмежень. Вони визначають найефективнішу виробничу послідовність, найвигіднішу суміш продукту або транспортні маршрути з найнижчою вартістю.

Комп'ютерне бачення: Використовуючи архітектури глибокого навчання, такі як конволюційні нейронні мережі (CNNS), комп'ютерне зору стало невтомним поглядом на виробничій лінії. Він автоматизує інспекції якості з надлюдською точністю, моніторить оперативні зони для дотримання безпеки та виконує метрологію високої точної тоці, і все це на швидкості, які жодна людина не могла відповідати.

Традиційна обробка природної мови (NLP): Перед генеративними моделями традиційні NLP вже витягують значення з тексту. Він використовується роками для аналізу неструктурованих журналів технічного обслуговування, звітів про інциденти та нотатки оператора для виявлення повторюваних проблем або прихованих тенденцій, які в іншому випадку будуть втрачені в морі документів.

У цей встановлений семінар приходить генеративний ШІ. Це не заміна інструментів вище; Це принципово інший тип інструменту з власними унікальними сильними сторонами. Його сила полягає у створенні та розмові, що робить його блискучим для таких завдань, як узагальнення складних звітів, генерування коду або діє як природний мовна інтерфейс для інших систем.

Існує просто щось про легкий доступ до справ, завдяки чому ці справи відчуватимуть… ну, легко і важливіше, не як справи. Тільки думка про наближення до жахливого вакуумного шафи та розплутування занадто короткого шнура достатньо, щоб наповнити когось страшним, і це правильно. Введіть бездротові вакууми Xiaomi, зміну гри на ринку.

Слова “вакуум палички” може поставити вас на ультра-преміум та надмірно дорогі моделі там, але Xiaomi відрізняється. Діапазон зберігає відмінну якість компанії, але зберігає ціну доступною для південноафриканського ринку. Незалежно від того, чи це легкий G20 Lite, або важкий G20 Max, є щось для всіх з Xiaomi.

У вас є правильний кінець палиці

Знявши ці настрої до крайності, настає Xiaomi G20 Lite, легке та доступне рішення, спрямоване на новачків Південної Африки до робочої сили, з дуже достатньою батареєю, яка зробить швидку роботу в меншому просторі за один Go.

Здатний вирішувати будь-яку поверхню, не змінюючи головку пензля, G20 Lite також використовує насадку для щітки 2-в-1, яка допомагає вакууму досягти навіть найскладніших куточків. І без кабелю, що вибивають вас вниз, не потрібно постійно відключити та підключати пристрій у найближчу розетку. Це може здатися не багато, але зняття клопотів в кінцевому підсумку економить час і призводить до загального чистого простору.

Якщо ви переживаєте за більш доступну модель Xiaomi – яка доступна для RRP R2499 – не залежить від роботи особливо безладного будинку, не бійтеся. G20 Lite використовує неймовірно потужну всмоктувальну систему 18000PA, що робить її ідеальним рішенням для всіх видів бруду і навіть найневитіших скупчень волосся.

Це не просто всмоктування, що має значення. Xiaomi включає в себе найсучаснішу п’ятиступеневу систему глибокої фільтрації, яка фіксує 99,9% всього, з чим вона стикається, не тільки забезпечуючи більш чисту підлогу, але й свіже повітря. З світлодіодними фарами спереду користувачі можуть краще визначити частинки, що рятуються від гніву вакууму, будь то на підлозі чи штори.

Ще краще, G20 Lite вимагає мінімального обслуговування, з простим кнопкою-кнопкою, що випорожнює зібраний безлад в одному русі рідини. І з включеним пристроєм для стінових кріплень, Xiaomi підтверджує уявлення про те, що регулярний, легкий доступ призводить до загального чистого будинку.

Приймання рішень для очищення додому до максимуму

Прямо на іншому кінці спектру, ви отримали чудовий G20 Max Xiaomi, найвищий досвід очищення, взявши на себе більші будинки, не порушуючи поту. Частина цього знижується до чудового 180 AW (повітряних ват) у своєму розпорядженні, у поєднанні з 12-конурою системою поділу пилового повітря, яка допомагає вашому вакууму запобігти засміченню та забезпечує меншу кількість ремонтів. Xiaomi побудував свою колекцію вакуумів палиць, щоб тривати, і ось доказ.

З 600 -мл відсіку пилу та більше акумулятора, ніж вам потрібно, зможемо вирішити навіть найбільші будинки, ви рідко чекаєте на максимум G20. Натомість він буде чекати на вас, просто чекаючи заклику до дії. Коли він викликається, вона піддасть систему фільтрації для гарного використання, захоплюючи частинки – 0,3 мкм (мікрометри).

Звичайно, найкраща особливість G20 – це її практичність. Як і решта родини, вона цілком бездротова, що дозволяє користувачам очистити штори, кушетки та за допомогою спеціальної спеціалізованої пензлика, і їх домашніх тварин. Коли ніжні округлі гребінці, що ведуть заряд, ви можете надати своїм тваринам безпроблемний раз, не турбуючись про те, щоб завдати їм шкоди, гарантуючи, що вони завжди виглядають плювом.

Маючи на увазі великі завдання, якість преміум-конструкції G20 Max відображає відданість Xiaomi забезпеченню зоряного продукту-і побиття конкуренції-за ціною, яку ви можете комфортно дозволити. Подібні продукти від інших брендів, можливо, ви переконали, що найкращі зусилля Xiaomi повернуть вам п'ять фігур, але це не так. Макс Xiaomi G20 може бути всього за R6 899.

Оскільки будинки повільно стають розумнішими, вакуумний асортимент Сяомі – це ідеальне рішення для тих, хто хоче взяти технічне обслуговування їхнього будинку трохи серйозніше, не порушуючи банк. Отже, чого ти чекаєш? Вакуумну колекцію Xiaomi Stick можна забрати з Takealot та Yuppiechef.

Останній спікер Tronsmart представляє чотири чіткі аудіо рішення Bluetooth, пристосовані до різних середовищ прослуховування та налаштувань користувачів.

Bang 2 виділяється як потужний динамік на свіжому повітрі з виходом 90 Вт. Пристрій може доставляти глибокий бас через 2,1-канальну систему, яка покращується технологіями SoundPulse. Динамік також може похвалитися водонепроникним рейтингом IPX6 та 26-годинним терміном роботи акумулятора. T8 пропонує збалансований звуковий досвід 460 ° 360 °, що ідеально підходить для кемпінгу або походів, що містять гідроізоляцію IPX7 та інтуїтивно зрозумілі елементи керування, як крутяться об'ємне колесо. Для налаштувань у приміщенні компактний T8 Mini забезпечує занурювальне 360 ° аудіо з 20-годинним відтворенням. Тим часом, ультра портальна поїздка 2 поєднує стиль та функціональність з 20% глибшим басом, ніж його попередник, багато кольорових варіантів та опір IPX7.

Кредит на зображення: Tronsmart

Останнім часом виробництво привертає значну увагу, особливо у Сполучених Штатах. Наша концепція процвітання та культурної ідентичності тісно пов'язана з цією віковою галуззю. А чому б це не було? З лампочок, телевізорів, транзисторів, літаків, вакцин, Інтернету, до персональних комп’ютерів – ми мріяли та побудували деякі найсучасніші машини та продукти, які змінили траєкторію людської історії. Нам вдалося досягти цієї виробничої майстерності, оскільки ми вдосконалили Trifecta: Technology & Innovation, безперебійний ланцюг поставок та робочу силу, які працюють у тандемі.

Але в десятиліття з того часу наша увага відійшла від виробництва, і делікатна трифекта випала з рівноваги. Сьогодні технологія просунулася в такій мірі, що вона затьмарила останніх двох. Ланцюги поставок глобалізовані та залежать від технологій. Праця невизначена через технологічний прогрес. Це буде визначальним моментом для всієї галузі. “Промисловість 4.0”, де автоматизація, штучний інтелект (AI) та вдосконалена робототехніка, а не просто складальні лінії, будуть центром виробничого ландшафту. Як американський виробництво відродження, ми повинні запитати: що означає працювати у світі, що переробляється машинами? Ми створюємо роботу, які готові до майбутнього?

Сьогодні на вітчизняному виробництві працює 13 мільйонів робітників, які заробляють середньорічну зарплату в розмірі 102 629 доларів. Він сприяє 52,9% НДДКР з приватного сектору та вносить 2,64 долара економіці за кожен вкладений долар. До 2033 року, прогнозується, що галузь вимагає 3,8 мільйона нових робочих місць. Однак під цією перспективною статистикою з'являється більш складна картина.

Ці роботи будуть доменом висококваліфікованих працівників, включаючи інженерів, техніків, розробників програмного забезпечення, спеціалістів з робототехніки та інших. Роботи замінять заводські ролі, які повторюються, вручну та на основі завдань. Китай, нова виробнича енергетика, працює так званими “темними фабриками”, які є повністю автоматизованими об'єктами, які функціонують через ШІ та роботів з мінімальним втручанням людини.

Настільки ж грізний, як цей момент, це також можливість переосмислити нашу більш широку стратегію робочої сили, вдосконалювати наш талант та розвивати знання та набори навичок, які є актуальними для цього віку, а не минулого. Нам потрібно створити високоцінні роботи, керовані технологіями, які потребуватимуть винахідливості та творчого судження людини. Ось п’ять ключових ролей, що ведуть цю трансформацію.

1. Робот Wrangler

Роботи Wranglers-це передні солдати виробничого майбутнього. Рівень технічного досвіду цього поля, що виникає, може змінюватися залежно від їх “зграї”, але вони, ймовірно, будуть доручено усунення несправностей, обслуговування та оптимізацію роботів у їхньому середовищі.

Незалежно від того, чи це сортування пакетів, переміщення фрахту чи зварювальної сталі, незалежно від того, наскільки кваліфікованими та ефективними роботами стали їх спеціальність, вони все ще стикаються з невидимими проблемами та глюками, тим більше, що вони орієнтуються на недосконалий середовище. Наприклад, у Tesla Gigafactory, Robot Wranglers керують міні-армією робочих робітників, коли вони проводять роботу в зборах акумуляторів, технічному обслуговуванні датчиків та інших завдань у всьому їх 10 мільйонам квадратних футів.

Ця робота вимагає широкого спектру знань у таких сферах, як автоматизація, AI, загальна робототехніка та механічне обслуговування. За даними одного джерела, очікується, що роботи в автомобільному виробництві досягнуть шестизначної позначки всього за чотири-п’ять років. Як би вдосконалено не стали ці машини, вони все одно потребуватимуть допомоги Wrangler, щоб переконатися, що речі залишаються гладкими, безпечними та продуктивними.

2. Інтегратор систем AI

Настільки ж розумний, як АІ, для його запуску та роботи потрібно значна кількість людського інтелекту. Ось тут і входять інтегратори систем AI. Вони служать архітектором між різними системами AI, включаючи датчики IoT (Інтернет речей), цифрові близнюки та кілька інструментів AI. Поєднання всього цього дозволяє створити розумні фабрики майбутнього. Вони не тільки з'єднують ці різні системи, але й працюють над тим, щоб кожен з них плавно працювати разом.

У партнерстві між IBM та Boston Dynamics ці компанії проаналізували різні форми даних з усього об'єкта для поліпшення робочого процесу. У цьому процесі вони також створили спеціалізований цифровий близнюк для прогнозування збоїв обладнання та впровадження захисних заходів з кібербезпеки. Подібні розумні фабрики зростають по всій країні, зростаючи зі швидкістю понад 50% щорічно, згідно з недавнім дослідженням МакКінсі. Як і автомобіль і механік, вони не можуть працювати без допомоги інтегратора систем AI.

3. Фахівці з оперативного планування

Якби виробнича підлога була оркестром, оперативним планувальником був би провідник. Вони є міжнародними координаторами, які об'єднують навіть найрізноманітніші відділи в компанії-бізнес-бачення, стратегія, виробництво, закупівлі, ланцюг поставок, якість тощо. Тепер ця роль зміщується, щоб стати більш технічним, і інструменти торгівлі відображають цю зміну. Використовуючи системи AI, їх роль розвивається від прогнозування до моделювання та моделювання сценаріїв. Вони можуть розбити великі цілі на керовані завдання, встановлювати терміни, віхи та пріоритети та бачити їх від кінчика до хвоста. Вони можуть передбачити “найкращі сценарії” та “найгірші сценарії” та придумати можливі рішення. Що робити, якщо ключовий постачальник не вдається?

Роль все ще стосується з'єднання стратегії високого рівня з щоденною роботою. З усіма рухомими частинами та рівнем взаємодії людини, по суті, це проблематичне положення, щоб ШІ переривання.

4. Техніки промислового обслуговування

Поки машини існують, технічні працівники будуть виконувати роботи з технічного обслуговування та ремонту. Єдина відмінність полягає в тому, що замість просто конвеєрів чи механічних систем вони будуть усунути зброю робототехніки, AGV та, можливо, навіть спільні роботи (коботи). І, звичайно, замість реактивного ремонту або запланованого технічного обслуговування вони будуть працювати з моделями AI та даними датчиків з цифрових близнюків, щоб передбачити невдачі ще до того, як вони відбудуться.

В даний час машина простою збільшує понад 50 мільярдів доларів щорічно. Коли ми рухаємось до створення розумних заводів з передовими роботами та обладнанням, роль технічного технічного обслуговування стане все більш критичною. На рослинах вітрогенераторів General Electric вони вже використовують програмне забезпечення для прогнозування для діагностики проблем з роботами, замінюють несправні деталі та регулюють датчики IoT для цифрових близнюків. Нам знадобиться більше таких техніків, якщо ми хочемо конкурувати з автоматизованими засобами Китаю.

5. Інспектори контролю якості

Однією з найбільших проблем у традиційному виробництві є контроль якості, оскільки його можна досягти лише в кінці виробничої лінії. Він також дуже посібник і покладається на випадкові перевірки. Але це досить проста проблема для вирішення розумних заводів, де дані можуть безперешкодно надходити між машинами, системами та людьми. Контроль якості буде інтегрований на кожному етапі виробничого процесу, підвищення ефективності, мінімізації відходів та збільшення виробничої вартості.

У міру того, як розумні фабрики стають більш поширеними, роль інспектора якості зміщується до більш орієнтованого на дані підходу, що вирішує проблеми. Їм потрібно буде поєднати людське судження з AI Analytics, щоб забезпечити якість продукції в автоматизованих умовах. Їм потрібно буде співпрацювати та співпрацювати з інженерами та інтеграторами системи AI для вирішення кореневих проблем, постійно підготовка моделей AI для підвищення точності та забезпечення дотримання. По суті, вони забезпечать необхідний людський нагляд у світі машин.

Управління змінами з людьми та культурою

Виробництво – це більше, ніж просто галузь або економічний двигун для американців США. Це культурний наріжний камінь, що кореняться в зерні та гордості американських робітників. У ньому сформують громади від пояса іржі до Сонячного пояса. Оскільки виробництво стає все більш керованим AI, ми несемо відповідальність за збереження душі цієї галузі-її робітників.

У Siemens традиційні асамблери зараз тренуються як технічні працівники промислового обслуговування, освоєння інструментів для прогнозування технічного обслуговування, тоді як пілоти -робот Toyota залучають робітників для побудови довіри. Ми повинні вивчити такі глобальні професійні моделі, як вони, щоб інвестувати в нашу розробку робочої сили та зробити навчання більш доступним. Якщо ми зможемо сприяти навчанню протягом усього життя та відсвяткувати пристосованість робітників, ми можемо розширити можливості робочої сили, яка відзначає та несе спадщину американської промисловості.

Джой Тейлор – керуючий директор консалтингу в AlliantGroup, консультаційній та інженерній фірмі. Майрон Мозер – член консультативної ради в Alliantgroup та голова Емерітус Hartfiel Automation.