Új korszakot nyit a Kifli.hu

A Kifli.hu működésében hosszú ideig a gyors terjeszkedés és az infrastruktúra kiépítése dominált. Az online szupermarketnek rövid idő alatt kellett olyan logisztikai rendszert létrehoznia, amely képes kiszolgálni az online élelmiszer-vásárlás robbanásszerűen növekvő igényeit – különösen a pandémiás időszakban. Most azonban új korszak kezdődik a cégnél: a hangsúly egyre inkább a lokalizációra, a magyar beszállítói kapcsolatokra és a vásárlói élmény finomhangolására kerül.

A cseh tulajdonosi hátterű online kereskedő jelenleg közel 200 magyar termelővel és beszállítóval dolgozik együtt, miközben az elmúlt egy évben több mint 100 új hazai partner csatlakozott a platformhoz. A magyar beszállítói kínálat közel 47 százalékkal bővült, a friss termékek forgalma pedig megduplázódott.

Az élelmiszer-kategóriában már most is meghaladja a 35 százalékot a hazai beszállítók aránya, egyes kategóriákban pedig ennél jóval magasabb: a hús- és felvágott termékeknél eléri a kétharmadot, míg a péksütemények esetében megközelíti az 50 százalékot.

A vállalat következő célja, hogy még több hazai gazda, kertészet, kézműves műhely és helyi termelői közösség termékei jelenjenek meg a kínálatban. A cég nemcsak aktívan keresi az új partnereket, hanem kifejezetten várja azoknak a magyar termelőknek a jelentkezését is, akik hosszú távon kapcsolódnának be a beszállítói hálózatba.

A biatorbágyi automatizált raktár még bőven tartogat kapacitást

A növekedési szakasz egyik legfontosabb mérföldköve a tavaly átadott biatorbágyi, teljesen automatizált logisztikai központ volt. A fejlesztés nemcsak a jelenlegi működést stabilizálta, hanem jelentős további növekedési tartalékot is biztosít a vállalat számára.

Szabó Dániel, a vállalat februárban kinevezett új ügyvezető igazgatója a Digitrendinek elmondta: a kibővített raktárkapacitás még további jelentős forgalomnövekedést is képes kezelni, miközben további automatizációs fejlesztések is napirenden vannak a raktári munkafolyamatokban.

Az országos terjeszkedés ugyan folyamatos, de egyelőre nincs konkrét időpont arra, mikor válhat teljessé a lefedettség. A szolgáltatás jelenleg több mint 300 településen érhető el, és a magyar lakosság több mint egyharmadát éri el. Az elmúlt időszakban közel negyven új település – köztük Gyöngyös, Dunaújváros, Esztergom, Hatvan és Szolnok – került be a kiszállítási zónába. A cég ma már több mint 90 ezer aktív vásárlót szolgál ki havonta, miközben a kínálat meghaladja a 15 ezer terméket.

Nemcsak gyorsaság, hanem frissesség is

A Kifli.hu szerint a következő évek versenyét már nem pusztán a kiszállítás sebessége dönti el. Bár Budapest belső kerületeiben akár 90 percen belül is megérkezhetnek a rendelések, a fókusz egyre inkább a frissességen és az ellátási lánc optimalizálásán van. A vállalat olyan együttműködési modellt épít a hazai termelőkkel, amely lehetővé teszi, hogy bizonyos zöldségek, gyümölcsök vagy más friss termékek akár néhány órával a betakarítás után a vásárlókhoz kerüljenek.

A logisztikai háttér stabilitását az is segíti, hogy a futárállományt olyan külső szolgáltató partnerek biztosítják, amelyek elsősorban hazai munkaerőt közvetítenek, így a külföldi munkavállalókra vonatkozó szigorodó szabályozások várhatóan nem érintik érdemben a működést.

AI-asszisztens segíti a vásárlókat

Az online vásárlás egyik legnagyobb problémája ma már nem feltétlenül a szállítás, hanem a túl nagy választék. Több ezer termék és kategória között keresgélve a vásárlók könnyen elveszíthetik a fókuszt, különösen akkor, ha speciális igények – például allergia vagy árérzékenység – alapján szeretnének dönteni.

Erre kínál megoldást a vállalat AI-alapú vásárlási asszisztense, MAIA, amelyet közvetlenül a rendelési felületbe integráltak. A chatbot természetes nyelven képes kezelni a vásárlói kéréseket: termékeket keres, alternatívákat ajánl, figyelembe veszi az ételallergiákat vagy intoleranciákat, és bizonyos ügyfélszolgálati problémákat is automatikusan kezel.

A cégvezető szerint már most több mint tízezer olyan vásárló van, aki rendszeresen használja az AI-asszisztenst. A rendszer nemcsak új termékek ajánlásában segít, hanem ismétlődő rendelések újraépítésében is. Egyetlen mondattal módosítható például egy korábbi rendelés, miközben az AI automatikusan lecseréli az egyes termékeket – például laktózmentes változatra.

A chatbot az ügyfélszolgálati folyamatokat is gyorsítja. Egy sérült termék bejelentése után az AI képes azonosítani a rendelést, rögzíteni a reklamációt, és akár automatikusan jóváírni az összeget. Emellett az online vásárlásra kevésbé nyitott felhasználók számára is egyszerűbbé teszi az átállást: akár egy bolti blokk fotójából is képes összeállítani egy online kosarat a platform kínálatából.

Már milliárdos bevételt hoz a „Ments meg” kategória

Látványosan növekszik a vállalat „Ments meg” kategóriája is, amely a lejárathoz közeli, de még kifogástalan minőségű élelmiszerek kedvezményes értékesítésére épül. Az elmúlt egy évben több mint egymillió ilyen terméket vásároltak meg a magyar fogyasztók, a kategória forgalma pedig meghaladta az egymilliárd forintot.

A rendszer elsősorban húsokat, készételeket, tejtermékeket, zöldségeket és pékárukat érint, amelyek akár 60 százalékos kedvezménnyel jelennek meg a virtuális polcokon. A termékek többsége egy-két nappal a lejárat előtt kerül be a rendszerbe, és jellemzően egy napon belül gazdára talál. Becslések szerint az elmúlt egy évben 150–200 tonna élelmiszert sikerült így megmenteni a kidobástól.

A háttérben automatizált, dinamikus árazási rendszer működik, amely a készletszint és a lejárati idő alapján optimalizálja a kedvezményeket. Ennek köszönhetően a kategóriába kerülő termékek több mint 80 százalékát sikerül értékesíteni.

The post Még több magyar beszállítóra építi következő növekedési szakaszát a Kifli.hu appeared first on digitrendi.hu.

Ebben a trendben erősítette meg pozícióját a Schneider Electric is, amely több stratégiai partnerségen keresztül mutatta meg, hogyan lehet a gyártási hatékonyságot, a rugalmasságot és a fenntarthatóságot egyszerre javítani.

Platformizáció az iparban – a következő nagy lépés

A gyártóvállalatok ma egyszerre több fronton küzdenek:

• növekvő termékvariancia,

• bizonytalan ellátási láncok,

• gyors technológiai ciklusok,

• és a fenntarthatósági elvárások erősödése.

Erre a komplex helyzetre a válasz egyre inkább a platformalapú működés, ahol az automatizálás, a felhő és a mesterséges intelligencia nem különálló rendszerek, hanem egy integrált környezet részei.

A Schneider Electric által fejlesztett EcoStruxure Automation Expert épp ezt a megközelítést képviseli: egy nyílt, szoftveralapú automatizálási platformot, amely képes egységesíteni a mérnöki folyamatokat a tervezéstől az üzemeltetésig.

AI-ügynökök a gyártásban a következő hatékonysági ugrás

A Hannover Messe egyik kulcstémája az úgynevezett agentic AI, vagyis az autonóm, specializált AI-ügynökök alkalmazása volt ipari környezetben.

A Microsoft és a Schneider Electric együttműködésében ezek az AI-ügynökök már konkrét üzleti értéket termelnek:

• automatizálják a rutinszerű mérnöki döntéseket

• előzetesen validálják az automatizálási logikát

• csökkentik az átfutási időt a tervezéstől az üzembe helyezésig

Az eredmények kézzelfoghatók:

akár 50%-os időmegtakarítás a konfigurációs és dokumentációs feladatoknál, miközben a korábban heteket igénylő módosítások órák alatt elvégezhetők. Ez már nem egyszerű hatékonyságnövelés, hanem a gyártási folyamatok újragondolása.

IT és OT összeolvadása: már nem opció, hanem alap

A digitális ipar egyik legfontosabb strukturális változása az IT (információs technológia) és OT (operációs technológia) világának összeolvadása.

Ebben a folyamatban a Deloitte és a Schneider Electric együttműködése azt mutatja, hogy a technológia önmagában már nem elég. A vállalatoknak szükségük van:

• üzleti és működési stratégiára

• bevált transzformációs módszertanokra

• és skálázható technológiai platformokra

A közös megközelítés célja, hogy a vállalatok ne csak digitalizáljanak, hanem teljes működési modelljükben váljanak adatvezéreltté és adaptívvá.

Fenntarthatóság, mint üzleti előny

Az ipari digitalizáció másik kulcseleme a fenntarthatóság, amely már nem compliance-kérdés, hanem konkrét üzleti előny.

Egy zöldhidrogén-projekt példája jól mutatja ezt:

• több mint 6000 óra autonóm működés

• akár 10%-os költségcsökkenés

• éves szinten akár 500 ezer euró megtakarítás egy 10 MW-os üzemben

Ez rávilágít arra, hogy az AI és az automatizálás nemcsak hatékonyabbá, hanem gazdaságilag is fenntarthatóbbá teszi az ipari működést.

A nagy kép: ökoszisztémák versenye

A Hannover Messe üzenete egyértelmű: nem egyetlen technológia, hanem ökoszisztémák versenye zajlik. A Schneider Electric stratégiája jól illeszkedik ebbe a trendbe: a nyílt automatizálási platformra építve hyperscaler partnerséggel – például a Microsoft együttműködésével – és tanácsadói oldalról a Deloitte bevonásával egy olyan modellt képvisel, amely a technológiát, a felhőalapú AI-t és az üzleti transzformációt egyetlen keretbe rendezi. Ez a három pillér egyre inkább az ipari digitalizáció alapmintájává válik.

Mi várható a jövőben?

A következő években az ipari működés tovább mélyül az AI irányába, miközben a szoftveralapú automatizálás gyorsuló ütemben terjed. A rendszerek egyre nyitottabbá és interoperábilisabbá válnak, ami nemcsak technológiai, hanem üzleti rugalmasságot is jelent. Ezzel párhuzamosan a digitális és fenntarthatósági célok végleg összefonódnak, így a hatékonyság és a környezeti szempontok már nem külön kezelendő területek. Azok a vállalatok, amelyek képesek ezeket integrált módon kezelni, nemcsak hatékonyabb működést érhetnek el, hanem ellenállóbbá is válhatnak egy egyre kiszámíthatatlanabb gazdasági környezetben.

The post Schneider Electric: AI-vezérelt platformok gyorsítják a gyártás új korszakát appeared first on digitrendi.hu.

A gyártócégek bevételének akár harmadát is felemészthetik a nem tervezett leállások, minőségi problémák és hatékonysági veszteségek – állítja a Schneider Electric friss felmérése. Nem véletlen, hogy egyre többen fordulnak az úgynevezett ipari intelligencia felé, amely a mesterséges intelligenciát, a valós idejű üzemi adatokat és az automatizálást kapcsolja össze. Bár a technológia ma még korai fázisban jár, a következő években a gyártás egyik legfontosabb versenyképességi tényezőjévé válhat.

A Schneider Electric, a világ meghatározó energia-technológiai vállalata által nyilvánosságra hozott „2026 Industrial AI in CPG Survey” című felmérés szerint míg idén még csak 15 százalékos lehet a csúszásokból, nem tervezett leállásokból, utólagos javításokból, minőségi problémákból és az eszközök nem optimális használatából adódó veszteség, addig jövőre már 21,37 százalékos, 2030-ra pedig akár 29,14 százalékos lehet ez az érték.

A fogyasztói csomagolt termékek (CPG – Consumer Packaged Goods) gyártóinak várakozásait taglaló kutatás további fontos megállapítása, hogy a megkérdezett gyártók jelzései alapján a termelésben tapasztalható késések, leállások és a berendezések hibái becslések szerint már most a végtermékek gyártási költségének mintegy ötödét adják.

De mi is az az ipari intelligencia?

Nem minden mesterséges intelligencia egyforma – és az ipari változata kifejezetten nem az. Míg a mesterséges intelligencia a legtöbb esetben digitális környezetben működik – szöveget értelmez, ajánlásokat ad, ügyfeleket szolgál ki –, addig az ipari intelligencia közvetlenül a fizikai világban dolgozik: gyártósorokon, gépeken, energiafelhasználási rendszerekben.

A különbség nem csak technikai, hanem üzleti is. Az ipari AI nem riportokat gyárt, hanem döntéseket hoz. Valós idejű adatokból dolgozik, amelyek jellemzően az Industrial Internet of Things eszközeiből érkeznek, és képes azonnal beavatkozni: finomhangolja a gyártást, optimalizálja az erőforrásokat, vagy még a hiba előtt jelzi, ha baj lesz. Ez az a pont, ahol az AI már nem „okos”, hanem üzletileg kritikus.

Valójában az ipari intelligencia nem egyetlen technológia, hanem egy összeolvadás: AI, automatizálás és valós idejű operatív adatok együttese, amely közvetlenül a működésbe épül be. Nem véletlen, hogy a tét is nagyobb: itt nem kattintások vagy konverziók, hanem termelési költségek, leállások és akár teljes üzemek hatékonysága múlik a döntéseken.

És bár a felhajtás már erős, a valóság egyelőre visszafogottabb: a vállalatok többsége még csak kísérletezik vele. Ahogy azonban az adatok tisztulnak és a rendszerek összeérnek, az ipari intelligencia gyorsan a gyártás egyik legfontosabb versenyeszközévé válhat – nem hosszú távon, hanem meglepően rövid időn belül.

A jelentés további fontos megállapításai

A felmérésből kiderült az is, hogy sok gyártó bízik a mesterséges intelligencia (AI) ipari célú felhasználásában, a technológiától azt remélik, hogy segítségével mérsékelhetik az elkerülhető veszteségekből adódó károkat. Jelenleg a kutatásban résztvevő gyártók mindössze 13 százaléka jelezte, hogy az AI-t már végponttól-végpontig terjedően beépítették a kulcsfontosságú műveleteikbe és a döntéshozatalba. A válaszadók több mint harmada azzal számol, hogy 2030-ra a mesterséges intelligencia a működésük központi eleme lesz, ami azt jelenti, hogy mindössze négy év alatt háromszorosára nőhet a CPG-gyártók körében a technológiát széleskörűen alkalmazók aránya.

A kutatás alapján az érintett vállalkozásoknál azzal számolnak, hogy az AI projektek a jövőben majd nagyon gyorsan megtérülő befektetéseket jelentenek. A válaszadók harmada 2030-ra 50–74 százalékos megtérülést vár az AI-projektektől, közel tizedük pedig 100 százalék felettit. Ez azt jelenti, hogy várakozásaik szerint a mesterséges intelligencia alkalmazása kapcsán végrehajtott befektetések akár kevesebb mint egy év alatt is megtérülhetnek.

A jelenben azonban már korántsem ennyire derűlátók a megkérdezett vállalkozások. A válaszadók 70 százaléka úgy véli, hogy jelenleg 20 százalék alatt van a mesterséges intelligencia projektjei esetében a ROI (Return of Investment), közel harmaduk pedig 5 százalékos, vagy annál alacsonyabb megtérülést lát. Vagyis megállapítható, hogy az ágazat egyelőre csak korlátozottan tud élni az AI-beruházásokban rejlő lehetőségekkel.

„A mesterséges intelligencia csak akkor hozhatja el a tőle várt, valóban mélyreható átalakulást, ha valódi ipari intelligenciát nyújt: azt a képességet, hogy a valós idejű üzemeltetési adatok, a modern automatizálás és a mesterséges intelligencia együtt segítik az egymással összhangban lévő, a hatékonyságot nagy mértékben javító döntések meghozatalát. Sok vállalat még mindig küzd a régi rendszerekkel és a nem egységes adatokkal, gátolva ezzel a mesterséges intelligencia bevezetését és azt, hogy a technológia valóra válthassa a benne rejlő lehetőségeket. Jelenleg a CPG-szektor számára a szándékok és a felkészültség között meglévő szakadék áthidalása az egyik legfontosabb versenyképességi prioritás” – mondta Neil Smith, a Schneider Electric CPG területért felelős elnöke.

A fő akadály az ipari intelligenciához szükséges felkészültség hiánya

A Schneider Electric és az AVEVA együttműködésében „Beyond the Hype: Practical AI for Competitive Consumer Goods Manufacturing címen megjelent új tanulmány pedig többek között az élelmiszeripar és az italgyártás számára nyújt útmutatást a mesterséges intelligencia sikeres bevezetéséhez. Felvázolja, hogyan vezet az ipari adatok hasznosítása, a moduláris automatizálás, az elektrifikáció és az ipari mesterséges intelligencia bevezetése az autonóm működéshez.

A mesterséges intelligencia kínálta lehetőségek iránti erős bizalom ellenére a technológia szélesebb körül alkalmazását több, főként strukturális akadály is gátolja. A válaszadók 43 százaléka emelte ki az AI-jal és az adattudományokkal kapcsolatos ismeretek hiányát, míg az elavult automatizálási rendszereket és infrastruktúrát 37,5 százalékuk említette a gátló tényezők között.

A megkérdezettek több mint harmada jelezte, hogy komoly problémát okoz a megfelelő, kontextusba helyezett adatok hiánya. A munkavállalók részéről tapasztalható ellenállást a válaszadók negyede, míg a kiberbiztonsági, valamint jogi megfelelési problémákat kicsit több mint ötödük emelte ki.

„Jelentős változásra van szükség az együttműködés, az átláthatóság és a közös szabványok terén. Az SE Advisory Services révén már világszerte alkalmazzuk ügyfeleinknél a saját példakép gyárainkban felhalmozott tudást, segítve őket abban, hogy digitális ambícióikat mérhető eredményekké alakítsák. Hisszük, hogy a bevált gyakorlatok és az ágazatspecifikus szakértelem megosztása és alkalmazása beindítja az ipari digitális átalakulás következő hullámát” – mutatott rá Cecile Vercellino, a Schneider Electric „Services, Industrial Automation” területért felelős alelnöke.

The post Az ipari AI lehet a gyártók új profitmotorja appeared first on digitrendi.hu.

Az autonóm működést támogató fejlesztések megvalósítása kritikus jelentőségű lesz a következő öt évben az energia- és vegyipari szektorban dolgozó vezetők harmada szerint – derül ki a Schneider Electric(SE) által bemutatott „Global Autonomous Maturity Report” című tanulmányból. A folyamat éllovasai jelenleg az Öböl Menti Együttműködési Tanács (GCC) országai, valamint Ázsia, középtávon azonban Észak-Amerikában várható a leggyorsabb előrelépés.

Kritikus fordulópont előtt az iparágak

Kritikus változások előtt áll a globális energia- és vegyipari szektor az elektrifikáció, az automatizáció és a digitalizáció egyszerre jelentkező hatásainak köszönhetően – ez az egyik fő megállapítása a Schneider Electric, a világ egyik vezető energia-technológiai vállalata által bemutatott elemzésnek. A mesterséges intelligencia (AI) térhódítása a technológiát kiszolgáló adatközponti infrastruktúra gyors bővülése miatt korábban nem tapasztalt nyomást helyez a globális energiarendszerre, ami fokozza az igényt a rugalmas, hatékony és ellenállóképes működésre.

A tanulmány elkészítéséhez 400, az energia- és vegyipari szektorban vezető pozíciót betöltő szakember körében végeztek felmérést. A megkérdezett vezetők harmada (31,5%) jelezte, hogy az autonómia fejlesztése „kritikus” prioritás lesz a következő öt évben, tíz éves távlatban pedig már 44 százalékuk gondolja így. A válaszadók kevesebb mint 5 százaléka tartja alacsony prioritásúnak ezt a kérdést.

Az autonómia már üzleti kényszer

Az autonóm működést támogató rendszerek bevezetése kapcsán a fő motivációt az erős üzleti nyomás jelenti. Az autonóm rendszerek bevezetésének késleltetése az alábbi negatív folyamatokkal járhat:

• magasabb működési költségek (a cégek 59%-a szerint)

• súlyosbodó szakemberhiány

• versenyképességi hátrány a gyorsabban alkalmazkodó szereplőkkel szemben

• lassabb reagálás az energiaigény növekedésére

• kockázatosabb és kevésbé rugalmas működés

A legnagyobb akadályok: költség, örökölt rendszerek, bizalom

A felmérés azonban arra is rámutat, hogy az autonóm működésre való átállásnak komoly akadályai is vannak. A legnagyobb gátat a magas indulóköltségek jelentik, ezt a válaszadók harmada emelte ki, de majdnem ugyanannyian mutattak rá arra, hogy a régi rendszerek is akadályozzák a váltást.

A szervezeten belüli ellenállást a válaszadók 27 százaléka, míg a kiberbiztonsági aggályokat és a szabályozás körüli bizonytalanságot negyedük tartja fontos gátló tényezőnek.

Az AI vezeti az átállást

A megkérdezett vezetők közel fele a mesterséges intelligenciát(AI) tekinti az önálló működéshez vezető út legfőbb előmozdítójának, amit a kiberbiztonsági fejlesztések követnek, majd sorban a felhő- és peremhálózati számítástechnika, a digitális iker technológia, a fejlett folyamatirányítás, valamint a nyílt, szoftveralapú automatizálás szerepelt még az átállást segítő fontosabb technológiák között.

„Az autonómia gyorsan az ipar új működési modelljévé válik. Ahogy az AI fejlődik és az energiarendszerekre egyre nagyobb nyomás nehezedik, az autonóm működés elengedhetetlennek bizonyul a rugalmasság és a versenyképesség szempontjából. Ez a váltás nem arról szól, hogy lecseréljük az embereket, hanem arról, hogy lehetővé tegyük számukra, hogy magasabb hozzáadott értékű munkára összpontosítsanak, erősítsék a biztonságot és fejlesszék készségeiket. Akik most lépnek előre alakítják majd az ipar következő korszakát” – mondta el Gwenaelle Avice Huet, a Schneider Electric ügyvezető alelnöke.

Az iparági elemzők egyetértenek abban, hogy a változás a vártnál előrébb tart. A jelentés megállapítja, hogy az autonómia bevezetése a szektorban a vártnál előrébb tart, és a nyílt, szoftvervezérelt automatizálás az iránymutató az energiaipari innováció következő fázisában.

„Egy olyan ágazatban, ahol a megbízhatóság, a biztonság és a szén-dioxid-kibocsátás csökkentése ma már alapvető elvárás, ezek a technológiák a leghatékonyabb módszert jelentik a szolgáltatók számára, hogy kevesebbel többet érjenek el, és rugalmasabb, versenyképesebb működésre álljanak át” – tette hozzá Gaurav Sharma, független energiapiaci elemző, a kutatás közreműködője.

Régiós különbségek: nem egyszerre gyorsul a világ

Bár a tanulmány alapján egyértelmű a lendület, az adatok azt mutatják, hogy az egyes régiók között jelentős eltérések vannak a felkészültség szintjében. A folyamat éllovasai jelenleg az

Öböl Menti Együttműködési Tanács (GCC) országai és Ázsia, a következő öt évben azonban várhatóan Észak-Amerikában gyorsul majd leginkább az autonóm működésre képes rendszerek bevezetése. Európában is folyamatos ugyan a fejlődés, de az előrejelzések alapján a kontinensen lesz a leglassabb a váltás.

„Az autonóm működés újradefiniálja azt, ahogyan akár teljes létesítményeket működtetnek az energia- és vegyipari vállalatok. Az SE és az AVEVA már olyan ügyfelekkel áll kapcsolatban ilyen jellegű projektek megvalósításában, mint a Shell, a European Energy, az ADNOC és a Baosteel” – mutatott rá Devan Pillay, a Schneider Electric „Heavy Industries Segment” üzletágának elnöke.

Valós példák: ahol már működik az autonóm ipar

A Shell kanadai Scotfordban lévő finomítójában a Schneider Electric nyílt, szoftveralapú automatizálás révén segíti az üzem modernizálását, elősegítve ezzel a rugalmasabb, még inkább autonóm működést. A European Energy „Kassø Power-to-X” létesítményében – a világ első kereskedelmi szempontból életképes e-metanol-üzemében – a Schneider Electric és az AVEVA közösen teszik lehetővé az AI-támogatott, önoptimalizáló tiszta üzemanyag-előállítás megvalósulását, mindezt rugalmas távfelügyelettel kiegészítve.

The post Az autonóm ipar már nem jövőidő – aki késik, versenypozíciót veszít appeared first on digitrendi.hu.

A robotika egyik legnagyobb korlátja eddig az volt, hogy a gépek működéséhez speciális programozói tudás kellett. Ez nemcsak költséges volt, hanem sok kisebb vállalat számára egyszerűen elérhetetlen is.

Ezen változtat az a megközelítés, amelyet egy prágai startup, a RoboTwin képvisel: a robotok tanítását a kódolás helyett a bemutatásra építi. A rendszer lényege, hogy a dolgozó egyszer elvégzi a feladatot, a technológia pedig ezt rögzíti és robotprogrammá alakítja – akár egy perc alatt – hívja fel a figyelmet a Horizon Magazine cikke.

Ez a változás már nem technológiai részletkérdés, hanem szemléletváltás: a robot nem „programozott eszköz”, hanem tanítható rendszerré válik.

Automatizáció mindenkinek

A nagyvállalatok, különösen az autóipar, már régóta használják az ipari robotokat, évente akár több tízezer új robot kerülhet a gyártósorokra ebben a szektorban.

A kisebb cégek számára azonban az automatizáció eddig túl drága és túl bonyolult volt. A RoboTwin megoldása éppen ezt a belépési korlátot bontja le azzal, hogy nem igényel speciális programozói tudást.

A rendszer kézi eszközökkel rögzíti a mozgásokat, majd ezeket alakítja át robotutasításokká. Ez különösen olyan területeken hasznos, ahol a munka ismétlődő, fizikailag megterhelő vagy egészségre káros – például festésnél vagy felületkezelésnél.

Lehetőség startupokna: nem felhasználni, hanem továbbfejleszteni

A történet azonban túlmutat egyetlen technológián. Az ilyen megoldások új típusú startup-lehetőségeket nyitnak meg Európában.

Az automatizáció következő hulláma ugyanis már nem elsősorban a hardverről, hanem a hozzáférhetőségről és a szoftverről szól.

Ez azt jelenti, hogy a startupok:

• nemcsak robotokat vásárolhatnak

• hanem azok „tanítását”, vezérlését és optimalizálását is új szintre emelhetik

Vagyis a robotika egyre inkább platformmá válik.

Uniós háttér, ami mögött pénz és stratégia is van

Az Európai Unió kifejezetten támogatja az ilyen típusú deep-tech innovációkat. A RoboTwin például több programból is részesült, köztük a Women TechEU kezdeményezésből, majd 2025-ben 2,3 millió eurós támogatást nyert az Európai Innovációs Tanácstól.

Ez nem egyedi eset. Az EU célja, hogy:

• erősítse a digitális szuverenitást

• növelje az ipari automatizációt

• és versenyképesebb helyzetbe hozza az európai kkv-kat

Ez a kombináció különösen kedvez a startupoknak, hiszen egyszerre adott a technológia, a piac és a finanszírozás is.

A következő lépés: tanításból autonómia

A RoboTwin jelenlegi megoldása egyelőre még a bemutatáson alapul, de a fejlesztések már a következő szintet célozzák.

A cél az, hogy a robotok ne csak lemásolják a mozdulatokat, hanem a korábbi tapasztalatok és adatok alapján önállóan generáljanak programokat.

Ez már a mesterséges intelligencia és a robotika valódi összeolvadása, ahol a rendszer nemcsak végrehajt, hanem értelmez és alkalmazkodik.

A háttérben: munkaerőhiány és rugalmasság

A robotika fejlődését nemcsak a technológia hajtja. Az iparban egyre nagyobb problémát jelent a munkaerőhiány, különösen a monoton vagy nehéz fizikai munkák esetében.

Az ilyen rendszerek egyik legnagyobb előnye, hogy gyorsan alkalmazkodnak a változó gyártási igényekhez. Kis szériák esetén is gazdaságossá válhat az automatizáció, ami korábban elképzelhetetlen volt.

A valódi változás

A robotika nem új, de most először válik igazán széles körben elérhetővé. A kulcs nem az, hogy egy robot mit tud, hanem az, hogy ki és milyen gyorsan tudja használni.

Ebben rejlik a startupok lehetősége is: nem új gépeket kell feltalálni, hanem új módokat arra, hogy az emberek együtt dolgozzanak velük.

Egyszerűen fogalmazva: a robotok nem leváltják az embert — hanem tanulnak tőle.

The post Nem programozzák, tanítják: a robotika új hulláma a startupoknak is piacot nyit appeared first on digitrendi.hu.

A szervezet, a vezetés és a szabályozók részéről is fokozódik az igény, hogy a pénzügyi vezetők stratégiai szerepet töltsenek be, és még nagyobb mértékben járuljanak hozzá az operatív és pénzügyi teljesítmény javításához.

Az elmúlt 15 évben a legtöbb pénzügyi funkció azon dolgozott, hogy „kevesebből többet teremtsen”:

– több időt szabadítson fel stratégiai elemzésekre

– kevesebbet időt fordítson automatizálható feladatokra,

– és a költségeiket (a bevétel százalékában) akár 25%-kal csökkentse.

Ehhez a legtöbben az alábbi stratégiákat választották:

• Új technológiák bevezetése, a tranzakciós és feldolgozási költségek csökkentése;

• globális és On-shore üzleti szolgáltatási modellek kialakítása, új technológiai megoldásokkal kombinálva;

• különböző technológiák összekapcsolása felhasználó-vezérelt peremeszközökkel, a szervezeti döntéshozatalt adatalapúvá tétele.

Eredmény: felhőalapú ERP-rendszerek, integrált adatplatformok, automatizáció és perem-analitika. Egyszóval digitális pénzügy. A legtöbb projekt elérte a várt eredményeket – mégis megmaradt a kihívás: lépést kell tartani a szervezeti és befektetői igényekkel.

Itt az új lehetőség: az AI-ügynökökkel támogatott pénzügyi működési modell

A pénzügy következő áttörése nem egy újabb rendszer vagy eszköz — hanem egy új munkavégzési mód.

Az AI-ügynökök minden iparágban segítenek átformálni a munkavégzést – a vállalatokon belül miért ne a pénzügy álljon ennek a fejlődésnek az élén?

Az új pénzügyi működési modell egyesíti az emberi munkaerőt és a technológiát. Szakértői vélekedés szerint ebben a rendszerben az AI-ügynökök nem csupán automatizáló eszközök, hanem olyan megoldást jelentenek, melyek lehetővé teszik a csapatok számára, hogy kapacitásaikat nagyobb teljesítményt eredményező feladatokra, komplex problémamegoldásra, mélyebb elemzésekre fordíthassák, és a minőségibb elemzésekkel jobban támogassák a szervezeti döntéshozatalt.

Maga a mesterséges intelligencia számos új lehetőséget kínál a pénzügyi funkció számára.

Ezek közé tartozik:

– az automatikus tranzakciófeldolgozás,

– a valós idejű kockázatfelismerés,

– az önkiszolgáló elemzések,

– az időszaki zárások felgyorsítása,

– vagy a folyamatos készletkezelés és elemzés.

A lehetőség már nem elméleti — a cégek AI-transzformációja már javában zajlik

A progresszív pénzügyi csapatok AI-ügynököket és autonóm AI-folyamatokat építenek be a mindennapi tevékenységekbe, újratervezik a szerepköröket és alapjaiban újradefiniálják a munkavégzés módszereit.

A PwC AI Agent Survey-je szerint a vezetők 79%-a megerősítette, hogy az AI-ügynököket már bevezették a vállalatuknál, és 34% használja ezeket a számviteli és pénzügyi területeken is. Az eddigi adatok alapján az AI ügynökök által generált kapacitásokkal rövid távon 60-90% időmegtakarítást lehet elérni egyes kulcsfolyamatokban, amit egyéb értékteremtő feladatokra lehet átirányítani.

De az AI bevezetésének hatása nem csak ebben, hanem például az elemzések, vagy egyéb eredmények pontosságának javulásában, a munkavállalói elégedettségben, de adott esetben a kontrollkörnyezet fejlődésében is mérhető.

Hogyan alakítják át az AI-ügynökök a pénzügyi területet

Az AI-ügynökök lehetővé tesznek egy új pénzügyi működési modellt, mert intelligensen, autonóm módon és csapatban is tudnak tevékenykedni. Ahogy az emberi munkaerő esetén is, minden AI-ügynöknek más szerepe lesz.

Az egyik lehet könyvelő, a másik FP&A elemző, a harmadik compliance vagy szabályozási szakértő. Minden ügynök rendelkezik a szerepéhez illeszkedő készségekkel és ami fontos, megfelelő adatkészletekkel is.

Ezután az ügynököket egy munkafolyamatba szervezzük és utasításokat adunk, például „egyeztesd a számlákat a megrendelésekkel (PO-k)” vagy „konszolidáld a készpénzpozíciókat, és készíts előrejelzést a be- és kiáramlásokról” – hogy aztán a feladat elvégzésén együtt dolgozzanak.

Minden AI-ügynöknek van memóriája, fel tudja idézni, mit tett korábban és milyen eredmények születtek. Tanul az eredetileg megadott bemenetekből, a felülvizsgálatokból és kivétel-kezeléséből, így folyamatosan fejlődik abban, hogy minél jobban kezelje a következő adathalmazt és feladatokat.

Mint egy tapasztalatot szerző ember, az AI-ügynök is egyre jobb lehet a munkájában és új megoldásokra lesz képes.

Egy új pénzügyi működési modellben a pénzügyi feladatok jellemzően három kategóriába sorolhatók: ember által vezetett, ügynök által támogatott vagy teljesen ügynök által vezérelt.

Az AI-ügynökök — a megfelelő bevezetési és irányítási modellel — önállóan működtethetik, vagy támogathatják a dolgozók szinte minden feladatát. Bármely feladatról legyen szó, az AI-ügynökök újabb kapacitást teremthetnek.

Hogyan néz ki egy konkrét AI-vezérelt pénzügyi munkafolyamat?

Számlák feldolgozása és egyeztetése

A megrendelők és beérkező számlák feldolgozása és egyeztetése során az ügynökök szinte az összes munkát elvégzik — gyorsan, pontosan és skálázhatóan. Akár 80%-kal csökkenthetik az átfutási időt, miközben javítják az ellenőrzési és kontroll nyomvonalakat, csökkentik a megfelelőségi kockázatot és lehetővé teszik a technológia skálázását többletköltség nélkül.

Itt az ügynökök az ismétlődő feladatok automatizálásával teremtenek értéket, így az emberek az elemzésre, a stratégiára és a beszállítók kezelésére koncentrálhatnak.

Amikor egy számla beérkezik felülvizsgálatra, egy AI-ügynök kinyeri a számla kulcsinformációit. Egy másik lehívja a releváns szerződést vagy keretszolgáltatási megállapodást.

A harmadik összeveti a számlát a szerződés vagy megrendelő adataival és feltételeivel, és jelzi az eltéréseket. A negyedik ügynök e-mailt fogalmaz meg a felmerülő kérdések tisztázására. Csak ezután lép be egy pénzügyi szakember, hogy jóváhagyja, vagy szükség esetén eszkalálja a tranzakciókat.

Amíg az AI-ügynökök elvégzik az ismétlődő feladatokat, az emberek más feladatokra összpontosíthatnak. Más AI-ügynökökkel és kollégákkal együttműködve vizsgálják a beszállítói teljesítményt, nyomoznak a visszatérő túlszámlázások és nem megfelelő számlák után, újratárgyalják a szerződéseket.

Az eredmény – a nagyobb hatékonyságon túl – valódi költségmegtakarítás és erősebb beszállítói teljesítmény.

Treasury folyamatok: készpénzkezelés és előrejelzések

Az összetettebb pénzügyi feladatokban nem helyettesítik az ügynökök az embereket. Mellettük dolgoznak. Vegyük például a treasury műveleteket.

Az ügynökök le tudják kérdezni és konszolidálni a készpénzegyenlegeket, előre tudják jelezni a rövid távú be- és kiáramlásokat, jelezhetik a potenciális többleteket vagy hiányokat, javasolhatnak átutalásokat vagy befektetéseket, naplózhatják a végrehajtott lépéseket és finomíthatják az előrejelzési modelleket.

Az előrejelzésekkel a kézben a treasury csapat pontosíthatja a tőkeallokációs stratégiákat, módosíthatja a készpénz küszöböket és frissítheti a befektetési irányelveket az ügynökök által feltárt minták alapján.

Az ügynökök által generált készpénzpozíció-elemzéseket használva finomítják a belső hitelezési stratégiákat. És mindezeknek köszönhetően a kollégáknak több idejük és jobb adatuk keletkezik az értékesítési és más üzleti csapatok támogatására.

Hogyan építsünk AI-alapú pénzügyet?

A számlafeldolgozás és a treasury műveletek csak két példa arra, hogyan automatizálhatják az ügynökök az összetettebb feladatok folyamatait. De támogathatják a követelés-kezelést, a beszállítói kockázat monitorozást, a likviditás-optimalizálást, a pénzügyi zárásokat és még sok mást is.

Könnyen skálázhatók, és a pénzügyi csapattagok is létrehozhatják vagy módosíthatják őket. Minden új ügynöki munkafolyamat újra felhasználhatja az előzőek kódját és architektúráját.

Érett technológiai ökoszisztéma és szoftvercsomag rendelkezésre állása mellett hetek alatt láthatunk hatást, és hónapokon belül felállíthatunk egy teljesen új, AI-vezérelt működési modellt.

Lássuk az AI-alapú pénzügy építésének lépéseit!

1. Mérje fel a folyamatait és adatplatformjait.

2. Építkezzen modulárisan és újra felhasználható módon. Mivel az AI-ügynökök rengeteget tudnak, fontos, hogy ne csupán szigetszerű, inkrementális értéket keressen. Ha moduláris architektúrát alkalmaz, könnyebb lesz újra felhasználni a kódot, az ügynököket és az ügynöki keretrendszereket a munkafolyamatok között — így gyorsan skálázhat és alacsonyan tarthatja a költségeket.

3. Egy AI-ügynök általában csak egy egyszerű feladatot tud elvégezni. A valódi érték az ügynökök munkafolyamatokká történő összekapcsolásából fakad, amihez egy könnyen használható platformra van szükség, mint a PwC agent OS-e, amely beépített felügyeleti eszközökkel is rendelkezik.

4. Mutassa meg az embereinek, hogy ezzel csak nyerhetnek. Az AI értékesebbé teszi a dolgozókat — ha rendelkeznek új készségekkel, például az AI felügyeletének képességével, és a csapatmunka kultúrájával az AI-ügynökökkel.

Az ígéretes lehetőségek mellett azonban új irányítási keretekre, friss kompetenciákra és a működési modellekbe, illetve az egyes AI-megoldásokba vetett bizalomra is szükség van.

A szerző a PwC Magyarország kockázatmenedzsment szakértője

The post Hogyan állítsuk az AI-ügynököket a pénzügy szolgálatába? appeared first on digitrendi.hu.

Ez az egyik fő tanulsága a Schneider Electric új globális kutatásának, amit az Omdia végzett el a piac meghatározó szereplőjének számító energia-technológiai vállalat megbízásából.

A felmérés a nagyvállalatok esetében éves szinten és átlagosan 45,18 millió dollárt veszteséget mutat ki amiatt, hogy a zárt automatizálási rendszerek csökkentik a versenyképességüket.

A statikus hardver rendszerek nem jók a mai dinamikus környezetre

A veszteségek az alacsonyabb üzemeltetési hatékonyságból, a leállásokból, az előírásoknak történő megfelelés érdekében végrehajtott utólagos átalakításokból és a termelésben előforduló határidő-túllépésekből származnak. Ezeket a hatásokat ugyanakkor gyakran elfedi a régi automatizálási rendszerek látszólagos megbízhatósága.

A statikus környezetekre tervezett hagyományos, hardveralapú automatizálási rendszerek nehezen tudnak megfelelni a napjainkban dinamikusan változó ipari elvárásoknak.

A rugalmasság hiánya miatt még a rutinszerű frissítések is költséges technikai projektekké válnak, míg a saját fejlesztésű architektúrák korlátozzák az adatokhoz való hozzáférést, csökkentve az átláthatóságot és a reagálóképességet.

A kihívás középpontjában a hardver komplexitása áll. A legtöbb vállalat 2–10 vagy ennél is több különböző platformot használ, amelyek mindegyike egyedi karbantartási igényel. Ez a fragmentáció azt eredményezi, hogy függővé válnak a beszállítóktól.

A problémák 30 százalékának megoldása speciális támogatást igényel, ami jelentős kihívást okoz a munkaerő területén, hiszen rendkívül speciális szaktudásra lenne szükség egy olyan helyzetben, amikor a vállalatok munkaerő- és szakértelemhiánnyal küzdenek.

Az egymástól elszigetelt, silóként működő rendszerek emellett akadályozzák a prediktív karbantartást és a problémák gyors megoldását, ami költséges leállásokhoz és a termelékenység csökkenéséhez vezet. Ezek a hatékonysági hiányosságok az egész működésre kiterjednek, csökkentve ezáltal a vállalat alkalmazkodóképességét.

A helyzet sürgős változtatást igényel

A kutatás kiemeli, hogy sürgős változtatásra van szükség. A nyílt, szoftveralapú automatizálás skálázható, jövőbiztos megoldást kínál, amely modernizálja a régi rendszereket, lehetővé teszi, hogy a befektetések gyorsabban megtérüljenek, és erősíti az ipari versenyképességet és az ellenállóképességet.

A szoftver és a hardver szétválasztásával az ipari cégek megkapják azt a rugalmasságot, ami ahhoz kell, hogy sikeresen integráljanak különböző gyártóktól származó rendszereket, gyorsan alkalmazkodjanak a piaci változásokhoz, képesek legyenek kisebb mennyiségeket is hatékonyan gyártani és kezeljék a mérnöki tudás hiányából adódó kihívásokat.

Valós idejű adatok válnak elérhetővé, amelyekre támaszkodva jobb döntéseket tudnak hozni, ezáltal pedig javítják a termelékenységüket és jelentős mértékben csökkentik a költségeiket.

A Schneider Electric ügyfelei közül már többen próbálkoznak tesztprogramokkal vagy az eszközök szintjén megvalósított kisebb projektekkel kezdi az átállást, majd kiterjeszti a teljes üzemre vagy akár több telephelyre is a nyílt, szoftveralapú automatizációt.

„Ez a kutatás megerősíti azt, amit ügyfeleink nap mint nap mondanak nekünk: az ipari rendszereknek ugyanolyan gyorsan kell alkalmazkodniuk, mint a piacoknak. Különösen biztató, hogy a gazdaság gerincét képező kisebb vállalkozások profitálhatják a legtöbbet, és ezáltal újra befektethetnek az innovációba és a növekedésbe” – emeli ki Gwenaëlle Avice Huet, a Schneider Electric „Industrial Automation” területért felelős ügyvezető alelnöke.

Elkerülhető veszteségek

A felmérés szerint csak az alacsony szintű működési rugalmasság és az ebből adódó gyengébb alkalmazkodóképesség éves szinten átlagosan 6,1 millió dolláros veszteséget okoz az ipari vállalkozásoknak.

A merev hardver rendszerek akadályozzák a piaci változásokra való reagálást, mivel 77,4 százalékuk esetében a funkcionális frissítéshez fizikai módosításokra van szükség, miközben a több gyártótól származó platformok bonyolult integrációt eredményeznek.

A módosítási költségek óránként 25–50 ezer dollár között mozognak, míg az évente 1 milliárd dollár feletti árbevételű vállalatok esetében ez az összeg elérheti az óránként 250 ezer dollárt is.

A karbantartás nehézségei, a nem tervezett állásidők és a szükséges szakértelem hiánya miatti csökkenő hatékonyság évente átlagosan 2,28 millió dolláros veszteséget okozhat. További 1,2 millió dollárnyi veszteség keletkezik a valós idejű adatokhoz való hozzáférés hiánya és az ebből adódó, egyébként megelőzhető minőségi hibák és költséges karbantartás miatt.

A kutatás szerint a fenntarthatósági és egyéb jogszabályi előírásoknak való megfelelés miatti utólagos átalakítások a hardverben évente átlagosan 1,7 millió dolláros költséget jelentenek.

„Egy olyan világban, ahol a termékek életciklusa rövidül, az ellátási láncok megszakadnak és egyre nagyobb a szakemberhiány, az agilitás és a rugalmasság már nem csupán opció, hanem ezek a túlélés feltételei. Minden negyedév, amellyel egy vállalkozás elhalasztja a zárt automatizálási ökoszisztémák költségeinek kezelését, további 1 millió dollár feletti értékvesztést jelent: ezt a pénzt pedig újra befektethetnék a növekedésbe és az innovációba” – teszi hozzá Anna Ahrens, az Omdia vezető elemzője.

The post Hátrányból előnyt hoz a nyílt szoftveralapú automatizálás az iparvállalatoknál appeared first on digitrendi.hu.

A bejelentés kiemeli, hogy ez a lépés megerősíti Magyarország vezető szerepét az SAP ügyfélélmény- (Customer Experience-CX) és marketing-automatizációs fejlesztéseinek globális portfóliójában.

Az Emarsys korábban osztrák alapítású startupként vált nemzetközi ismertségűvé a többcsatornás ügyfélélmény-platformot fejlesztő vállalatok között, és ma már több mint 150 országban használják megoldásait a digitális marketing egyik vezető megoldásszállítójaként.

Az SAP 2020-ban vásárolta fel a társaságot, amely mára a német szoftveróriás ügyfélélmény-portfóliójának egyik legfontosabb pillére lett. A budapesti székhelyű Emarsys Technology Hungary Kft. jelenleg több mint 250 fejlesztőt foglalkoztat, ezzel a világ legnagyobb Emarsys-fejlesztő központja.

Milyen platformot fejleszt az Emarsys csapat?

A vállalat olyan mesterséges intelligencia(AI)-alapú marketing-automatizációs platformot fejleszt, amely több mint 15 ezer vállalatot – köztük prémium márkákat, például kozmetikai és divatipari cégeket – támogat abban, hogy személyre szabott, omnichannel kommunikációval erősítsék a vásárlói lojalitást.

Az új AI-funkciók a háttérrendszerek működését is támogatják, például előrejelzik a kampányok erőforrásigényét vagy optimalizálják a készletkezelést.

„A mai marketing nem a tömeges üzenetekről, hanem a valódi kapcsolódásról szól, amely személyreszabott kommunikációval érhető el. Az Emarsys célja, hogy a marketingszakembereket olyan intelligens eszközökkel ruházza fel, amelyek segítenek tartós lojalitást építeni ” – fogalmaz Markus Hilken.

Az Emarsys-platform mostanra több mint másfél milliárd ügyfélprofil elérését teszi lehetővé, miközben folyamatosan növeli csatornaszintű hatékonyságát. Noha a legnagyobb részarányt még mindig az e-mail kommunikáció adja, a mobil- és in-app csatornák 70%-os növekedést mutatnak, míg a prediktív ajánlórendszerek konverziós aránya 2025-ben meghaladta a 38%-ot.

Önálló fejlesztési egység marad az Emarsys Hungary

Az Emarsys Hungary továbbra is önálló CX-fejlesztési egységként működik, a budapesti csapat új generációs funkciók fejlesztésével bővíti az SAP CX-portfólióját. Az AI-vezérelt ajánlórendszerek, az automatizált készlet- és rendelés-előrejelzés, valamint az egységes UX-felület mind a fejlesztések középpontjában állnak.

Új megbízatása mellett Markus Hilken vezeti továbbra is a budapesti székhelyű kutató központot, amely az SAP közép-kelet-európai kutatás-fejlesztési tevékenységeinek központja is egyben.

Markus Hilken egyébként 1999-ben csatlakozott az SAP-hoz, és több mint tizenhárom éve él és dolgozik Magyarországon. Korábban Németországban, Luxemburgban és Ausztriában töltött be vezető pozíciókat.

Az SAP-nál szerzett kutatás-fejlesztési (R&D) és menedzsment tapasztalata mellett startup-környezetben is dolgozott, így ideális vezetője lehet annak a kultúraváltásnak, amely az Emarsys-integrációval jár.

„Hiszek abban, hogy a valódi innováció ott születik, ahol a fejlesztők és az ügyfelekkel dolgozó kollégák együtt gondolkodnak. A célom, hogy ez a kapcsolat az SAP Hungary-n belül még erősebbé váljon. A tudás és tapasztalat megosztása kulcs ahhoz, hogy valóban ügyfélközpontú megoldásokat alkossunk” – mondja Hidvégi Péter, az SAP Hungary ügyvezető igazgatója.

The post SAP: Újabb vezetői pozícióval bízták meg a budapesti fejlesztést irányító Markus Hilkent appeared first on digitrendi.hu.

Az üzleti világban és a mindennapi életben is robbanásszerűen nő az igény a mesterséges intelligencia (AI) által támogatott automatizálás iránt, ennek nyomán egyre nagyobb ütemben épülnek ki az új adatközponti kapacitások.

Az ügynöki AI-alapú automatizálás megvalósításához ugyanis minden eddiginél nagyobb számítási kapacitásra, rendelkezésre állásra és rugalmasságra van szükség. Mivel ezek az autonóm AI-ügynökök az üzleti és a magánélet szerves részeivé válnak, az azokat támogató adatközpontok szerepe is egyre fontosabb, ezért hibamentesen és folyamatosan kell működniük.

Ezekre az elvárásokra reagálva az újgenerációs adatközpontok, vagyis az AI-gyárak tervezése, építése és üzemeltetése is komoly átalakuláson megy keresztül.

„A hagyományos, manuális analóg eljárásokat fokozatosan felváltják a fejlett, átfogó, szoftverekkel megvalósított folyamatok. Ez a változás pedig véget vet annak a korszaknak, amikor a mérnökök, kivitelezők, projektmenedzserek és üzemeltetők egyszerű és zárt eszközökkel, egymástól elszigetelten dolgoztak” – mutat rá Steven Carlini, a Schneider Electric „AI and Data Center” részlegének alelnöke.

Szerepet kapnak a digitális ikrek is

A számítógépes tervezőprogramok (CAD) már régóta alapvető eszközöknek számítanak az elektromos tervezés területén. Ma már a CAD-be integrált, csúcstechnológiás szoftverek segítségével részletes digitális iker-modellek hozhatók létre.

Ezek a modellek lehetővé teszik az adatközpontok teljes elektromos infrastruktúrájának átfogó elemzését és szimulációját.

Ezenkívül az eszköz- és tervezőszoftverek racionalizálják a kapacitástervezést, a belső terek elrendezését, lehetővé teszik szimulációk futtatását a lehető leghatékonyabb IT infrastruktúra kialakítása érdekében.

A hűtési tervek esetében a digitális iker szoftver elemzi a levegő- és vízáramlást, a nyomást és a hőmérsékletet, lehetővé téve az energiafogyasztás optimalizálását, kiegészítve az adatközponti infrastruktúra hibatűrését tesztelő meghibásodási szimulációkkal.

Az adatközpontok építése során a szoftveres támogatás fejlett pályázati és beszerzési lehetőségeket, valamint pontos ütemterv- és költségvetés-kezelést biztosít.

Az építkezéshez használt anyagok és termékek kiválasztása során lehetőség nyílik arra, hogy a költségek és az elérhetőség mellett például a benne foglalt szén-dioxid-kibocsátás alapján döntsenek a megrendelők és a kivitelezők. A megfelelő szoftver alkalmazásával pedig egyetlen felületen követhető nyomon a projekt alakulása, és a változások ellenőrzése.

Így automatizálható az üzemeltetés

A kulcsfontosságú automatizációs megoldásokat kiszolgáló adatközpontoknál elengedhetetlen a kritikus energiaellátó rendszerek valós idejű ellenőrzése és koordinálása.

„A napjainkban elérhető szoftverek fejlett elemzési és mesterséges intelligencia modelleket használnak az energiaellátás optimalizálására a felhasználók rendelkezésre állással, költségekkel vagy szén-dioxid-kibocsátással kapcsolatos preferenciái alapján. Ahogy az elsődleges és tartalék energiaellátó rendszerek egyre összetettebbé válnak, a szoftverek szerepe exponenciálisan növekszik” – tette hozzá Steven Carlini.

A Schneider Electric a DCIM (Data Center Infrastructure Management – Adatközponti Infrastruktúra-menedzsment) szoftverek széles portfólióját kínálja a tervezés és modellezés, valamint a felügyelet és menedzsment támogatására.

Ezek közé tartozik az EcoStruxure IT Expert, ami egy felhőalapú, gyártófüggetlen, biztonságos megoldás, amely bárhonnan elérhető felügyeletet és átláthatóságot biztosít a fizikai informatikai infrastruktúrához.

Az EcoStruxure IT Data Center Expert használatával az üzemeltetők átfogó képet alkothatnak a berendezések állapotáról, mivel a felügyeleti szoftver összegyűjti, rendszerezi és szétosztja a kritikus eszközinformációkat.

A tervezést támogatja az EcoStruxe IT Advisor felhőalapú szoftver, ami lehetővé teszi az adatközpontok vezetői számára az üzemeltetési költségek csökkentését és az üzemidő tervezését, valamint elemzésekkel segíti a kapacitástervezési döntéseket.

A naptár alapú karbantartást a prediktív váltja fel

Az energiaellátó rendszereknél a karbantartási fázis nagyban támaszkodik a valós idejű és korábbi adatokon alapuló prediktív elemzésekre, amelyek segítségével előre jelezhetőek a lehetséges meghibásodások, optimalizálhatók a karbantartási ütemtervek és csökkenthető a leállás kockázata.

A szoftver egyebek mellett elemezheti egy transzformátor hőmérsékletének emelkedését, és ütemezheti a cseréjét, zökkenőmentesen koordinálva a szállítást, a leállást és a telepítést.

Az adatközpontokban talán a hűtés igényli leginkább a karbantartók figyelmét. Az AI-jal támogatott szoftvert ma már a szűrőcsere és a tekercstisztítás ütemezésének meghatározására is használják, a hosszabb távú ventilátor- és motorcsere-ütemtervek mellett. A folyadékhűtéses rendszerek és a nagy sűrűségű hűtés terjedésével az intelligens szoftverek elengedhetetlenekké válnak a vízminőség értékeléséhez és a folyadékkezelések ajánlásához.

A szoftverek alkalmazásával a naptár alapú karbantartásról át lehet állni az állapot alapúra, ami csökkenti a költségeket és javítja a rendelkezésre állást.

The post Az AI-gyárak létesítésénél a szoftverek kulcsszerepet játszanak appeared first on digitrendi.hu.

Sokféle hazai és nemzetközi felmérés látott napvilágot a közelmúltban a magyarországi üzleti szektor digitalizáltságáról. A legutóbbi épp a gyártóipari kis- és középvállalkozások(kkv) jövőbeni technológiai fejlesztési terveit vizsgálta a Siemens Zrt. megbízásából.

Fejben már eldőlt, miért fontos a digitalizáció

A felmérésben résztvevő szinte összes döntéshozó (94%) valamilyen szinten, minden második pedig kifejezetten fontosnak tartja a technológiai innovációkat, főként a cégük versenyképességének a fenntartása szempontjából.

Ezek szerepét elsősorban a hatékonyság-növelésében látják (61%), de minden második vállalkozás szerint a jó minőség, a költségoptimalizálás és a gyorsaság terén is fontosak.

Bár a legtöbben a versenytársaikkal azonos technológiai szintre helyezik saját vállalatukat, az 500 millió forint feletti árbevétellel rendelkező cégeket kivéve többen vannak viszont azok, amelyek elmaradva érzik magukat a versenytársaikhoz képest.

Csupán a válaszadók 14 százaléka állította, hogy teljesen vagy elég jól automatizáltak a gyártási folyamataik. A cégek fele úgy ítélte, hogy gyengén áll a kérdésben, ezek egyharmadánál, a 300 millió forintos éves árbevétel alatt teljesítő cégek esetében pedig 40 százalékuknál egyáltalán nincs automatizálva a gyártás.

Az ipar 4.0 megoldások alkalmazása is szegényesebb képet mutat: a megkérdezettek több mint a kétharmada egyáltalán nem használ ilyen technológiát. Ha mégis, elsősorban a gyártást automatizálja vagy az IoT-eszközöket, és ipari robotokat használ.

Nem így a félmilliárd forint feletti árbevételűek, ahol a vállalatok fele már alkalmaz ipar 4.0 megoldásokat, többségében az automatizáció és a robotizáció terén.

A nemzetközi megmérettetés is hasonló képet mutat

Az uniós tagállamok digitális fejlettségét mérő DESI index szerint Magyarország teljesítménye felemás. Az infokommunikációs infrastruktúrák kiépítettségében és minőségében továbbra is jeleskedik.

A vállalkozások digitális készségei terén viszont még van mit javítani nem csupán a mesterséges intelligencia alkalmazása, de a hétköznapibb ICT-technológiák esetében is.

„Hiába adottak Magyarországon a digitális átállás infrastrukturális feltételei, a vállalatok – különösen a kkv-k – többsége még nem érzékelte, hogy mi annak a valódi tétje, ha lekési a digitális átállást.

A következő években az alapvető digitális készségeken túlmutató AI-, felhő- és BI (üzleti intelligencia) technológiák használati aránya adott ország versenyképességének legfontosabb mutatóivá lépnek elő. Éppen ezért a jelentés nem pusztán pillanatfelvétel, hanem vészjelzés: a magyar gazdaság versenyképessége került veszélybe” – kommentálta a 2024-es évről szóló uniós jelentés hazai vállalkozásokra vonatkozó eredményeit Tajthy Krisztina, az IVSZ főtitkára.

Miben kell még segíteni a cégeket a digitális felzárkózásban?

Magyarországon most a kkv-k 22,24%-a rendelkezik magas vagy nagyon magas szintű digitális intenzitással, szemben az EU 32,66%-os átlagával. Az alapvető digitális készségek fejlesztése önmagában nem elegendő, ambiciózusabb célkitűzésekre és fokozott támogatásra van szükség ahhoz, hogy a vállalkozások felzárkózhassanak az uniós versenytársakhoz.

Ehhez az infrastrukturális alapok megvannak, az optikai hálózatok 79,9%-os lefedettsége meghaladja a 69,2%-os uniós átlagot, és a 85,6%-os 5G-lefedettségi arány is jónak számít, igaz elmarad az EU-s átlagtól (94,3%).

A hazai kutatásban megkérdezett KKV-k döntő többsége (86%) tervez is valamilyen technológiai jellegű fejlesztést a következő 3-5 évben. További 12 százalékuk pedig vágyik a fejlesztésekre, de erőforráshiány akadályozza ebben.

A tervek és a vágyak a fejlesztések célját tekintve is a legtöbbször egybevágnak: az élen szerepel a technológiakorszerűsítés kapacitásbővítéssel és a munkaerő tudásszintjének a növelése, a válaszadók 44, illetve 34 százaléka jelölte meg ezeket tervezett opcióként.

A cégek 42 százaléka szeretne energiához kapcsolódó fejlesztéseket is (energiahatékonyság-növelés, megújuló energiatermelés, járműflotta-elektrifikáció) végrehajtani, ugyanakkor csak 32 százalékuk tervezi ezeket a következő 3-5 évben.

A fejlesztésekkel kapcsolatban ugyanakkor igen gyors megtérülést várnak a gyártóipari szereplők: 50 százalékuk legkésőbb 3 éven belül szeretne a pénzénél lenni, és csak 10 százalékuk fogadna el 5 évnél hosszabb megtérülést.

Ezzel egybevág, hogy technológiai innovációk alkalmazásával a teljesítmény/hatékonyság fokozását (61%), az árbevétel növekedését (60%), a költségek csökkenését (54%) és a piaci pozíció erősödését (51%) prognosztizálják.

A technológiai fejlesztésektől nemcsak pénzügyi hatást várnak, hanem a munkaerő-megtartást (53%), az új munkahelyek létrehozását (37%) és a munkavállalók motivációjának növelését (37%) is az előnyök között említették.

A válaszadók 40 százaléka említette, hogy számol azzal, hogy a meglévő munkaerő át- vagy továbbképzésére lesz szükség. Ez a szám viszont jóval alacsonyabb (13%) volt az 500 millió forint feletti árbevételű cégek körében.

Hiányjelenségek a belső erőforrásokban, a létszámban és a szabályozásban

A gyáripari felmérésben a technológiai fejlesztések legnagyobb akadálya a cégek több mint felénél a tőkehiány, de sokaknál (40%) jelent problémát a munkaerőhiány is. Emellett a külső pénzügyi forrásokhoz való hozzáférést a válaszadók 48 százaléka sorolta a nehézségek közé, ezen belül is a pályázati lehetőségek hiánya akadályozza a cégek közel harmadát.

Ezzel szemben a tudás hiánya a vártnál kisebb, csak minden tizedik cégnél tekinthető visszatartó erőnek, a generációs konfliktusok pedig csak 7 százalékuknál merültek fel.

Az olyan külső környezeti tényezők viszont, mint a piaci kilátások, a szabályozási környezet, a makrogazdasági stabilitás vagy a kereslethiány a válaszadók 29 százalékát intik inkább várakozásra.

Az uniós felmérés szerint viszont a legtöbb hazai vállalkozás – különösen a kis- és középvállalkozások – még nem élvezik teljes mértékben a digitális technológiák előnyeit.
Ennek oka a digitális készségek hiánya, ami negatívan befolyásolja a gazdaság versenyképességét.

Ha csak az alapvető digitális készségeket vizsgáljuk, az elmúlt évben Magyarországon a kkv-k 57,4%-a rendelkezett ezekkel, amely arány jelentősen az uniós 72,91% alatt van, és meglehetősen távol áll a 2030-ra kitűzött 89 százalékos céltól.

E számok alapján továbbra is szükség van célzott intézkedésekre a digitalizációs szakadék áthidalására az alapvető digitális ismeretek terén, továbbra sem elegendő csupán az ezeken túlmutató komplex technológiák elterjesztésére fókuszálni.

Magyarország az uniós programban saját célként tűzte ki, hogy a 2030-ra a helyi vállalkozások 24 százaléka fog mesterséges intelligencia-alkalmazásokat használni. Ez az arány 2024-ben még csak 7,41%-on állt, igaz már a duplája volt a 2023-asnak.

Az alkalmazás egyik fő akadálya a mikro- és kisvállalkozások körében az ahhoz szükséges digitális készségek hiánya. Az IVSZ várakozásai szerint pozitív változást hozhat, hogy a kormány a közeljövőre ígérte, hogy frissíti a 2020-ban kidolgozott AI stratégiát.

Némi lendületet vett a digitális szakemberek képzése

A 2024-es jelentés szerint Magyarország nem érte el a kitűzött 4,9 százalékos célt az infokommunikációs szakemberek részarányában, a digitális szakemberek az összes munkavállalók 4,5 százalékát teszik ki, ami az 5 százalékos EU-átlag alatti.

Az éves növekedés arányában viszont az uniós átlag felett végzett hazánk, ami akár annak a jele is lehet, hogy a megkezdődött az elmozdulás a kívánt irányba. A közelmúltban bejelentett többféle szintű oktatási együttműködések ezt erősíthetik.

De honnan tudjuk, hogy tartunk a digitalizációban?

Van egy honlap, ahol minden hazai vállalkozás ingyenesen felmérheti cége digitális állapotát, fejlesztési javaslatokat kaphat, és akár pályázhat is célirányos támogatásokra. A KKV Digital szintfelmérőt eddig már több mint 10 ezer hazai kis- és középvállalkozás (KKV) végezte el.

A cégek a felmérés során gyors diagnózist kaphatnak saját digitális állapotukról: 10-15 perc alatt átfogó, PDF-ben letölthető értékeléshez juthatnak. A kitöltés után személyre szabott javaslatokat kapnak, hogy milyen területeken érdemes fejleszteni.

A kapott igazolással a vállalkozások a célirányos kormányzati szervezet ígérete szerint egyszerűbben és gyorsabban startolhatnak a DIMOP Plusz (Digitális Innováció és Modernizáció Operatív Program) digitális pályázatain, ahol milliárdos források állnak rendelkezésre digitalizációra, automatizálásra és mesterséges intelligencia alapú megoldásokra.

The post Hol tartanak a hazai kkv-k a digitális felzárkózásban, méréséhez elegendő egy gyorsteszt is? appeared first on digitrendi.hu.