なぜ物理AIが製造業の次なる競争優位性となるのか
物理AIは、労働力不足や生産の複雑性増大などの課題に直面する製造業において、従来の自動化を超えた知能的なソリューションを提供し、安全性向上、品質安定化、イノベーション加速を実現する次世代技術として注目されている。
物理AIは、労働力不足や生産の複雑性増大などの課題に直面する製造業において、従来の自動化を超えた知能的なソリューションを提供し、安全性向上、品質安定化、イノベーション加速を実現する次世代技術として注目されている。
Intelligent Automation Conferenceで、Royal MailのPromise Akwaowo氏らが、自動化プロジェクトがパイロット段階から本番環境への拡張時に頻繁に停滞する原因を分析し、ロボット数の増加ではなく
SS&C Blue Prismは、企業がRPAからより高度なエージェント型自動化への移行を段階的に実現できるよう支援し、生成AIとエージェント技術をシームレスに統合したプラットフォームを提供している。
ApptioのEMEA地域フィールドCTO Greg Holmes氏は、インテリジェント自動化の成功的な規模化には財務的厳密性が不可欠であると指摘し、「作れば彼らは来る」というアプローチでは自動化において予算の穴が生じると警告している。