Қазақстанның робототехникалық индустриясының дамуы және әлемдік тенденциялар: мәселелер мен шешу жолдары

Қазақстандағы робототехника саласының дамуы елдің индустриалды модернизациясы мен экономикалық өсуінің маңызды факторы болып табылады. Алайда, Қазақстан роботтарды енгізу, автоматика тығыздығы және робототехниканың отандық өндірісін енгізу бойынша әлемдік көшбасшылардан артта қалып отыр. Бұл зерттеу жаһандық эталондармен салыстыра отырып, Қазақстандағы робототехниканы дамытудың қиындықтарын, трендтерін және шешімдерін қарастырады. Робот тығыздығының, ҒЗТКЖ инвестициясының, AI қабылдаудың, жұмыс күшін ауыстырудың және STEM білімінің өнеркәсіптік өнімділікке әсерін бағалау үшін регрессиялық талдау жүргізілді. Нәтижесінде роботтардың тығыздығы мен AI инвестициялары өнімділікті айтарлықтай арттыратынын көрсетті, бірақ Қазақстанның STEM жұмыс күші төмен және саясаттың әлсіз ынталандыруы автоматтандырудың өсуін шектейтіні анықталды. Сонымен қатар, автоматтандыруға байланысты жұмыс күшін ауыстыру жұмыс күшінің біліктілігін арттырудың кешенді бағдарламаларын қажет ететін қауіп бар екенін растады. Негізгі ұсынымдар робототехникаға бағытталған ҒЗТКЖ-ны қаржыландыруды ЖІӨ-нің кем дегенде 1%-ына дейін ұлғайту, автоматтандыруға арналған инвестицияларға салықтық жеңілдіктер беру, STEM-білім беруді күшейту және робототехника саясатын әлемдік озық тәжірибелерге сәйкестендіруді қамтиды. Қазақстан сондай-ақ шетелдік робототехника фирмаларын тартуы, AI және робототехниканың құқықтық негіздерін құруы және жергілікті робототехника өндірісінің экожүйесін дамытуы керек. Болашақ зерттеулер автоматтандырудың еңбек нарығының ұзақ мерзімді әсерін, робототехника инвестицияларының шығын-пайдасын талдауын, AI басқаратын өнеркәсіптік автоматтандыруды және инфрақұрылымдық қиындықтарды зерттеуі керек. Стратегиялық саясатты жүзеге асыру арқылы Қазақстан робототехниканы енгізуді жеделдете алады, өнеркәсіп өнімділігін арттырып, жаһандық жоғары технологиялық экономикаға ықпалдаса алады.

1. Qiu S. et al. Deep learning techniques in intelligent fault diagnosis and prognosis for industrial systems: a review // Sensors. 2023. Vol. 23. No. 3. P. 1305.

2. Al Noman M.A., Zhai L., Almukhtar F H., Rahaman M.F., Omarov B., Ray S., Wang C. A computer vision-based lane detection technique using gradient threshold and hue-lightness-saturation value for an autonomous vehicle // International Journal of Electrical and Computer Engineering. 2023. Vol. 13. No. 1. P. 347.

3. Temirgaziyeva S., Omarov B. Traffic sign recognition with convolutional neural network // Scientific Journal of Astana IT University. 2022. P. 14–23.

4. Faccio M. et al. Human factors in cobot era: a review of modern production systems features // Journal of Intelligent Manufacturing. 2023. Vol. 34. No. 1. P. 85–106.

5. Dzedzickis A. et al. Advanced applications of industrial robotics: New trends and possibilities // Applied Sciences. 2021. Vol. 12. No. 1. P. 135.

6. Galin R., Meshcheryakov R. Automation and robotics in the context of Industry 4.0: the shift to collaborative robots // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2019. Vol. 537. No. 3. P. 032073.

7. Baimukhanov T. et al. Some aspects of robotization of the economy and creation of a robot manager // Journal of Economic Research & Business Administration. 2021. Vol. 137. No. 3. P. 139–146.

8. Daribay A., Serikova A., Ukaegbu I.A. Industry 4.0: Kazakhstani industrialization needs a global perspective // Procedia computer science. 2019. Vol. 151. P. 903–908.

9. Sotnik S., Lyashenko V. Modern industrial robotics industry. 2022.

10. Ступина Е.Е. и др. Основы робототехники: учебное пособие для студентов вузов. – 2019.

11. Mamrayeva D.G., Toxambayeva A.B., Tashenova L.V. Industry digitalization in the Republic of Kazakhstan // Bulletin of the Karaganda university Economy series. 2022. Vol. 105. No. 1. P. 54–67.

12. George A.S., George A.S.H. Revolutionizing Manufacturing: Exploring the Promises and Challenges of Industry 5.0 // Partners Universal International Innovation Journal. 2023. Vol. 1. No. 2. P. 22–38.

13. Javaid M., Haleem A., Singh R.P., Suman R., Javaid M. et al. Artificial intelligence applications for industry 4.0: A literature-based study // Journal of Industrial Integration and Management. 2022. Vol. 7. No. 01. P. 83–111.

14. Qazaqstan Respublikasy strategialyq josparlau jäne reformalar jönındegı agenttıgınıñ ūlttyq statistika bürosy. URL: https://www.stat.gov.kz/ (ötınış berılgen kün: 21.11.2024). (In Kazakh).

15. Bhadra P., Chakrabort, S., Saha S. Cognitive IoT Meets Robotic Process Automation: The Unique Convergence Revolutionizing Digital Transformation in the Industry 4.0 Era. In Confluence of Artificial Intelligence and Robotic Process Automation. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023, pp. 355–388.