人工知能システムが繰り返しタスクの自動化にとることができる決定の多くの例があります。ここではいくつかの例を示します。

1-ツールの選択：生産ラインでは、ロボットは、処理されている材料の特性に応じて、特定のタスクを実行するための適切なツールを選択することを決定することができます。

2-プロセスの最適化：工場では、ロボットがプロセスを最適化することを決定することができます。たとえば、材料や顧客の需要の可用性に基づいて生産速度を調整します。

3-障害の診断：予防保守システムでは、ロボットはチームで故障の診断を行い、問題を検出し、適切なソリューションをアクティブにすることを決定することができます。

4-オブジェクト分類：マテリアル分類システムでは、ロボットは、物理的特性またはラベル付けに応じて、オブジェクトを異なるカテゴリに分類することを決定することができます。

これらは、繰り返しタスクの自動化において人工知能システムが行うことができる決定のほんの一部です。一般に、意思決定を行う機能により、ロボットはタスクをより効率的かつ柔軟に実行できるようになり、生産性を向上させ、コストを削減できます。
Hay muchos ejemplos de decisiones que un sistema de inteligencia artificial podría tomar en la automatización de tareas repetitivas. Aquí hay algunos ejemplos:

1 - Selección de herramientas: En una línea de producción, un robot podría tomar la decisión de seleccionar la herramienta adecuada para realizar una tarea específica, en función de las características del material que se está procesando.

2 - Optimización de procesos: En una fábrica, un robot podría tomar la decisión de optimizar un proceso, por ejemplo, ajustando la velocidad de producción en función de la disponibilidad de materiales o la demanda de los clientes.

3 - Diagnóstico de fallos: En un sistema de mantenimiento preventivo, un robot podría tomar la decisión de realizar un diagnóstico de fallos en un equipo, detectando cualquier problema y activando una solución adecuada.

4 - Clasificación de objetos: En un sistema de clasificación de materiales, un robot podría tomar la decisión de clasificar objetos en diferentes categorías, en función de sus características físicas o de su etiquetado.

Estos son solo algunos ejemplos de decisiones que podría tomar un sistema de inteligencia artificial en la automatización de tareas repetitivas. En general, la capacidad de tomar decisiones de forma autónoma permite a los robots realizar tareas de manera más eficiente y flexible, lo que puede mejorar la productividad y reducir los costos.