Штучний інтелект та машинне навчання допомагають більше роботів
Зростає тенденція до використання ШІ в робототехніці та автоматизації. Зокрема, поява генеративного штучного інтелекту відкрила нові можливості. Виробники роботів почали розробляти генеративні інтерфейси, орієнтовані на AI, які дозволяють користувачам програмувати системи більш інтуїтивно, використовуючи природну мову, а не код. Робітникам більше не знадобляться спеціалізовані навички програмування для вибору та регулювання рухів роботів.
Іншим прикладом комбінації технологій є використання прогнозування AI для аналізу даних про ефективність роботи роботів та визначення майбутнього стану обладнання, тоді як прогностичне обслуговування може заощадити витрати на машину простоїв виробників.
Прогнозне обслуговування може заощадити витрати.
Алгоритми машинного навчання також можуть проаналізувати дані з декількох роботів, що виконують один і той же процес для оптимізації. Загалом, чим більше даних дається алгоритм машинного навчання, тим краще він працює.
Спільні роботи розширюються на нові програми
Співпраця з машинами-машинами все ще є головною тенденцією в робототехніці.
Швидкий прогрес у датчиках, технології зору та розумних групів дозволяє роботам реагувати на зміни в навколишньому середовищі в режимі реального часу, щоб безпечно працювати разом з людськими працівниками.
Програми спільної роботи надають новий інструмент для працівників людини, зменшуючи їх навантаження та підтримку. Спільні роботи можуть допомогти у завданнях, які потребують важких підйому, повторюваних рухів або роботи в небезпечних умовах.
Діапазон спільних додатків, пропонованих виробниками роботів, продовжує розширюватися, а найновіша розробка ринку - це збільшення спільних додатків для зварювання роботів, що пояснюється дефіцитом кваліфікованих зварювань.
Попит показує, що автоматизація не спричиняє дефіцит робочої сили, а надає способи їх вирішення.
Як результат, Cobots доповнює, а не замінювати інвестиції у традиційних промислових роботів, які працюють набагато швидше і, отже, залишаються важливими для підвищення продуктивності праці з низькою нормою продукту.
Нові конкуренти виходять на ринок, і особливі занепокоєння - це коботи. Мобільні маніпулятори автоматизують обробку матеріалів. Мобільні маніпулятори можуть автоматизувати завдання з обробки матеріалів у таких галузях, як автомобільна, логістика або аерокосмічна галузь.
Вони поєднують мобільність мобільних роботів із спритністю спільних озброєнь, що дозволяє їм орієнтуватися на складні середовища та маніпулювати об'єктами, що є критично важливим для виробничих додатків.
Ці роботи оснащені датчиками та камерами, які можуть виконувати завдання з огляду та обслуговування техніки та обладнання. Однією з переваг мобільних маніпуляторів є їх здатність співпрацювати та підтримувати людських працівників. Дефіцит кваліфікованої праці та працівників, які подають заявку на заводські робочі місця, може збільшити попит.
Цифрові близнюки допомагають оптимізувати продуктивність
Цифрова технологія Twin все частіше використовується як інструмент для оптимізації продуктивності фізичних систем, створюючи віртуальні копії.
По мірі того, як роботи стають більш цифровими інтегрованими у фабрики, цифрові близнюки можуть використовувати дані своїх реальних операцій для запуску моделювання та прогнозування можливих результатів.
Цифрова технологія Twin може перевірити всі експерименти, перш ніж торкатися фізичного світу, можна перевірити та модифікувати стрес, не створюючи небезпеки безпеки, і в той же час заощадити витрати. Цифрова технологія Twin може ефективно подолати розрив між аналоговим світом та фізичним світом.
Гуманоїдні роботи будуть рухатися вперед
"Робототехніка є свідком великих досягнень у гуманоїдних роботах, розроблених для виконання різноманітних завдань у різних умовах".
Дизайн гуманоїдів з двома руками та двома ногами робить цього робота гнучким для використання в середовищах, побудованих для людини. Як результат, компаніям може бути легше інтегрувати гуманоїдних роботів у існуючу інфраструктуру та засоби, такі як склади.