Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają większej liczbie robotów
Istnieje coraz większy trend w stosowaniu sztucznej inteligencji w robotyce i automatyzacji. W szczególności pojawienie się generatywnej sztucznej inteligencji otworzyło nowe możliwości. Producenci robotów zaczęli rozwijać generatywne interfejsy oparte na AI, które pozwalają użytkownikom programować systemy bardziej intuicyjnie za pomocą języka naturalnego niż kodu. Pracownicy nie będą już potrzebować specjalistycznych umiejętności programowania, aby wybierać i dostosowywać ruchy robotów.
Innym przykładem kombinacji technologii jest zastosowanie predykcyjnej sztucznej inteligencji do analizy danych dotyczących wydajności robota i określenia przyszłego stanu sprzętu, podczas gdy konserwacja predykcyjna może zaoszczędzić producentom koszty przestoju maszynowego.
Konserwacja predykcyjna może zaoszczędzić koszty.
Algorytmy uczenia maszynowego mogą również analizować dane z wielu robotów wykonujących ten sam proces optymalizacji. Ogólnie rzecz biorąc, im więcej danych podano algorytm uczenia maszynowego, tym lepiej.
Współpracujące roboty rozszerzają się na nowe aplikacje
Współpraca ludzka-maszyna jest nadal głównym trendem w robotyce.
Szybkie postępy w czujnikach, technologii wizji i inteligentnych chwytakach pozwalają robotom reagować na zmiany w środowisku w czasie rzeczywistym, aby bezpieczna praca wraz z ludźmi.
Współpracownicze aplikacje robota stanowią nowe narzędzie dla ludzi, zmniejszając ich ciężar i wsparcie. Roboty współpracy mogą pomóc w zadaniach wymagających ciężkiego podnoszenia, powtarzających się ruchów lub pracy w niebezpiecznych środowiskach.
Zakres aplikacji współpracy oferowanych przez producentów robotów nadal się rozwija, a najnowszym rozwojem rynku jest wzrost zastosowań spawalniczych robotów współpracy, co jest spowodowane brakiem wykwalifikowanych spawaczy.
Zapotrzebowanie pokazuje, że automatyzacja nie powoduje niedoborów siły roboczej, ale zapewnianie sposobów ich rozwiązania.
W rezultacie coboty będą uzupełniać, a nie zastąpić inwestycje w tradycyjne roboty przemysłowe, które działają znacznie szybciej, a zatem pozostają ważne dla zwiększenia wydajności, aby poradzić sobie z niskimi marginesami produktu.
Nowi konkurenci wkraczają na rynek, a szczególnie niepokoją się boboty. Mobilne manipulatory automatyzują obsługę materiałów. Mobilne manipulatory mogą automatyzować zadania obsługi materiałów w branżach, takich jak motoryzacyjny, logistyki lub lotniczy.
Łączą mobilność robotów mobilnych z zręcznością współpracy ramion robotów, co pozwala im nawigować złożone środowiska i manipulować obiektami, co ma kluczowe znaczenie dla aplikacji produkcyjnych.
Roboty te są wyposażone w czujniki i kamery, które mogą wykonywać zadania kontroli i konserwacji maszyn i sprzętu. Jedną z zalet mobilnych manipulatorów jest ich zdolność do współpracy i wspierania pracowników ludzkich. Niedobór wykwalifikowanej siły roboczej i pracowników ubiegających się o prace fabryczne może zwiększyć popyt.
Cyfrowe bliźniaki pomagają zoptymalizować wydajność
Technologia cyfrowa jest coraz częściej wykorzystywana jako narzędzie do optymalizacji wydajności systemów fizycznych poprzez tworzenie wirtualnych kopii.
W miarę jak roboty stają się bardziej cyfrowo zintegrowane w fabrykach, cyfrowe bliźniaki mogą wykorzystywać dane ze swoich rzeczywistych operacji do uruchamiania symulacji i przewidywania możliwych wyników.
Cyfrowa technologia bliźniacza może sprawdzić wszystkie eksperymenty przed dotknięciem świata fizycznego, może zostać przetestowana i modyfikowana bez tworzenia zagrożeń bezpieczeństwa, a jednocześnie oszczędzać koszty. Technologia cyfrowa może skutecznie wypełnić lukę między światem analogowym a światem fizycznym.
Roboty humanoidalne pójdą naprzód
„Robotyka jest świadkiem znacznych postępów w humanoidalnych robotach zaprojektowanych do wykonywania różnych zadań w różnych środowiskach”.
Projekt humanoidalny z dwoma ramionami i dwoma nogami sprawia, że ten robot jest elastyczny do stosowania w środowiskach zbudowanych dla ludzi. W rezultacie firmom łatwiej jest zintegrować humanoidalne roboty z istniejącą infrastrukturą i obiektami, takimi jak magazyny.