Пять основных тенденций в развертывании роботов

Наверное, многим интересно узнать, как будет развиваться направление робототехники в ближайшие годы. Мы попытаемся выделить основные тенденции и описать их в данной статье.

Расширение использования автономных мобильных роботов

Автономные мобильные роботы (AMR) — это последнее новшество, которое трансформировало традиционные задачи роботов с помощью повышенной гибкости и разнообразных приложений, включая их уникальную способность перемещаться в неконтролируемой среде с более высоким уровнем восприятия окружающей среды.

Компании в каждой отрасли изучают, как AMR могут помочь им, о чем свидетельствует конференция по автономным мобильным роботам, которая прошла в 2019 году в Луисвилле, штат Кентукки.

По мере расширения электронной коммерции возрастает потребность в быстром выполнении поставленных задач. Таким компаниям, как Amazon и Walmart, сложно нанять достаточное количество людей, чтобы потребители могли вовремя получать их продукты, особенно в праздничные дни. Растущий спрос не может быть удовлетворен без автоматизации. Автономные мобильные роботы также обеспечивают ускорение цепочки поставок на производственных объектах и играют все более важную роль в розничной торговле для таких задач, как сканирование полок и уборка.

Расширение использования автономных мобильных роботов AMR позволит улучшить процессы сборки товаров

Ассоциация робототехнической промышленности (RIA) разрабатывает новый стандарт, охватывающий все аспекты, связанные с безопасностью людей вокруг AMR: американский национальный стандарт R15.08 для промышленных мобильных роботов и робототехнических систем — требования безопасности, который должен быть выпущен в 2020 году.

Расширенное использование машинного зрения

Традиционно машинное зрение считалось в первую очередь технологией для таких задач, как проверка и идентификация. Тем не менее, теперь машинное зрение играет все более важную роль во всех областях, создавая новые интересные приложения.

Встроенное зрение предоставляет целый ряд новых возможностей существующим продуктам, объединяя захват изображения и обработку изображения в одном устройстве. Встраиваемые системы имеют малый вес, потребляют меньше энергии, отличаются экономным дизайном и создают возможности для новых функциональных возможностей, что делает их идеальными для интеграции с существующими системами, а также с такими продуктами, как мобильные телефоны и компьютеры.

В тяжелых производственных процессах VEO Robotics пытается использовать машинное зрение, чтобы позволить миллионам промышленных роботов, которые в настоящее время работают на заводах в специальных ограждениях, безопасно работать с людьми.

Вычислительные мощности для машинного зрения довольно требовательны

Vision также позволяет продвигать данную технологию в автомобилях, беспилотниках и даже в супермаркетах, благодаря появлению таких магазинов, как Amazon Go.

Новые приложения для робототехники с поддержкой искусственного интеллекта

Решения, использующие мощь искусственного интеллекта (ИИ), уже окупаются в автоматизации и производстве. ИИ — во многих представлениях и формах — будет объединением новой эпохи в промышленности. Мы ожидаем увидеть много достижений в будущем году, особенно связанных с робототехникой.

Программное обеспечение машинного обучения может помочь роботизированным системам адаптироваться к своей рабочей среде, а не разрабатывать каждый аспект среды и процессов в соответствии с ограничениями машин. Эти достижения повысят как производительность, так и безопасность, а также приведут к увеличению числа приложений, включающих настоящее сотрудничество между людьми и роботами.

Роботы на основе искусственного интеллекта способны чинить сами себя

Благодаря тому, что все больше и больше подключенных систем используют передовые сенсорные технологии, искусственный интеллект может выявлять закономерности в данных, связанные с поломками и другими механическими проблемами. Эти данные послужат основой для прогнозирующих приложений, в которых ИИ может обнаруживать закономерности, которые указывают на то, что роботу скоро потребуется обслуживание. Он может автоматически предупредить инженеров о необходимости предпринять необходимые шаги для ремонта машины, прежде чем она сломается, что сэкономит компаниям дорогостоящие простои. Анализ этих данных с помощью искусственного интеллекта также может помочь компаниям оптимизировать свои процессы для повышения качества производимой продукции и сокращения отходов.

Мы также видим, что роботы используют машинное обучение, чтобы научить себя, как выполнять задачи более успешно. В конечном итоге эти достижения приведут к тому, что роботы будут обмениваться этими знаниями через облако, что позволит роботам учиться друг у друга, а это повысит эффективность робототехники и скорость ее развертывания.

Захватывающие предсказания

Контроллеры качества являются конечной точкой соприкосновения для каждого продукта или детали, которая выходит за ворота завода. Достижения в области аппаратного и программного обеспечения обеспечивают более безопасное и тесное взаимодействие между человеком и роботом, простоту использования и гибкость при работе с различными формами и размерами.

На сегодняшний день задача заключается в разработке быстрых, захватывающих решений, которые не требуют большого обучения и могут быть использованы с любым продуктом, даже если робот еще его не «видел». В этой области достигнут большой прогресс, в частности, благодаря достижениям в машинном зрении и искусственном интеллекте, которые обсуждались ранее.

Улучшения захвата позволяют роботам обрабатывать продукты всех видов, включая замороженные хлебобулочные изделия, фрукты и овощи, а также детали для бытовой электроники, и это лишь некоторые из них. Это приводит к использованию роботов в местах, которые они использовались крайне редко или не использовались никогда прежде, таких как переработка продуктов питания, сельское хозяйство, мобильные манипуляции на складах и, в конечном счете, в наших домах, возможно.

Продолжение роста рынка коллаборативных роботов

Коллаборативный роботы (коботы) приобретают все большую популярность и часто являются отправной точкой для новых пользователей робототехники. Коботы стимулируют автоматизацию большего количества малых и средних компаний. Компании, которые никогда ранее не занимались автоматизацией своего производства сейчас рассматривают специализированные приложения на базе коботов как новую возможность.

От небольших мастерских до крупных аэрокосмических компаний появляются новые возможности для коллаборативных роботов. Коботы обещают быть простыми в использовании, быстрыми в настройке и развертывании, дешевыми и безопасными для людей, чтобы их можно было обходить (это означает, что требуется меньше места и меньше инвестиций в системную интеграцию и защиту).

Коллаборативные роботы или коботы подрастающая замена промышленным роботам

Хотя часто бывает так, что скорость, полезная нагрузка и другие проблемы приводят пользователей к выбору более традиционного приложения робота, факт заключается в том, что коботы двигают отрасль вперед и, вероятно, будут продолжать развиваться.

По данным Международной федерации робототехники, коллаборативные роботы составляют всего 3% от установленной в настоящее время базы роботов по всему миру, но, вероятно, являются самым быстрорастущим сегментом продаж в робототехнике.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *