Kunstig intelligens og maskinlæring hjælper flere robotter
Der er en voksende tendens til brug af AI i robotik og automatisering. Især har fremkomsten af generativ kunstig intelligens åbnet nye muligheder. Robotproducenter er begyndt at udvikle generative AI-drevne grænseflader, der giver brugerne mulighed for at programmere systemer mere intuitivt ved hjælp af naturligt sprog snarere end kode. Arbejdstagere har ikke længere brug for specialiserede programmeringsevner for at vælge og justere robotbevægelser.
Et andet eksempel på en kombination af teknologier er brugen af forudsigelig AI til at analysere robotpræstationsdata og bestemme den fremtidige tilstand af udstyr, mens forudsigelig vedligeholdelse kan spare producentens maskine -nedetidsomkostninger.
Forudsigelig vedligeholdelse har potentialet til at spare omkostninger.
Maskinindlæringsalgoritmer kan også analysere data fra flere robotter, der udfører den samme proces til optimering. Generelt, jo flere data en maskinlæringsalgoritme gives, jo bedre fungerer den.
Samarbejdsrobotter udvides til nye applikationer
Human-Machine-samarbejde er stadig en vigtig tendens inden for robotik.
Hurtige fremskridt inden for sensorer, visionteknologi og smarte griber giver robotter mulighed for at reagere på ændringer i miljøet i realtid for at arbejde sikkert sammen med menneskelige arbejdere.
Samarbejdsrobotapplikationer giver et nyt værktøj for menneskelige arbejdere, der reducerer deres byrde og støtte. Samarbejdsrobotter kan hjælpe med opgaver, der kræver tunge løft, gentagne bevægelser eller arbejde i farlige miljøer.
Udvalget af samarbejdsapplikationer, der tilbydes af robotproducenter, fortsætter med at udvide, og den seneste markedsudvikling er stigningen i samarbejdsrobot -svejsningsapplikationer, hvilket skyldes manglen på dygtige svejsere.
Efterspørgslen viser, at automatisering ikke forårsager mangel på arbejdskraft, men giver måder at løse dem på.
Som et resultat vil cobots supplere snarere end at erstatte investeringer i traditionelle industrielle robotter, der fungerer meget hurtigere og derfor forbliver vigtige for at øge produktiviteten til at tackle lave produktmargener.
Nye konkurrenter går på markedet, og af særlig bekymring er cobots. Mobile manipulatorer automatiserer materialehåndtering. Mobile manipulatorer kan automatisere materialehåndteringsopgaver i industrier såsom bilindustri, logistik eller rumfart.
De kombinerer mobiliteten af mobile robotter med fingerfærdigheden i samarbejdsrobotarme, som giver dem mulighed for at navigere i komplekse miljøer og manipulere genstande, hvilket er kritisk for fremstillingsapplikationer.
Disse robotter er udstyret med sensorer og kameraer, der kan udføre inspektions- og vedligeholdelsesopgaver på maskiner og udstyr. En fordel ved mobile manipulatorer er deres evne til at samarbejde og støtte menneskelige arbejdere. En mangel på kvalificeret arbejdskraft og medarbejdere, der ansøger om fabriksjob, kan øge efterspørgslen.
Digitale tvillinger hjælper med at optimere ydelsen
Digital tvillingteknologi bruges i stigende grad som et værktøj til at optimere ydelsen af fysiske systemer ved at oprette virtuelle kopier.
Efterhånden som robotter bliver mere digitalt integreret i fabrikker, kan digitale tvillinger bruge data fra deres virkelige verden til at køre simuleringer og forudsige mulige resultater.
Digital tvillingteknologi kan kontrollere alle eksperimenter, før de rører ved den fysiske verden, kan stresstestes og ændres uden at skabe sikkerhedsfarer og samtidig spare omkostninger. Digital tvillingteknologi kan effektivt bygge bro mellem den analoge verden og den fysiske verden.
Humanoide robotter vil komme videre
"Robotik er vidne til store fremskridt inden for humanoide robotter designet til at udføre en række forskellige opgaver i forskellige miljøer."
Det humanoide design med to arme og to ben gør denne robot fleksibel til brug i miljøer bygget til mennesker. Som et resultat kan virksomheder finde det lettere at integrere humanoide robotter i eksisterende infrastruktur og faciliteter, såsom lagre.