Tehisintellekt ja masinõpe aitavad rohkem roboteid
AI kasutamise suundumus on kasvav robootika ja automatiseerimisel. Eelkõige on generatiivse tehisintellekti tekkimine avanud uusi võimalusi. Robotitootjad on hakanud välja töötama generatiivseid AI-juhitud liideseid, mis võimaldavad kasutajatel süsteeme intuitiivsemalt programmeerida, kasutades pigem looduslikku keelt kui koodi. Töötajad ei vaja enam spetsiaalseid programmeerimisoskusi robotite liikumiste valimiseks ja kohandamiseks.
Teine näide tehnoloogiate kombinatsioonist on ennustava AI kasutamine roboti jõudluse andmete analüüsimiseks ja seadme tulevase oleku määramiseks, samas kui ennustav hooldus võib säästa tootjate masina seisakukulud.
Ennustav hooldus võib kulusid kokku hoida.
Masinõppe algoritmid saavad analüüsida ka mitme roboti andmeid, mis teostavad sama protsessi optimeerimiseks. Üldiselt, mida rohkem andmeid masinõppe algoritmile antakse, seda paremini see toimib.
Koostöörobotid laienevad uutele rakendustele
Inimese-masina koostöö on robootika osas endiselt suur trend.
Andurite, nägemistehnoloogia ja nutikate käevõrude kiired edusammud võimaldavad robotitel reageerida keskkonnamuutustele reaalajas, et töötada koos inimtöötajatega ohutult.
Koostöörobotirakendused pakuvad inimtöötajatele uut tööriista, vähendades nende koormust ja tuge. Koostöörobotid saavad abistada ülesandeid, mis nõuavad raskeid tõstmist, korduvaid liikumisi või töötades ohtlikus keskkonnas.
Robotitootjate pakutavate koostöövalikute valik laieneb jätkuvalt ja uusim turuarendus on robotite keevitusrakenduste koostöö suurenemine, mis on tingitud kvalifitseeritud keevitajate puudusest.
Nõudlus näitab, et automatiseerimine ei põhjusta tööjõupuudust, vaid pakuvad võimalusi nende lahendamiseks.
Selle tulemusel täiendavad Cobotid traditsioonilistesse tööstusrobotitesse investeeringuid, mis töötavad palju kiiremini ja on seetõttu olulised tootlikkuse suurendamiseks madala tootemarginaaliga toimetulemiseks.
Turule sisenevad uued konkurendid ja eriti murettekitavad Cobotid. Mobiilsed manipulaatorid automatiseerivad materjali käitlemist. Mobiilsed manipulaatorid saavad automaterjalide käitlemise ülesandeid automatiseerida sellistes tööstusharudes nagu autotööstus, logistika või kosmose.
Need ühendavad mobiilsete robotite liikuvuse koos koostöö robotrelvade osavusega, mis võimaldab neil navigeerida keerukates keskkondades ja manipuleerida objektidega, mis on rakenduste jaoks kriitilise tähtsusega.
Need robotid on varustatud andurite ja kaameratega, mis suudavad teha masinate ja seadmete kontrolli- ja hooldusülesandeid. Mobiilsete manipulaatorite üks eelis on nende võime teha koostööd ja toetada inimtöötajaid. Nõudlust võib suurendada kvalifitseeritud tööjõu ja tehase töökohtade kasutatavate töötajate nappust.
Digitaalsed kaksikud aitavad jõudlust optimeerida
Digitaalset kaksikute tehnoloogiat kasutatakse üha enam füüsiliste süsteemide jõudluse optimeerimiseks, luues virtuaalseid koopiaid.
Kuna robotid muutuvad tehastes digitaalselt integreeritumaks, saavad digitaalsed kaksikud kasutada oma reaalse maailma toimingute andmeid simulatsioonide käivitamiseks ja võimalike tulemuste ennustamiseks.
Digitaalne kaksikute tehnoloogia saab enne füüsilise maailma puudutamist kontrollida kõiki katseid, seda saab stressi testida ja muuta ilma ohutusohte tekitamata ning samal ajal kulusid säästa. Digitaalne kaksikute tehnoloogia võib tõhusalt ületada lõhet analoogmaailma ja füüsilise maailma vahel.
Humanoidrobotid liiguvad edasi
"Robotics on tunnistajaks suurele edusammudele humanoidrobotites, mis on loodud mitmesuguste ülesannete täitmiseks erinevates keskkondades."
Kahe käe ja kahe jalaga humanoidkujundus muudab selle roboti paindlikuks kasutamiseks inimestele ehitatud keskkondades. Selle tulemusel võib ettevõtetel olla lihtsam integreerida humanoidroboteid olemasolevasse infrastruktuuri ja rajatistesse, näiteks ladudesse.