Kunstig intelligens og maskinlæring hjelper flere roboter
Det er en økende trend mot bruk av AI innen robotikk og automatisering. Spesielt har fremveksten av generativ kunstig intelligens åpnet nye muligheter. Robotprodusenter har begynt å utvikle generative AI-drevne grensesnitt som lar brukere programmere systemer mer intuitivt ved å bruke naturlig språk i stedet for kode. Arbeidere vil ikke lenger trenge spesialiserte programmeringsferdigheter for å velge og justere robotbevegelser.
Et annet eksempel på en kombinasjon av teknologier er bruken av prediktiv AI for å analysere robotytelsesdata og bestemme fremtidens utstyrstilstand, mens prediktivt vedlikehold kan spare produsenters maskinens driftstidskostnader.
Forutsigbar vedlikehold har potensial til å spare kostnader.
Maskinlæringsalgoritmer kan også analysere data fra flere roboter som utfører den samme prosessen for optimalisering. Generelt, jo mer data en maskinlæringsalgoritme er gitt, jo bedre utfører den.
Samarbeidsroboter utvides til nye applikasjoner
Menneskemaskin-samarbeid er fremdeles en viktig trend innen robotikk.
Raske fremskritt innen sensorer, synsteknologi og smarte gripere lar roboter svare på endringer i miljøet i sanntid for å jobbe trygt sammen med menneskelige arbeidere.
Samarbeidsrobotapplikasjoner gir et nytt verktøy for menneskelige arbeidere, og reduserer byrden og støtten. Samarbeidsroboter kan hjelpe med oppgaver som krever tunge løft, repeterende bevegelser eller arbeid i farlige miljøer.
Utvalget av samarbeidsapplikasjoner som tilbys av robotprodusenter fortsetter å utvide seg, og den nyeste markedsutviklingen er økningen i samarbeidende robotsveiseapplikasjoner, noe som skyldes mangelen på dyktige sveisere.
Etterspørselen viser at automatisering ikke forårsaker mangel på arbeidskraft, men gir måter å løse dem på.
Som et resultat vil COBOTS utfylle i stedet for å erstatte investeringer i tradisjonelle industriroboter, som fungerer mye raskere og derfor forblir viktig for å øke produktiviteten for å takle lave produktmarginer.
Nye konkurrenter kommer inn i markedet, og av spesiell bekymring er COBOTS. Mobile manipulatorer automatiserer materialhåndtering. Mobile manipulatorer kan automatisere materialhåndteringsoppgaver i bransjer som bilindustri, logistikk eller romfart.
De kombinerer mobiliteten til mobile roboter med fingerferdigheten til samarbeidende robotarmer, som lar dem navigere i komplekse miljøer og manipulere objekter, noe som er avgjørende for å produsere applikasjoner.
Disse robotene er utstyrt med sensorer og kameraer som kan utføre inspeksjons- og vedlikeholdsoppgaver på maskiner og utstyr. En fordel med mobile manipulatorer er deres evne til å samarbeide og støtte menneskelige arbeidere. Mangel på dyktig arbeidskraft og ansatte som søker om fabrikkjobber kan øke etterspørselen.
Digitale tvillinger er med på å optimalisere ytelsen
Digital tvillingteknologi blir i økende grad brukt som et verktøy for å optimalisere ytelsen til fysiske systemer ved å lage virtuelle kopier.
Etter hvert som roboter blir mer digitalt integrert i fabrikker, kan digitale tvillinger bruke data fra deres virkelige operasjoner for å kjøre simuleringer og forutsi mulige utfall.
Digital tvillingteknologi kan sjekke alle eksperimenter før de berører den fysiske verdenen, kan testes og modifiseres stres uten å skape sikkerhetsfare, og samtidig spare kostnader. Digital tvillingteknologi kan effektivt bygge bro mellom den analoge verden og den fysiske verden.
Humanoid -roboter vil komme videre
"Robotikk er vitne til store fremskritt innen humanoide roboter designet for å utføre en rekke oppgaver i en rekke miljøer."
Humanoiddesignet med to armer og to ben gjør denne roboten fleksibel for bruk i miljøer bygget for mennesker. Som et resultat kan selskaper synes det er lettere å integrere humanoide roboter i eksisterende infrastruktur og fasiliteter, for eksempel lager.