2024年全球操作機器人庫存創(chuàng )下約390萬(wàn)臺的新紀錄，平均機器人密度（每10,000名人類(lèi)工人的機器人數量）上升到151。

人工智能和機器學(xué)習幫助更多機器人

在機器人和自動(dòng)化中使用人工智能的趨勢不斷增長(cháng)。特別是，生成式人工智能的出現開(kāi)辟了新的可能性。IFR解釋說(shuō)，人工智能的這一子集專(zhuān)門(mén)用于從它通過(guò)訓練學(xué)到的東西中創(chuàng )造新的東西，而生成式人工智能已經(jīng)被ChatGPT等工具普及。

機器人制造商已經(jīng)開(kāi)始開(kāi)發(fā)生成式人工智能驅動(dòng)的界面，允許用戶(hù)使用自然語(yǔ)言而不是代碼更直觀(guān)地對系統進(jìn)行編程。專(zhuān)家預測，工人將不再需要專(zhuān)門(mén)的編程技能來(lái)選擇和調整機器人的動(dòng)作。
IFR表示，技術(shù)組合的另一個(gè)例子是使用預測性人工智能來(lái)分析機器人性能數據并確定設備的未來(lái)狀態(tài)，而預測性維護可以節省制造商的機器停機成本。

在汽車(chē)零部件行業(yè)，每小時(shí)計劃外停機估計要花費130萬(wàn)美元。這表明預測性維護具有節省成本的潛力。

機器學(xué)習算法還可以分析來(lái)自執行相同過(guò)程的多個(gè)機器人的數據以進(jìn)行優(yōu)化。IFR表示，一般來(lái)說(shuō)，機器學(xué)習算法給出的數據越多，它的性能就越好。

協(xié)作機器人擴展到新應用

人機協(xié)作仍然是機器人技術(shù)的一個(gè)主要趨勢。

傳感器、視覺(jué)技術(shù)和智能抓手的快速發(fā)展使機器人能夠實(shí)時(shí)響應環(huán)境的變化，從而與人類(lèi)工人一起安全地工作。

協(xié)作機器人應用程序為人類(lèi)工人提供了一種新工具，減輕了他們的負擔和支持。協(xié)作機器人可以協(xié)助完成需要繁重舉重、重復運動(dòng)或在危險環(huán)境中工作的任務(wù)。

機器人制造商提供的協(xié)作應用范圍不斷擴大，最近的市場(chǎng)發(fā)展是協(xié)作機器人焊接應用的增加，而這是由于熟練焊工的短缺。

需求表明，自動(dòng)化沒(méi)有導致勞動(dòng)力短缺，而是提供了解決勞動(dòng)力短缺的方法。

因此，協(xié)作機器人將補充而不是取代對傳統工業(yè)機器人的投資，傳統工業(yè)機器人的運行速度要快得多，因此對于提高生產(chǎn)力以應對產(chǎn)品利潤率低仍然很重要。

此外，IFR指出，新的競爭對手正在進(jìn)入市場(chǎng)，特別需要關(guān)注的是協(xié)作機器人。協(xié)作機器人手臂和自主移動(dòng)機器人（AMR）在移動(dòng)機械手中的結合提供了新的用例，可以擴大對協(xié)作機器人的需求。

移動(dòng)機械手實(shí)現物料搬運自動(dòng)化

移動(dòng)機械手（即所謂的“MoMas”）可以自動(dòng)執行汽車(chē)、物流或航空航天等行業(yè)的物料搬運任務(wù)。

它們將移動(dòng)機器人的移動(dòng)性與協(xié)作機器人手臂的靈巧性相結合，這使他們能夠在復雜的環(huán)境中導航并操縱物體，IFR表示這對制造應用至關(guān)重要。

這些機器人配備傳感器和攝像頭，可以對機械和設備進(jìn)行檢查和維護任務(wù)。移動(dòng)機械手的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是它們能夠協(xié)作和支持人類(lèi)工人。IFR斷言，熟練勞動(dòng)力的短缺和申請工廠(chǎng)工作的員工短缺可能會(huì )增加需求。

數字孿生有助于優(yōu)化性能

數字孿生技術(shù)越來(lái)越多地被用作通過(guò)創(chuàng )建虛擬副本來(lái)優(yōu)化物理系統性能的工具。

由于機器人在工廠(chǎng)中的數字化集成程度越來(lái)越高，數字孿生可以使用其真實(shí)世界的運營(yíng)數據來(lái)運行模擬并預測可能的結果。

本文轉自互聯(lián)網(wǎng)平臺，僅作分享，不作為任何商業(yè)用途。若侵權，請聯(lián)系我們刪除。