Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe

Trend wykorzystywania sztucznej inteligencji w robotyce i automatyzacji stale rośnie. Pojawienie się generatywnej sztucznej inteligencji otwiera nowe rozwiązania. Ten podzbiór sztucznej inteligencji specjalizuje się w tworzeniu czegoś nowego na podstawie rzeczy, których nauczył się podczas szkolenia i został spopularyzowany przez narzędzia, takie jak ChatGPT. Producenci robotów opracowują interfejsy oparte na generatywnej sztucznej inteligencji, które pozwalają użytkownikom programować roboty bardziej intuicyjnie, używając języka naturalnego zamiast kodu. Pracownicy nie będą już potrzebować specjalistycznych umiejętności programistycznych, aby wdrożyć robota do pracy w fabryce.

Innym przykładem jest predykcyjna sztuczna inteligencja, która analizuje dane dotyczące wydajności robotów w celu określenia przyszłego stanu sprzętu. Konserwacja predykcyjna pozwoli producentom zminimalizować straty związane z przestojem robotów i wstrzymaniem produkcji. Jak wynika z raportu Information Technology & Innovation Foundation, w branży części samochodowych każda godzina nieplanowanego przestoju kosztuje 1,3 mln USD. Wskazuje to na ogromny potencjał konserwacji predykcyjnej w zakresie oszczędności kosztów. Algorytmy uczenia maszynowego mogą również analizować dane z wielu robotów wykonujących ten sam proces w celu jego optymalizacji. Ogólnie rzecz biorąc, im więcej danych otrzymuje algorytm uczenia maszynowego, tym lepiej sobie radzi.

Coboty rozszerzają się na nowe zastosowania

Współpraca człowieka z robotem w dalszym ciągu będzie głównym trendem w robotyce. Szybkie postępy w dziedzinie czujników, technologii wizyjnych i inteligentnych chwytaków pozwalają robotom reagować w czasie rzeczywistym na zmiany w ich otoczeniu, a tym samym bezpiecznie pracować obok ludzi. 

Aplikacje robotów współpracujących oferują nowe narzędzie dla pracowników, odciążając ich i wspierając. Mogą pomagać w zadaniach wymagających podnoszenia ciężkich przedmiotów, wykonywania powtarzalnych ruchów lub pracy w niebezpiecznym środowisku. Zakres aplikacji współpracujących oferowanych przez producentów robotów stale się poszerza. 

W ostatnim czasie widoczny jest wzrost liczby aplikacji do spawania cobotami, napędzany niedoborem wykwalifikowanych spawaczy. Popyt ten pokazuje, że automatyzacja nie przyczynia się do utraty pracy przez ludzi, ale raczej oferuje rozwiązanie problemu niedoboru siły roboczej. Roboty współpracujące będą uzupełniać – a nie zastępować – inwestycje w tradycyjne roboty przemysłowe, które działają przy znacznie większych prędkościach i dlatego pozostaną ważne dla poprawy wydajności w odpowiedzi na wąskie marże produktów.

Na rynek wchodzą również nowi konkurenci, którzy koncentrują się na robotach współpracujących. Manipulatory mobilne, połączenie ramion robotów współpracujących i robotów mobilnych (AMR), to kilka przykładów użycia cobotów, które mogą znacznie zwiększyć popyt na roboty współpracujące.

Manipulatory mobilne

Manipulatory mobilne – tak zwane "MoMas" – automatyzują zadania związane z obsługą materiałów w branżach takich jak motoryzacja, logistyka czy lotnictwo i kosmonautyka. Łączą one mobilność platform robotycznych ze zręcznością ramion manipulatorów. Umożliwia im to poruszanie się w złożonych środowiskach i manipulowanie obiektami, co ma kluczowe znaczenie podczas realizacji procesów produkcyjnych. Roboty te, wyposażone w czujniki i kamery, przeprowadzają inspekcje i wykonują zadania konserwacyjne maszyn i urządzeń. Jedną z istotnych zalet manipulatorów mobilnych jest ich zdolność do współpracy i wspierania pracowników. Niedobór wykwalifikowanej siły roboczej i brak pracowników ubiegających się o pracę w fabrykach prawdopodobnie jeszcze bardziej zwiększy popyt na tego typu rozwiązania.

Cyfrowe bliźniaki

Technologia cyfrowych bliźniaków jest coraz częściej wykorzystywana jako narzędzie do optymalizacji wydajności systemu fizycznego poprzez tworzenie jego wirtualnej repliki. Ponieważ roboty są coraz bardziej cyfrowo zintegrowane z fabrykami, cyfrowe bliźniaki mogą wykorzystywać swoje rzeczywiste dane operacyjne do przeprowadzania symulacji i przewidywania prawdopodobnych wyników. Ponieważ bliźniak istnieje wyłącznie jako model komputerowy, można go testować i modyfikować bez wpływu na bezpieczeństwo, jednocześnie oszczędzając znacząco koszty prac projektowych. Wszystkie eksperymenty można bowiem dokładnie przetestować zanim wdroży się je do świata fizycznego.Cyfrowe bliźniaki wypełniają tym samym lukę między światem cyfrowym i fizycznym.

MOŻE ZAINTERESUJE CIĘ TAKŻE

Firmy

Zaawansowane rozwiązania automatyki przemysłowej dla Przemysłu 4.0

Farnell rozszerzył asortyment produktów firmy Eaton, z dziedziny automatyki, bezpieczeństwa, aplikacji silnikowych, zarządzania energią i energetyki. Dzięki koncentracji Farnell na automatyce przemysłowej najnowocześniejsze produkty Eaton są łatwo dostępne dla inżynierów, co pozwala podnieść wydajność i zwiększyć efektywność.

Raporty

Robotyzacja w Polsce i na świecie

W ubiegłym roku, zgodnie z raportem World Robotics 2023 przygotowanym przez Międzynarodową Federację Robotyki (International Federation of Robotics – IFR), liczba nowo zainstalowanych robotów przemysłowych w Polsce spadła o 13% w porównaniu z 2021 r.

Roboty humanoidalne

Robotyka jest świadkiem znaczących postępów w dziedzinie humanoidów, które są projektowane do wykonywania szerokiego zakresu zadań w różnych środowiskach. Przypominająca człowieka konstrukcja robota z dwoma ramionami i dwiema nogami pozwala na elastyczne wykorzystanie go w środowiskach pracy, które zostały stworzone dla ludzi. Można takiego robota łatwo zintegrować np. z istniejącymi procesami i infrastrukturą magazynową. 

Chińskie Ministerstwo Przemysłu i Technologii Informacyjnych (MIIT) opublikowało niedawno szczegółowe cele dotyczące masowej produkcji humanoidów do 2025 r. MIIT przewiduje, że humanoidy prawdopodobnie staną się kolejną przełomową technologią, podobną do komputerów lub smartfonów, która może zmienić sposób, w jaki produkujemy towary i sposób życia ludzi. 

Potencjalny wpływ humanoidów na różne sektory sprawia, że są one ekscytującym obszarem rozwoju, ale ich masowe wprowadzenie na rynek pozostaje złożonym wyzwaniem. Koszty będą tu kluczowym czynnikiem, a sukces będzie zależeć od zwrotu z inwestycji, konkurując z dobrze ugruntowanymi rozwiązaniami robotycznymi, takimi jak na przykład manipulatory mobilne.

– Pięć wzajemnie wzmacniających się trendów automatyzacji w 2024 r. pokazuje, że robotyka jest multidyscyplinarną dziedziną, w której technologie łączą się, tworząc inteligentne rozwiązania dla szerokiego zakresu zadań – mówi Marina Bill, prezes Międzynarodowej Federacji Robotyki. – Technologie te nadal kształtują łączące się sektory robotyki przemysłowej i usługowej oraz przyszłość rynku pracy.

Źródło: IFR