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    機器人物聯(lián)網(wǎng)是制造業(yè)的未來嗎?

    2024年03月01日 15:11:24   來源:千家網(wǎng)

      機器人物聯(lián)網(wǎng)是一項新興發(fā)展,有望將工業(yè)機器人和物聯(lián)網(wǎng)傳感器這兩項有價值的技術(shù)融合在一起。機器人物聯(lián)網(wǎng)會成為制造業(yè)的主流嗎?

      什么是機器人物聯(lián)網(wǎng)?

      機器人物聯(lián)網(wǎng) (IoRT) 是連接互聯(lián)網(wǎng)的機器人網(wǎng)絡(luò)。 他們使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器來收集數(shù)據(jù)并解釋周圍環(huán)境。 它們通常會與人工智能和云計算等多種其他技術(shù)集成,以加速處理并釋放資源。

      人工智能可以幫助物聯(lián)網(wǎng)機器識別并了解其環(huán)境。 例如,它可以區(qū)分工人和設(shè)備。 雖然標(biāo)準(zhǔn)物聯(lián)網(wǎng)可以類似地工作,但它并不那么精確。 運動、圖像和接近傳感器可以檢測運動、處理視覺信息并測量距離,但它們不能像算法那樣進行分析。

      很少有人認(rèn)為傳統(tǒng)機器人是溫柔、細心或細致的——物聯(lián)網(wǎng)可能會改變他們的想法。 配備物聯(lián)網(wǎng)傳感器和可視化技術(shù)的機器可以更好地與其環(huán)境交互。 他們可以撿起易碎物品而不破壞它,在復(fù)雜的空間中穿行,并故意避免撞到工人。

      制造商和倉庫可以在以前使用傳統(tǒng)機器人的任何領(lǐng)域使用物聯(lián)網(wǎng)。 機器人物聯(lián)網(wǎng)可以提高精度和意識,這是一個顯著的進步。 由于這項技術(shù)相對較新,各個行業(yè)仍在探索潛在的應(yīng)用,包括制造業(yè)中的機器人物聯(lián)網(wǎng)。

      為什么機器人技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合?

      近年來,工業(yè)機器人的使用急劇增加。 從 2017 年到 2021 年,機器人密度幾乎翻了一番。雖然有些人認(rèn)為這樣的成功已經(jīng)足夠了,但仍有改進的空間。 當(dāng)行業(yè)專業(yè)人士意識到這一點時,他們將目光投向了物聯(lián)網(wǎng)。

      物聯(lián)網(wǎng)很有吸引力,因為它可以為機器人技術(shù)增加數(shù)百萬美元的價值。 專家認(rèn)為,到 2025 年,其經(jīng)濟影響可能高達 11.1 萬億美元。這兩種技術(shù)正在迅速發(fā)展并變得越來越有價值,因此將它們結(jié)合起來是一個簡單的決定。

      除了潛在的附加值之外,物聯(lián)網(wǎng)和機器人還可以很好地結(jié)合在一起——這種結(jié)合解決了該領(lǐng)域最大的痛點之一。 多年來,安全一直是工業(yè)機器人面臨的最大問題之一。 現(xiàn)在,傳感器可以跟蹤接近度、運動和視頻,以確保工人的安全。

      不幸的是,使用工業(yè)機器人最多的行業(yè)多年來一直面臨著廣泛的勞動力短缺問題。 在美國,77% 的制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為他們將繼續(xù)在招聘和留住員工方面遇到困難。 幸運的是,物聯(lián)網(wǎng)可以獨立工作,因為它可以實時解釋周圍環(huán)境并做出反應(yīng)。

      機器人物聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)有何不同?

      IoRT 和 IoT 有許多相似之處。 首先,它們都使用各種傳感器來收集周圍環(huán)境的信息。 它們將光、振動、接近度、運動或速度信息轉(zhuǎn)化為電信號并將其放入數(shù)字存儲中。

      IoRT 和 IoT 都提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的性能和維護見解。 例如,他們可以跟蹤機器的振動和速度,以判斷機器何時開始出現(xiàn)異常行為。 從那里,他們可以向管理層發(fā)送實時警報。

      物聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)都保持與互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)連接。 他們都永久保持在線狀態(tài),因為這讓他們可以通過共享網(wǎng)絡(luò)進行連接。 這樣,它們就可以協(xié)調(diào)并將信息發(fā)送到同一存儲系統(tǒng)。

      一般來說,相似之處就到此為止。 標(biāo)準(zhǔn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備只能從周圍環(huán)境收集數(shù)據(jù)——它們通常需要與另一種技術(shù)集成才能執(zhí)行分析。 另一方面,機器人物聯(lián)網(wǎng)可以在本地分析和解釋信息。

      此外,物聯(lián)網(wǎng)只能實時收集數(shù)據(jù),而物聯(lián)網(wǎng)可以在處理時響應(yīng)新信息。 因此,它可以與周圍環(huán)境互動并對刺激和事件做出反應(yīng)。 例如,當(dāng)機器人感知到附近有工人時,它可能會停止移動——傳統(tǒng)傳感器必須連接到其他東西才能觸發(fā)動作。

      機器人物聯(lián)網(wǎng)的真實示例

      機器人物聯(lián)網(wǎng)可以有多種形式。

      協(xié)作機器人

      協(xié)作機器人(通常稱為協(xié)作機器人)是一種與人類一起操作的工業(yè)機器人。 與傳統(tǒng)同事不同,在他們旁邊工作是安全的。 大多數(shù)使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器來判斷工人的位置。 如果有人靠得太近,他們就會停止正在做的事情。

      移動機器人

      移動機器人可以四處移動,因此它通常比大多數(shù)工業(yè)類型小得多。 許多人遵循預(yù)定的路徑。 配送中心和倉庫經(jīng)常使用它們,這樣員工就不必經(jīng)常舉起、彎腰或蹲下——它們可以讓人們保持更好的體形,而且速度更快。

      許多移動機器人使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行協(xié)調(diào),這樣它們就不會碰到任何東西。 由于它們的傳感器使它們能夠?qū)崟r對周圍環(huán)境做出反應(yīng),因此它們可以決定去哪里,而不是被困在預(yù)設(shè)的路徑上——這在障礙物突然出現(xiàn)時很有幫助。

      網(wǎng)絡(luò)機器人

      聯(lián)網(wǎng)機器人是作為一個整體運行的物聯(lián)網(wǎng)機器的集合。 它們都在同一網(wǎng)絡(luò)上運行,交換信息并協(xié)調(diào)行動。 如果有人報告延誤或異常事件,其他人會立即知道。

      認(rèn)知機器人

      認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)利用人工智能、云計算和傳感器等技術(shù)來幫助設(shè)備隨著時間的推移了解周圍環(huán)境并培養(yǎng)邏輯技能。 當(dāng)與機器人技術(shù)結(jié)合時,就會產(chǎn)生一臺能夠推理的機器。

      在實踐中,認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以預(yù)測人們的需求并做出相應(yīng)的響應(yīng)。 例如,制造機器人可以調(diào)整其速度以匹配工人。 或者,倉庫機器可以切換其訂單揀選路線以避免延誤。

      物聯(lián)網(wǎng)是制造業(yè)的未來嗎?

      過去幾年,工業(yè)機器人技術(shù)越來越受到關(guān)注。 它是發(fā)展最快的領(lǐng)域之一,并顯著重塑了制造業(yè)。 許多制造專業(yè)人士已經(jīng)意識到,通過戰(zhàn)略整合,制造業(yè)中的機器人物聯(lián)網(wǎng)可以帶來多么有利可圖的利潤。

      由于物聯(lián)網(wǎng)這一日益流行的技術(shù)已經(jīng)進入人們的視野,物聯(lián)網(wǎng)成為制造業(yè)的新標(biāo)準(zhǔn)可能只是時間問題。 該行業(yè)已經(jīng)在探索制造業(yè)中機器人物聯(lián)網(wǎng)的邊界,包括協(xié)作機器人和移動機器人。

      機器人物聯(lián)網(wǎng)可能會對這個行業(yè)產(chǎn)生巨大、永久的影響。 由于它為本來就有價值的技術(shù)增加了價值,因此可能會增加制造商的投資回報。 一旦他們看到顯著的回報,他們就會想要進一步實施。

      制造業(yè)中的機器人物聯(lián)網(wǎng)具有成本效益,因此廣泛采用宜早不宜遲。 由于超過 62% 的制造商表示機器人技術(shù)降低了勞動力成本,因此添加物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及其數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解可能會為他們節(jié)省更多資金。

      成為行業(yè)支柱的潛力

      機器人物聯(lián)網(wǎng)很可能會成為顛覆者。 無論它在制造業(yè)中扮演什么角色,它都可能會永久改變行業(yè)專業(yè)人士對待機器人技術(shù)的方式。

      作者:Emily Newton

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