工业自动化-未来

最快速方法之一 令普通机器人运行 从房间里尖叫说Chuck Brandt 首席技术主管高级机器人制造学院要求工机器人用布工作 — — 一种臭名昭著难处理的材料

服装装配设施不单在美国, 在世界各地, 仍然看起来像它们直达十九世纪 并排接排 缝制机人载

解决自动化挑战正是ARM学院团队喜欢处理的问题类型作为其开发未来制造技术承诺的一部分,ARM研究所促进西门子公司、蓝水防御公司、Sewbo公司和California Berkeley大学协作创建新机器人装配过程,通过用水溶性热塑聚合物淡化织物来加固服装片

自那以来,ARM研究所开发了一个系统,可执行底线套接程序(T恤底部环缝过程)和PPE自动化质量保证进程(个人防护设备)。

ARM学院未来项目远远超出服装装配2023年,研究所期望完成数个领域的研究,包括高精度自适应机组设计、安全机器人处理高能材料和AI辅助机器人编程

长期目标是把制造业带回美国提高员工生产率并改善工作条件 Brandt表示 。

制造部门自身经历根本性变化后,人工智能和灵活机器人系统成为关键技术

制造从传统低混合/高容量搭建向接受高定制化 通过高混合/低容量制造过程产生机器人系统需求 快速智能适配 不同的产品下线尚不完全技术化,

制造公司即将开始看到AI工厂的影响, 表示Sina Afroze公司温哥华首席执行官AperaAI公司专门研究AI机器人视觉应用

许多公司已经开始探索检验组装、bin采摘、进食和机器托管等其他制造作业从历史上看并不是AI基础应用的伟大候选者结果厂商没有实现完全自动化潜力。”

AperaAI开发出技术 机器人三维引导 AI驱动Afrooze表示公司短期焦点是向客户提供全套技术,包括高值任务,这些任务历来远超出工业自动化系统能力范围。

Afroze表示:「我们希望把从定位路径规划到智能抓取和手检等多项任务带入表面,

AperaAI第二代视觉智能称四维视觉,公司下一步是AI驱动检验解答AperaInspect公司预期2023年发布最终结果将是全套人型技能支持制造应用

离线稍远一点Afrooze说,我们可以期望看到更多系统集思广益解题能力

类似bin采样的任务最终对机器人构成点挑战,机器人很难精确地从bin取零件。人类很容易做技术将发展到此地AI将真正接管运动规划, 抓取规划, 并拿出学习策略 自动引导机器人经历不同环境

Afrooze期望工业机器人成本下降同时增长智能

突然开放公司各种应用 机器人可能也不会被考虑 因为它太贵 无法证明投资有理成本下降后 完全改变游戏

ARM学院大部分工作重心都放在智能机器人上-Brandt期望在今后几年内看到快速增长。

所有人都看过汽车世界 长线工业机器人视频技术都非常成熟但这些机器人往往只做一件事 极好 重复重复并非你必指的机能机器人 因为他们适应能力极有限

部分受过去十年协作机器人日益受欢迎启发, Brandt设想未来制造场景, 人和机器人安全有效协作使用易处理产品线变换的自适应灵活机器人系统自动化传统上由大公司保留, 未来几年Brandt期望中小型企业以增速采用机器人

类似AI技术将改变我们看待制造业的方式和我们定义并实现不同生产率水平的方式,Brandt表示,但期望看到劳动力方面的新方式策略

无法绕过它这不是新现象上几个世纪以来,我们看到新技术到来老技术退伍后, 劳动力变换并适应基本新现实会很有趣的