ABB Robotics dodaje AI Robot Trainer do modułu Fashion Inductor

15 października 2026 r. ABB Robotics wprowadziła na rynek rozwiązanie, które określa jako pierwsze kompleksowe, oparte na systemie wizyjnym rozwiązanie fizycznej sztucznej inteligencji klasy przemysłowej. W ramach rozwiązania AI Robot Trainer zintegrowano z modułem funkcjonalnym Fashion Inductor przeznaczonym do logistyki branży modowej. Firma poinformowała, że dodanie tego rozwiązania zmniejsza nawet o 75% nakład pracy związany z pracami inżynieryjnymi i uruchomieniem systemu w przypadku integratorów wdrażających aplikacje logistyczne dla branży modowej oparte na sztucznej inteligencji.

Jak poinformowała firma, ulepszenie zapowiedziane w Zurychu w Szwajcarii ma ułatwić integratorom wdrażanie, skalowanie i ciągłą optymalizację aplikacji logistycznych dla branży modowej, przy mniejszym nakładzie pracy i ograniczonym ryzyku. Craig McDonnell, dyrektor zarządzający działu branżowego w ABB Robotics, powiedział w komunikacie, że aplikacje charakteryzujące się dużą zmiennością tradycyjnie trudno było automatyzować, a zarazem należą one do obszarów, w których fizyczna sztuczna inteligencja oferuje największe możliwości. „Fashion Inductor z AI Robot Trainer to nasze pierwsze w pełni kompleksowe rozwiązanie fizycznej sztucznej inteligencji oparte na systemie wizyjnym. Pokazuje ono, jak można wdrażać, obsługiwać i stale optymalizować inteligentną automatyzację na skalę przemysłową” — powiedział McDonnell.

Wstępnie wytrenowane modele wizyjne i ponowne trenowanie w zamkniętej pętli

AI Robot Trainer zapewnia wstępnie wytrenowane modele wizyjne dostosowane do branży modowej, narzędzia przeznaczone do konkretnych zastosowań oraz możliwość szybkiego ponownego trenowania. ABB poinformowała, że platforma pomaga integratorom systemów wdrażać, dostosowywać i stale optymalizować aplikacje w miarę zmiany wymagań, bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji.

Proces ponownego trenowania działa w ciągłej zamkniętej pętli: monitoruje pracę robota, wykrywa anomalie, generuje nowe dane treningowe modeli i wdraża ulepszenia w robocie fizycznym. Według ABB modele sztucznej inteligencji są stale udoskonalane przez cały cykl życia systemu. Proces ten obejmuje ustrukturyzowane, szybkie ponowne trenowanie dostosowane do konkretnej komórki roboczej, a postępy są oceniane na podstawie rzeczywistych celów wydajnościowych i zmieniających się warunków pracy.

Na stronie produktu Fashion Inductor AI Robot Trainer opisano jako opartą na systemie wizyjnym platformę fizycznej sztucznej inteligencji ABB Robotics, stworzoną z myślą o zmienności charakterystycznej dla zastosowań w branży modowej. Wśród jej możliwości ABB wymienia szybkie dostosowywanie się do zmian produktów i opakowań oraz ciągłe doskonalenie dzięki ponownemu trenowaniu w całym cyklu życia systemu. Firma zaznacza, że w przeciwieństwie do tradycyjnych systemów automatyzacji moduł stale poprawia wydajność za pomocą tego procesu działającego w zamkniętej pętli.

Bliźniak cyfrowy i architektura sterowania

Ulepszony moduł wprowadza nowego bliźniaka cyfrowego — dokładną replikę oprogramowania modułu — łączącego Application Controller Platform, Automatic Path Planning, AI Robot Trainer i RobotStudio. ABB poinformowała, że bliźniak przyspiesza uruchomienie systemu i zapewnia większą elastyczność konfiguracji, w tym możliwość integracji komponentów innych firm, takich jak chwytaki.

RobotStudio stanowi podstawę wirtualnego projektowania, symulacji i walidacji na wszystkich etapach cyklu życia systemu, a sterownik robota OmniCore pełni w produkcji funkcję warstwy wykonawczej. Na stronie produktu podano, że zintegrowany bliźniak cyfrowy łączy wszystkie elementy oprogramowania, co umożliwia szybsze uruchomienie systemu, uproszczoną walidację oraz elastyczne skalowanie i dostosowywanie aplikacji w miarę zmiany wymagań.

Wydajność, dokładność i powiązany sprzęt

Fashion Inductor zaprojektowano z myślą o zmienności w logistyce branży modowej i odzieżowej, gdzie produkty, opakowania i warunki pracy nieustannie się zmieniają. ABB deklaruje wydajność do 1300 sztuk na godzinę na komórkę roboczą oraz docelową dokładność pobierania przekraczającą 99,5%. Parametry te zapewniają funkcja Automatic Path Planning oparta na sztucznej inteligencji, dokładność ruchu oraz technologia wizyjna dostosowana do konkretnego zastosowania. W danych technicznych na stronie produktu podano dokładność powyżej 99,5% i wydajność do 1300 pobrań na godzinę.

Wśród powiązanych ofert wymienionych przy module znajdują się Robotic Item Picker, Robotic Parcel Inductor oraz roboty IRB 1300 i IRB 2600. ABB udostępnia również do pobrania pięcioetapowy poradnik dotyczący sortowania i podawania odzieży. Wskazano w nim niedobory pracowników, sezonowe szczyty popytu i zmieniający się asortyment jako czynniki mogące ograniczać ręczne podawanie produktów do sortownika.

Rodzina Item Picking — historia i plany rozwoju

ABB wprowadziła Fashion Inductor wraz z Parcel Inductor jako moduły funkcjonalne oparte na sztucznej inteligencji, należące do rodziny Item Picking przeznaczonej dla logistyki i łańcuchów dostaw w handlu elektronicznym. Firma poinformowała, że oba moduły wykorzystują opartą na sztucznej inteligencji technologię wizyjną do obsługi nieznanych i losowo rozmieszczonych przedmiotów w nieuporządkowanym otoczeniu, osiągając dokładność pobierania powyżej 99,5%. Dodała też, że sztuczną inteligencję można wytrenować tak, by wykrywała i odrzucała przedmioty, których nie da się podać do systemu, takie jak produkty kuliste lub cylindryczne. Wcześniej podano, że Fashion Inductor może obsługiwać do 1300 pobrań na godzinę w przypadku odzieży i akcesoriów pakowanych w foliowe woreczki, a Parcel Inductor — do 1500 pobrań na godzinę w przypadku pudeł, toreb, kopert i paczek.

Według wcześniejszego komunikatu oba moduły były dostarczane wstępnie zintegrowane, a ich uruchomienie mogło zająć zaledwie tydzień. Do integracji robotów, chwytaków i kamer za pomocą jednego komputera i interfejsu użytkownika wykorzystywały Application Controller Platform ABB.

ABB opisuje Fashion Inductor z AI Robot Trainer jako pierwszy krok w szerszym wdrażaniu fizycznej sztucznej inteligencji opartej na systemach wizyjnych, stanowiącej kluczowy element prac nad robotyką o większym stopniu autonomii i wszechstronności. Na stronie programu Autonomiczna i wszechstronna robotyka ABB przedstawia roboty AVR jako wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję do łączenia sześciu obszarów kompetencji: interakcji człowieka z robotem, sensoryki i percepcji, inteligencji i autonomicznego rozumowania, sterowania ruchem i bezpieczeństwa, nawigacji oraz chwytania i zręczności. Firma poinformowała, że to samo podejście oparte na AI Robot Trainer będzie wdrażane w kolejnych zastosowaniach ABB Robotics wykorzystujących systemy wizyjne do końca I kwartału 2027 r.