ABB Robotics добавила AI Robot Trainer в модуль Fashion Inductor

15 октября 2026 года ABB Robotics представила то, что компания называет своим первым сквозным промышленным решением на основе физического ИИ с компьютерным зрением: AI Robot Trainer интегрирован в функциональный модуль Fashion Inductor для логистики в индустрии моды. По словам компании, это дополнение позволяет системным интеграторам сократить затраты на проектирование и ввод в эксплуатацию до 75% при внедрении приложений для логистики в индустрии моды на базе ИИ.

Как сообщила компания, обновление, о котором было объявлено в Цюрихе, Швейцария, призвано помочь интеграторам с меньшими затратами и рисками внедрять, масштабировать и непрерывно оптимизировать решения для логистики в индустрии моды. В сообщении Крейг Макдоннелл, управляющий директор направления «Отраслевые решения» ABB Robotics, отметил, что приложения с высокой степенью изменчивости традиционно трудно автоматизировать, однако именно в них открываются одни из самых широких возможностей для физического ИИ. «Fashion Inductor с AI Robot Trainer — наше первое сквозное решение на основе физического ИИ с компьютерным зрением. Оно показывает, как интеллектуальную автоматизацию можно внедрять, эксплуатировать и непрерывно оптимизировать в промышленных масштабах», — сказал Макдоннелл.

Предварительно обученные модели компьютерного зрения и переобучение с обратной связью

AI Robot Trainer включает предварительно обученные модели компьютерного зрения, разработанные специально для индустрии моды, инструменты для конкретных приложений и возможности быстрого переобучения. По словам ABB, платформа помогает системным интеграторам внедрять и адаптировать приложения, а также непрерывно оптимизировать их по мере изменения требований — без необходимости обладать специальными знаниями в области ИИ.

Процесс переобучения представляет собой непрерывный замкнутый цикл: система отслеживает работу робота, выявляет аномалии, формирует новые данные для обучения модели и передает улучшения обратно физическому роботу. По данным ABB, модели ИИ постоянно совершенствуются на протяжении всего жизненного цикла системы с учетом реальных целевых показателей производительности и меняющихся условий эксплуатации благодаря структурированному быстрому переобучению для каждой отдельной ячейки.

На странице продукта Fashion Inductor AI Robot Trainer описан как платформа ABB Robotics для физического ИИ на основе компьютерного зрения, специально разработанная для работы в изменчивых условиях индустрии моды. Среди ее возможностей ABB указывает быструю адаптацию к меняющимся товарам и упаковке, а также непрерывное совершенствование благодаря переобучению на протяжении всего жизненного цикла. Компания также отмечает, что, в отличие от традиционных систем автоматизации, модуль непрерывно повышает производительность за счет этого замкнутого цикла.

Архитектура цифрового двойника и системы управления

В обновленном модуле появился новый цифровой двойник — точная копия программного обеспечения модуля, объединяющая Application Controller Platform, Automatic Path Planning, AI Robot Trainer и RobotStudio. По словам ABB, цифровой двойник ускоряет ввод в эксплуатацию и обеспечивает большую гибкость при настройке, в том числе позволяет интегрировать сторонние компоненты, например захваты.

RobotStudio служит основой для виртуального проектирования, моделирования и проверки системы на протяжении всего ее жизненного цикла, а роботизированный контроллер OmniCore выполняет функции уровня управления исполнением в производстве. Согласно странице продукта, интегрированный цифровой двойник объединяет все программные компоненты, что ускоряет ввод в эксплуатацию, упрощает проверку и позволяет масштабировать и адаптировать приложения по мере изменения требований.

Производительность, точность и сопутствующее оборудование

Fashion Inductor разработан с учетом изменчивости логистики в индустрии моды и одежды, где товары, упаковка и условия эксплуатации постоянно меняются. ABB заявляет о производительности до 1 300 изделий в час на одну ячейку и целевом показателе точности захвата выше 99,5%. Этого позволяют достичь Automatic Path Planning на базе ИИ, высокая точность движений и технология компьютерного зрения, разработанная для конкретных приложений. В технических характеристиках на странице продукта указаны точность выше 99,5% и производительность до 1 300 захватов в час.

В числе сопутствующих решений, представленных вместе с модулем, — Robotic Item Picker, Robotic Parcel Inductor, а также роботы IRB 1300 и IRB 2600. ABB также предлагает скачать руководство из пяти шагов по сортировке и подаче одежды. В нем нехватка рабочей силы, сезонные пики и изменение ассортимента названы факторами, ограничивающими возможности ручной подачи изделий в сортировочную систему.

История семейства Item Picking и планы по его расширению

ABB представила Fashion Inductor наряду с Parcel Inductor как функциональные модули на базе ИИ в составе семейства Item Picking для логистики и цепочек поставок в электронной коммерции. По словам ABB, оба модуля используют технологию компьютерного зрения на базе ИИ, чтобы работать с неизвестными и хаотично расположенными предметами в неструктурированной среде, обеспечивая точность захвата выше 99,5%. ИИ можно обучить распознавать и отбраковывать предметы, которые нельзя подавать в систему, например сферические или цилиндрические изделия. В более раннем сообщении для Fashion Inductor была заявлена производительность до 1 300 захватов в час при работе с одеждой и аксессуарами в полиэтиленовых пакетах, а для Parcel Inductor — до 1 500 захватов в час при работе с коробками, пакетами, конвертами и посылками.

Согласно тому сообщению, оба модуля поставлялись предварительно интегрированными, а ввод в эксплуатацию мог занимать всего одну неделю. Для объединения роботов, захватов и камер через единый компьютер и пользовательский интерфейс использовалась Application Controller Platform компании ABB.

ABB описывает Fashion Inductor с AI Robot Trainer как первый шаг в более масштабном внедрении физического ИИ на основе машинного зрения — ключевого направления работы компании над созданием более автономных и универсальных роботов. На странице программы «Автономная универсальная робототехника» ABB рассказывает, что роботы AVR используют генеративный ИИ, объединяющий шесть областей: взаимодействие роботов с людьми, сенсорное восприятие, интеллект и автономное рассуждение, управление движением и безопасность, навигацию, а также захват объектов и ловкость. Компания заявила, что тот же подход на базе AI Robot Trainer будет распространяться на другие приложения ABB Robotics с машинным зрением вплоть до I квартала 2027 года.