Connect with us

Robotik

AI-stödda samarbetande mobila robotar: Den människovänliga vägen till tillverkningsautomatisering

mm

Fördelarna med att anta robotteknik i tillverkningsprocesser är tydliga, med företag som kan vinna förbättrad effektivitet och säkerhet. Men att fatta beslut om införandet är fortfarande en utmaning för beslutsfattare. Komplexa tillverkningsprocesser kan skapa nya och oförutsedda problem när det gäller automatisering, men istället för att begrava problemen under lager av anpassad maskinvara och förprogrammerade system kan AI-stödda samarbetande mobila robotar som arbetar hand i hand med mänskliga arbetare erbjuda en mycket enklare lösning.

Samarbetsfördelen: Där AI möter mänsklig intuition

Den globala marknaden för samarbetande robotar upplever en explosiv tillväxt, med försäljningsprognoser som förväntas nå 735 000 enheter år 2025. Denna tillväxt drivs av det faktum att de mest effektiva och framgångsrika automatiseringsimplementeringarna är de som förbättrar mänskliga förmågor snarare än att ersätta dem.

Medan traditionella industrirobotar kräver säkerhetsbarriärer och stora investeringar är samarbetande robotar, eller “cobots” för kort, utformade för att dela sin arbetsplats med människor som utför liknande uppgifter. Deras enkelhet och förmåga att lära av människor gör det möjligt för dem att snabbt antas i befintliga verksamheter, och de senaste framstegen inom artificiell intelligens öppnar många fler möjligheter för människor att programmera, distribuera och interagera med dem.

Medan den traditionella robottekniken kräver en robust på-plats-stödgrupp är detta tillvägagångssätt inte möjligt för de flesta små och medelstora företag, som redan står inför en betydande kompetensgap och kämpar för att attrahera och behålla talanger med automatiseringskunskaper. Övergången till AI-stödda samarbetande system stänger detta gap. Med naturligt språk och intuitiv “inlärning genom demonstration” kan du enkelt leda en robot längs en fabriksgolvyta och visa den en uppgift. Behovet av specialiserad programmering elimineras, och med det, en primär barriär för antagande.

Säkerhet först: Hur AI-stödda cobots faktiskt minskar arbetsplatsolyckor

Säkerhet är av yttersta vikt i alla tillverkningsmiljöer, oavsett om arbetarna arbetar med tungt material på en fabriksgolvyta eller bara ordnar lager i ett lager. Skador innebär nedtid, och nedtid innebär förlorad inkomst. Med framstegen inom objektdetekterings- och erkännandeteknik kan AI-stödda autonoma robotar ge anställda lugn och ro.

Säkerhetsfördelen härrör från flera faktorer:

Avancerad kollisionsdetektering: Samarbetande robotar är utrustade med funktioner och egenskaper som möjliggör säker interaktion med mänskliga operatörer, inklusive hastighets- och separationsövervakning (SSM) som ett sätt att förhindra kollisioner, och kraft- och kraftbegränsning (PFL) för att mildra svårighetsgraden av skador efter kollision.

Farliga uppgiftsautomatisering: I de fall där en AI-stödd robot tar över en uppgift från en mänsklig operatör, elimineras skaderisken helt. Farliga, upprepade uppgifter är den största risken för de flesta fabriksarbetare, och är ett tydligt exempel på ett jobb vars resultat inte gynnas av mänskligt deltagande.

Realtidsmiljömedvetenhet: Forskning har förbättrat sensortekniker för bättre mänsklig detektering och miljömedvetenhet, vilket minskar sannolikheten för olyckor och gör AI-cobotar mer responsiva på mänsklig närvaro.

Skalbarhet utan komplexitet: Att växa din automatiseringsstrategi

Artificiell intelligens gör det också möjligt för samarbetande robotar att vara virtuellt obegränsat skalbara. I fallet med materialflyttande robotar som transporterar pallar från en plats till en annan inom en stor anläggning, skalar antalet enheter som behövs direkt med efterfrågan. När företaget växer kan nya robotar läggas till för en relativt låg kostnad jämfört med en fullskalig robotöverhållning.

Denna skalbarhet manifesterar sig på flera sätt:

Uppgiftsflexibilitet: En enda cobot kan tjäna flera syften och hantera uppgifter av varierande komplexitet beroende på företagets behov. Många sådana robotar kan utrustas med tillbehör eller instrument som möjliggör snabb omkonfigurering.

Distributionshastighet: Att återställa en fabrik för fullskalig automatisering kan ta månader eller till och med år, med omfattande ombyggnad och installation av nya kraftkällor. AI-cobotar, å andra sidan, kan läggas till i en arbetsflöde och börja ge avkastning inom veckor eller tidigare.

Nätverkseffekter: Organisationer som inte kan eller inte vill omstrukturera sina processer kan införa en enda cobot och, över tid, expandera till flera enheter i en naturlig progression som utgör en mycket lägre inlärningskurva.

Dessutom är cobotar vanligtvis kompakta i storlek, vilket gör dem till en bra passform för fabrikslayouter med smala gångar och snabbt föränderliga golvytor. Denna anpassningsförmåga är avgörande i USA, där tillverkningslandskapet till största delen består av “brunfält” – fyllda med befintliga, äldre fabriker som inte är utformade för automatisering. Till skillnad från “grönfält”-projekt i andra länder, där fabriker byggs från scratch, kräver brunfältsautomatisering lösningar som integreras i befintliga, ofta varierande, layouter utan dyra ombyggnader. Med sin kompakta storlek och förmåga att arbeta med befintliga tillgångar och infrastruktur är AI-stödda cobotar unikt lämpade att övervinna denna kärnutmaning, vilket gör automatisering tillgänglig utan en fullständig omstrukturering av verksamheten.

Verkliga tillämpningar: Där AI-stödda cobotar excellerar

Samarbetande AI-stödda robotar är som bäst när de utför uppgifter som människor inte kan eller inte vill göra. Uppgifter som kräver extrem precision eller intensiv upprepning är både stressiga och potentiellt smärtsamma, och mänskliga fel kan fördröja produktionen. De är vanligtvis associerade med tillverkningsuppgifter som monteringslinjer eller materialhantering, men de kan också förbättra en företags arbetskraft på andra sätt:

Elektroniktillverkning: Elektroniksegmentet förväntas registrera den snabbaste tillväxten från 2025 till 2030, till följd av den ökande komplexiteten i elektronisk tillverkning som kräver hög precision och upprepningsbarhet.

Hälsovårdstöd: Cobotar med avancerad AI övervägs för att assistera hälsovårdspersonal med patientvård. Ganska triviala uppgifter som läkemedelsleverans och hjälp med rehabiliteringsövningar är uppenbara möjligheter för cobotar att excellerar.

Logistik och lagerhantering: Robotanvändning i leverantörskedjor innebär att material når sin destination snabbare och, tack vare AI, med större precision. Detta är också ett område där människor och robotar kan samarbeta snabbt och enkelt, utföra liknande uppgifter medan människor ger vägledning.

Blickar framåt: Framtiden för mänsklig-robot-samarbete

AI-stödda samarbetande robotar representerar en ljus framtid för tillverkningsautomatisering. Framtiden för cobotar är lovande, med deras roll som fortsätter att expandera över branscher som jordbruk, hälsovård och logistik. Och när AI och maskinlärningstekniker utvecklas, är det samarbetande robotar som kommer att dra nytta mest av förbättrad intelligens och större autonomi.

När vi blickar framåt kan vi inte förutsäga vilka nya förmågor som kommer att utvecklas eller på vilken tidslinje de kommer att anlända. Men forskare och branschledare har varit tydliga med sin önskan att AI ska lära sig direkt från människor på ett mer naturligt sätt, behålla instruktioner och till och med ställa frågor när de är osäkra på vad de ska göra.

Visuellt språkförståelse och naturlig språkbehandling är en stor sak för både artificiell intelligens och samarbetande robotar, eftersom de tillåter människor utan teknisk kunskap eller programmeringskunskaper att interagera med dessa system med liten tvekan.

På den praktiska sidan kommer AI-stödda robotar som förutser sina egna underhållsbehov och kan enkelt förklara vad de behöver och när de behöver det, att göra underhållet enklare än någonsin tidigare. I kombination med internetåtkomst kan en flotta av autonoma robotar till och med beställa reparationstillbehör i förväg, vilket säkerställer minimal nedtid.

Framtiden för tillverkning är inte människa mot maskin; det är ett samarbetspartnerskap. Genom att kombinera skickliga mänskliga arbetares uppfinningsrikedom med intelligenta, anpassningsbara maskiner kan vi lösa arbetskrisen och frigöra den fulla potentialen hos våra viktigaste tillverkare. Denna människovänliga väg till automatisering är hur vi kommer att bygga en mer resilient, konkurrenskraftig och produktiv industriell framtid för alla.

Rishabh Agarwal är VD och medgrundare till Peer Robotics, ett företag inom samarbetsinriktad mobila robotar som han grundade 2019 med uppdraget att göra industriell automation tillgänglig för alla tillverkare. Företagets AI-aktiverade autonoma mobila robotar (AMR) använder avancerade maskinläringsalgoritmer för att dynamiskt anpassa sig till tillverkningsmiljöer, vilket möjliggör intelligent navigation, realtidsinlärningsförmåga och sömlös samverkan mellan människa och robot utan att kräva traditionell programmering eller säkerhetsinfrastruktur.