ABB Robotics додає AI Robot Trainer до модуля Fashion Inductor

15 жовтня 2026 року ABB Robotics запустила, за її словами, перше наскрізне рішення фізичного ШІ промислового класу на основі машинного зору фізичний ШІ, інтегрувавши AI Robot Trainer у функціональний модуль Fashion Inductor для логістики модного одягу. Компанія заявила, що це дає змогу системним інтеграторам скоротити до 75% зусиль на інженерні роботи та введення в експлуатацію під час розгортання рішень для логістики модного одягу на основі ШІ.

За словами компанії, оновлення, про яке оголосили в Цюриху, Швейцарія, покликане допомогти інтеграторам розгортати, масштабувати й постійно оптимізувати рішення для логістики модного одягу, докладаючи менше зусиль і знижуючи ризики. У оголошенні Крейг Макдоннелл, керівний директор напряму промисловості ABB Robotics, зазначив, що автоматизувати застосунки з високою мінливістю традиційно було складно, хоча саме вони відкривають одні з найбільших можливостей для фізичного ШІ. «Fashion Inductor із AI Robot Trainer — наше перше наскрізне рішення фізичного ШІ на основі машинного зору, яке демонструє, як інтелектуальну автоматизацію можна впроваджувати, експлуатувати й постійно оптимізувати в промислових масштабах», — сказав Макдоннелл.

Попередньо навчені моделі машинного зору та замкнений цикл повторного навчання

AI Robot Trainer пропонує попередньо навчені моделі машинного зору, спеціалізовані для індустрії моди, інструменти для конкретних застосунків і можливості швидкого повторного навчання. За словами ABB, платформа допомагає системним інтеграторам розгортати, адаптувати й постійно оптимізувати застосунки відповідно до зміни вимог, не потребуючи спеціалізованих знань у сфері ШІ.

Процес повторного навчання працює як безперервний замкнений цикл: система відстежує роботу робота, виявляє аномалії, генерує нові дані для навчання моделей і впроваджує вдосконалення у фізичного робота. За даними ABB, моделі ШІ постійно вдосконалюються протягом усього життєвого циклу системи, а їхню ефективність оцінюють за реальними показниками продуктивності та з урахуванням змін умов експлуатації завдяки структурованому й швидкому повторному навчанню для кожної окремої робочої комірки.

На сторінці продукту Fashion Inductor AI Robot Trainer описано як платформу фізичного ШІ на основі машинного зору від ABB Robotics, спеціально розроблену для мінливих умов застосування в індустрії моди. Серед її можливостей ABB називає швидку адаптацію до змін асортименту товарів і пакування, а також постійне вдосконалення завдяки повторному навчанню протягом життєвого циклу. Компанія зазначає, що, на відміну від традиційних систем автоматизації, модуль постійно підвищує продуктивність завдяки цьому замкненому циклу.

Архітектура цифрового двійника та керування

В оновленому модулі з’явився новий цифровий двійник — точна копія програмного забезпечення модуля, що об’єднує Application Controller Platform, Automatic Path Planning, AI Robot Trainer і RobotStudio. За словами ABB, цифровий двійник пришвидшує введення в експлуатацію та забезпечує більшу гнучкість під час налаштування, зокрема дає змогу інтегрувати компоненти сторонніх виробників, як-от захвати.

RobotStudio є основою для віртуального проєктування, моделювання та перевірки системи протягом усього її життєвого циклу, тоді як контролер робота OmniCore виконує функцію рівня виконання у виробничому середовищі. На сторінці продукту зазначено, що інтегрований цифровий двійник об’єднує всі програмні компоненти, що дає змогу швидше вводити систему в експлуатацію, спрощує перевірку та забезпечує гнучкість для масштабування й адаптації застосунків у міру зміни вимог.

Продуктивність, точність і супутнє обладнання

Fashion Inductor розроблено для мінливих умов логістики модного одягу, де товари, пакування та умови експлуатації постійно змінюються. ABB заявляє про продуктивність до 1 300 одиниць на годину на одну комірку та цільову точність підбирання понад 99,5%; цього досягають завдяки плануванню траєкторії на основі ШІ, точності рухів і технології машинного зору, адаптованій до конкретного застосунку. У технічних характеристиках на сторінці продукту вказано точність понад 99,5% і продуктивність до 1 300 операцій підбирання на годину.

Серед супутніх пропозицій, наведених разом із модулем, — Robotic Item Picker, Robotic Parcel Inductor, а також роботи IRB 1300 і IRB 2600. ABB також пропонує завантажити посібник із п’яти кроків із сортування та подавання одягу, у якому зазначено, що нестача працівників, сезонні піки та зміни асортименту можуть обмежувати можливості ручного сортування й подавання.

Історія сімейства Item Picking і плани розширення

ABB представила Fashion Inductor разом із Parcel Inductor як функціональні модулі на основі ШІ в сімействі Item Picking для логістики та ланцюгів постачання електронної комерції. За словами ABB, обидва модулі використовують її технологію машинного зору на основі ШІ, щоб працювати з невідомими й хаотично розташованими предметами в неструктурованому середовищі; точність підбирання становить понад 99,5%. ШІ також можна навчити виявляти й відхиляти предмети, непридатні для подавання, наприклад сферичні або циліндричні вироби. У попередньому випуску для Fashion Inductor було заявлено продуктивність до 1 300 операцій підбирання на годину під час роботи з одягом та аксесуарами в поліетиленових пакетах, а для Parcel Inductor — до 1 500 операцій підбирання на годину під час роботи з коробками, пакетами, конвертами та посилками.

Згідно з тим випуском, обидва модулі постачалися попередньо інтегрованими, а введення в експлуатацію можна було виконати всього за один тиждень. Для інтеграції роботів, захватів і камер через один комп’ютер та інтерфейс користувача використовувалася Application Controller Platform від ABB.

ABB описує Fashion Inductor із AI Robot Trainer як перший крок у ширшому впровадженні фізичного ШІ на основі машинного зору — ключової складової роботи компанії над більш автономною та універсальною робототехнікою. На сторінці програми «Автономна універсальна робототехніка» ABB зазначає, що роботи AVR використовують генеративний ШІ, поєднуючи шість сфер компетенцій: взаємодію робота з людиною, сенсорне сприйняття, інтелект і автономне міркування, керування рухом і безпеку, навігацію, а також захоплення об’єктів і спритність. Компанія повідомила, що до кінця I кварталу 2027 року такий самий підхід на основі AI Robot Trainer буде поширено на інші застосунки ABB Robotics, що використовують машинний зір.