人工智能启用的协作移动机器人：制造业自动化的人性化路径

在制造业中采用机器人的好处是明显的，企业可以获得增强的效率和安全性。然而，决策者仍然面临挑战。复杂的制造过程可能会在自动化中产生新的和不可预见的问题，但与其将问题埋藏在层层的定制硬件和硬编码系统中，不如让人工智能启用的协作移动机器人与人类工人携手合作，提供一个更为精简的解决方案。

协作优势：人工智能遇上人类直觉

全球协作机器人市场正在经历爆炸式增长，预计到2025年销量将达到735千单位。这一增长是由最有效和成功的自动化实施都是增强人类能力而不是取代人类能力这一事实驱动的。

传统的工业机器人需要安全屏障和大量投资，而协作机器人（简称“cobots”）则设计为与人类共享工作空间，执行类似的任务。它们易于使用和从人类学习的能力使其能够快速被现有操作采用，最近的人工智能进步也为人类编程、部署和与其交互打开了更多途径。

老式机器人需要强大的现场支持团队，这对于大多数中小型制造企业（SMMs）来说是不切实际的，因为他们已经面临着显著的专业知识差距和难以吸引和留住具有自动化技能的人才。转向人工智能驱动的协作系统弥补了这一差距。通过自然语言和直观的“示范学习”，您可以简单地带领机器人在工厂地板上，展示任务。专用编程的需求被消除，随之而来的是主要的采用障碍。

安全第一：人工智能驱动的cobots如何减少工伤

安全是任何制造环境中的首要任务，无论工人是在工厂地板上处理重型材料还是在仓库中简单地整理库存。受伤意味着停工，停工意味着损失收入。随着物体检测和识别技术的进步，人工智能驱动的自主机器人可以让员工放心。

安全优势来自多个因素：

高级碰撞检测： 协作机器人具有功能和特性，可以安全地与人类操作员交互，包括速度和分离监控（SSM）以防止碰撞，以及功率和力限制（PFL）以减轻碰撞后受伤的严重性。

危险任务自动化： 当人工智能启用的机器人接管人类操作员的重复任务时，受伤的风险被完全消除。危险、重复的任务是工厂工人面临的最高风险的典型例子，也是人类参与不利于结果的工作的典型例子。

实时环境感知： 研究已经改进 传感器技术，以实现更好的人类检测和环境感知，减少事故的可能性，使人工智能cobots对人类存在更加响应。

可扩展性而非复杂性：扩大您的自动化战略

人工智能还使协作机器人可以虚拟无限扩展。在材料搬运机器人将托盘从一个地点运送到大型设施的另一个地点的例子中，所需的机器人数量直接随着需求而扩大。随着业务的增长，新的机器人可以以相对较低的成本添加，相比全面机器人改造。

这种可扩展性体现在多个方面：

任务灵活性： 单个cobots可以服务多种目的，并根据公司的需要处理不同复杂度的任务。许多此类机器人可以配备附件或仪器，使其能够快速改造。

部署速度： 为全面自动化改造工厂可能需要数月甚至数年时间，需要大量的改造和安装新的电源。人工智能cobots可以在几周内或更短的时间内添加到工作流中并开始产生投资回报率。

网络效应： 无法或不愿重塑其流程的组织可以引入单个cobots，并随着时间的推移扩展到多个单位，形成自然的进展，学习曲线较低。

此外，cobots通常体积紧凑，适合工厂布局中的狭窄过道和快速变化的楼层计划。这一适应性在美国至关重要，因为制造业格局主要是“棕地”——充满现有的、较旧的工厂，不适合自动化。与“绿地”项目不同，工厂从头开始建设，棕地自动化需要能够集成到现有、往往多样化的布局中，而无需昂贵的改造。凭借其紧凑的尺寸和与现有资产和基础设施合作的能力，人工智能驱动的cobots独特地适应于克服这一核心挑战，使自动化变得可及，而无需进行全面操作改造。

实际应用：人工智能启用的cobots的优势

协作人工智能启用的机器人在执行人类无法或不愿执行的任务时表现最佳。需要极高精度或强烈重复的任务既有压力，又可能造成身体伤害，人类错误可能会阻碍生产。它们通常与制造任务相关联，例如装配线或材料处理，但也可以通过以下方式增强公司的劳动力：

电子制造： 电子行业 预计从2025年到2030年将注册最快的复合年增长率，归因于电子制造过程日益复杂，需要高精度和重复性。

医疗支持： 具有高级人工智能的cobots正在被考虑用于协助医疗保健提供者进行患者护理。相对平凡的任务，如药物递送和协助康复锻炼，是cobots能够出色的明显机会。

物流和仓储： 机器人在供应链中的使用意味着材料可以更快、更准确地到达目的地。这个领域也是人类和机器人可以快速、轻松地协作、执行类似任务的领域，同时人类提供指导。

展望未来：人类-机器人协作的未来

人工智能启用的协作机器人代表着制造业自动化的光明未来。 cobots的未来 很有前途，它们的作用将继续在农业、医疗保健和物流等行业扩展。随着人工智能和机器学习技术的进步，协作机器人将从增强的智能和更大的自主性中受益最多。

展望未来，我们无法真正预测什么新的功能将被开发或在什么时间表上到来。然而，研究人员和行业领袖一直在表达他们希望人工智能能够以更自然的方式直接从人类学习，保留指令，甚至在不确定时提出问题。

视觉语言理解和自然语言处理对于人工智能和协作机器人来说都是重要的，因为它们允许没有技术知识或编码经验的人们几乎毫无犹豫地与这些系统交互。

在实际方面，能够预测自身维护需求并轻松解释其需求和何时需要的人工智能机器人，将使维护比以往任何时候都更容易。配备互联网访问权限，自主机器人群甚至可以提前订购维修用品，确保最小的停机时间。

制造业的未来不是人与机器的对立，而是一种协作伙伴关系。通过将熟练的人类工人的聪明才智与智能、适应性强的机器相结合，我们可以解决劳动力危机，释放我们最重要的制造商的全部潜力。这种人性化的自动化途径是我们将如何为所有人建立一个更具韧性、竞争力和生产力的工业未来。