人工智能协同移动机器人：制造业自动化的以人为本之路

采用机器人技术的制造业可以获得明显的效率和安全性提升，但是决策者仍然面临挑战。复杂的制造过程可能会带来新的、不可预见的问题，但人工智能协同移动机器人可以提供更为简洁的解决方案。这些机器人可以与人类工人合作，提供更好的解决方案。

协同优势：人工智能与人类直觉的结合

全球协同机器人市场正在经历爆炸式增长，预计到2025年，销量将达到735千台。这种增长是由有效的自动化实施所驱动的，这些实施不仅仅是替代人类的能力，还要增强人类的能力。

传统的工业机器人需要安全屏障和大量投资，而协同机器人（cobots）则是为与人类共享工作空间而设计的。它们易于使用和学习，使得它们可以快速被现有的操作所采用。最近的人工智能进步为人类提供了更多的编程、部署和交互的机会。

老式机器人需要强大的现场支持团队，而这种方法对于大多数中小型制造企业（SMMs）来说是不可行的，因为它们已经面临着显著的专业知识缺口和吸引及留住具有自动化技能的人才的困难。转向人工智能协同系统可以弥补这一缺口。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完成工厂地板上的任务，展示给它一个任务。这样就消除了对专门编程的需求，也消除了采用的一大障碍。

安全第一：人工智能协同机器人如何减少工伤

在任何制造业环境中，安全都是首要的，无论工人是在工厂地板上处理重型材料还是在仓库中整理库存。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，人工智能自主机器人可以让员工感到安心。

安全优势来自多种因素：

先进碰撞检测： 协同机器人具备安全交互功能，包括速度和分离监测（SSM）和功率和力限制（PFL），以防止碰撞和减轻碰撞后的伤害。

危险任务自动化： 当人工智能机器人接管人类操作员的重复任务时，受伤的风险完全消除。危险、重复的任务是工厂工人面临的最高风险，也是人类参与不太必要的任务的典型例子。

实时环境感知： 传感器技术的进步提高了人类检测和环境感知的能力，减少了事故的可能性，使人工智能协同机器人更加响应人类的存在。

无复杂性扩展：发展您的自动化战略

人工智能使得协同机器人可以无限扩展。在材料运输机器人将托盘从一个位置运输到另一个位置的工厂中，所需的机器人数量会随着需求而增长。随着业务的增长，新的机器人可以以相对较低的成本添加，而不是进行全面机器人改造。

这种扩展性体现在多个方面：

任务灵活性： 单个协同机器人可以服务多种目的，并根据公司的需求处理不同复杂度的任务。许多这样的机器人可以配备附件或工具，以便快速更改用途。

部署速度： 为全面的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。人工智能协同机器人可以在几周内或更短的时间内被添加到工作流中，并开始产生投资回报率（ROI）。

网络效应： 无法或不愿意改造流程的组织可以引入单个协同机器人，并在自然的进展中扩展到多个单位，这样就可以降低学习曲线。

此外，协同机器人通常体积紧凑，适合狭窄的工厂布局和快速变化的楼层计划。这种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，后者从头开始建造工厂，棕地自动化需要能够与现有资产和基础设施集成的解决方案，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，人工智能协同机器人独特地适应于克服这一核心挑战，使自动化变得可及，而无需对整个操作进行彻底改造。

实际应用：人工智能协同机器人展现其优势

人工智能协同机器人在执行人类无法或不愿执行的任务时表现最佳。需要极高精度或重复的任务可能会让人类感到紧张和疲劳，人类的错误可能会阻碍生产。这些机器人通常与制造业任务如装配线或材料处理有关，但它们也可以通过其他方式增强公司的劳动力：

电子制造业： 预计电子行业将在2025年至2030年期间注册最快的复合年增长率（CAGR），这得益于电子制造过程日益复杂，需要高精度和重复性。

医疗支持： 具有先进人工智能的协同机器人正在被考虑用于协助医疗保健提供者提供患者护理。诸如药物递送和辅助康复锻炼等相对平凡的任务是协同机器人可以表现出色的明显机会。

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、轻松地合作的地方，执行类似的任务，同时人类提供指导。

展望未来：人机协同的未来

人工智能协同机器人代表着制造业自动化的光明未来。协同机器人的未来前景广阔，其作用将继续扩展到农业、医疗保健和物流等行业。随着人工智能和机器学习技术的进步，协同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，我们无法准确预测哪些新能力将被开发出来，或何时会到来。然而，研究人员和行业领袖已经表达了他们希望人工智能能够以更自然的方式直接从人类身上学习，保留指令，甚至在不确定时提出问题的愿望。

视觉语言理解和自然语言处理对于人工智能和协同机器人来说都是至关重要的，因为它们允许没有技术知识或编码经验的人们可以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维护的机器人，将使维护变得比以往任何时候都容易。配备互联网访问的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，而是合作伙伴关系。通过将熟练的人类工人的聪明才智与智能、适应性机器相结合，我们可以解决劳动力危机并释放我们最重要的制造商的全部潜力。这种以人为本的自动化途径将使我们能够建立一个更加坚韧、竞争力更强、生产力更高的工业未来，造福所有人。