无论是移动化还是增加人工智能,一系列机器人正出现在制造领域——而且更多的机器人即将出现。

A3公司总裁杰夫•伯恩斯坦说:“事情真的在飞速发展,很多行业都在实现自动化。”

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移动中的机器人

移动机器人正在震动制造业。MiR的马特·查尔斯讨论了机器人的趋势——包括灵活性、安全性和人工智能——以及潜在的机器人客户如何开始。

机器人技术:现在的趋势

A3公司总裁杰夫•伯恩斯坦表示,该行业的发展速度比以往任何时候都要快,而且有很多新趋势值得关注,包括移动机器人、人工智能和自动化的崛起。

根据国际机器人联合会(IFR)的数据,“在十年内(2010-2019年),全球工厂的工业机器人年装机量增加了两倍多,达到38.1万台。”

正如你所料,这场大流行也给该行业留下了印记。

国际机器人联合会(International Federation of robotics)在关注机器人发展趋势时发布了一份声明:“机器人技术的进步正在促进机器人的普及,”国际机器人联合会秘书长苏珊·比勒(Susanne Bieller)博士说。“COVID-19大流行并未开启任何新趋势,但它加速了机器人的使用,超出了现有的做法。在这方面,疫情已被证明是行业变革的最大单一驱动力。”

在这里,我们将看看机器人在过去几年里是如何发展的,这要归功于技术的进步和当前的事件,并讨论一些可以改善制造过程的趋势。


革命来了

虽然机器人行业的许多领域都在蓬勃发展,但移动机器人尤其突出。尽管机器人的机动性将继续进步,但它现在已经可以使用了。正如国际机器人联合会(International Federation of Robotics)所言:“移动革命已经到来!”

IFR在其2021年6月发表的论文《移动革命》(A mobile Revolution)中写道:“尽管研究人员自20世纪40年代以来一直在研究自主移动技术,但自主移动机器人直到最近10年才在商业上可行。”“这主要是由于更强大和更便宜的计算能力。这导致了传感器、视觉和分析技术的快速发展,使机器人能够实时连接到他们的环境。今天,“自主移动机器人”显示出两位数的增长。

“移动机器人中增长最快的部分是自主移动机器人(AMR)。AMR可能只包含一个自主移动平台或基座,可以装载货物进行运输。”

论文接着说,“amr经常充当‘粘合剂’,将整个流程中不相关的部分连接起来,生成数据,用于获得整个流程的实时性能概述。”

MiR的新MiR1350和MiR600是Ingress protection52级自主移动机器人,这意味着它们的组件是受保护的,可以承受灰尘和水滴。

MiR的新MiR1350和MiR600是Ingress protection52级自主移动机器人,这意味着它们的组件是受保护的,可以承受灰尘和水滴。图片来源:米尔


行业的建议

MiR在美国中西部和加拿大的销售总监马特·查尔斯(Matt Charles)介绍了他对移动机器人产业的看法。MiR(移动工业机器人的缩写)提供自主移动机器人。查尔斯说,安全是这些天生协作机器人的一个大趋势。

伯恩斯坦也赞同安全的重要性。为此,A3在今年年初发布了移动机器人安全标准。(了解更多关于该标准的信息在这里.)

Charles说,第二个大趋势是,客户希望在制造流程上有灵活性。他指出,对于一般的机器人技术来说,人工智能是一个大热词。这可以采取多种形式,例如使用人工智能视觉传感器来改善路线规划,或使用人工智能来支持故障排除以减少停机时间。

在实施机器人技术时,质量始终是一个目标,有一些方法可以满足这一需求。在具体质量工作方面,查尔斯表示,如果零件不在生产线旁边,他们的机器人可能会被用于将零件转移到质量检查区域。不要自己移动部件,不管你是把它放在手推车上推过去,还是装在叉车上,让机器来做。“我们的机器人可以代替这项任务,”查尔斯说。“我们可以自动化运输的质量检查部分。它让队伍继续前进,让人们在自己的车站做自己的事情。”

机器人可以确保生产的顺利进行,从自动化工作流程到简化零件运输。在大流行期间,这种需要变得特别明显。

查尔斯说,和平号的业务一直在蓬勃发展。该公司的销售额创下了纪录,因为各公司都试图在疫情期间跟上生产的步伐。这需要一些新的方法来完成工作。

如果制造商希望提高质量并考虑使用机器人,查尔斯提供了这样的建议:“这只是一个开始。”该公司可以把一个机器人带到你的工厂,讨论自动化。他说,初步考察将包括考察挑战和潜在的“全垒打应用”。


趋势看

应用某些行业趋势可能令人生畏,但这是可能的。

2021年五大机器人趋势。资料来源:国际机器人联合会

伯恩斯坦说:“当你听到人工智能这个词时,炒作总是一个问题。”“人们脑海中会浮现出某种将要接管世界的机器。这不是我们现在的处境。我们正处在一个机器学习被用于现实世界应用的阶段。人工智能正被用于预测性维护等领域。但最常见的任务之一是:你如何拿起一个东西,抓住它,包装它,你如何把它从一堆东西中取出来,机器学习正在帮助机器人完成这些任务。我认为机器学习和人工智能有很多令人兴奋的地方。

“我们最近为协会创建了一个技术板块董事会,这是我们在过去15年创建的第一个新的技术板块。与机器学习相关的现实世界应用程序正在进行很多活动。”

随着人们对现实世界应用程序的兴趣日益浓厚,A3发布了一篇关于这个主题的白皮书,其中有一些示例。它非常受欢迎,这是有原因的。

伯恩斯坦说:“人们想知道如何将人工智能、机器人和机器视觉结合起来,如何将所有这些技术结合在一起,形成一个实用的解决方案。越来越多的公司正在研究如何做到这一点。”

移动机器人的崛起

一切都是从埃尔玛和埃尔西开始的。

根据IFR的论文,移动机器人的历史始于20世纪40年代末,当时英国生理学家w·格雷·沃尔特(W. Grey Walter)发明了两个自主移动机器人。它们是用来模拟和研究大脑中的电信号的。埃尔玛和埃尔西能够探测到光源并朝着光源移动,同时还能避开障碍物。

IFR指出,在1956年的一次会议上,人工智能研究人员聚集在一起,专注于模拟人类智能的机器,同时考虑移动性。接下来,移动机器人在20世纪60年代末和70年代初被用于研究。

商业应用仍遥遥无期。技术的进步提高了采用率。


一个新兴的领域

尽管该行业正在增长,但仍有很大的增长空间。

根据IFR的数据,“一般行业的机器人密度仍然相对较低,每10000名员工只有139台。总的来说,在全球所有被调查的国家中,机器人在一般工业中的安装潜力是巨大的。以美国为例,来自非汽车行业的机器人年度订单首次超过了汽车机器人的订单。2020年,美国的机器人销量比2019年增长了7%。”

国际机器人联合会将于10月28日发布2021年世界机器人统计数据的更新。