Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin membantu lebih banyak robot
Ada tren yang berkembang menuju penggunaan AI dalam robotika dan otomatisasi. Secara khusus, munculnya kecerdasan buatan generatif telah membuka kemungkinan baru. Produsen robot telah mulai mengembangkan antarmuka yang digerakkan AI generatif yang memungkinkan pengguna untuk memprogram sistem secara lebih intuitif menggunakan bahasa alami daripada kode. Pekerja tidak akan lagi membutuhkan keterampilan pemrograman khusus untuk memilih dan menyesuaikan gerakan robot.
Contoh lain dari kombinasi teknologi adalah penggunaan AI prediktif untuk menganalisis data kinerja robot dan menentukan keadaan peralatan di masa depan, sementara pemeliharaan prediktif dapat menghemat biaya downtime mesin produsen.
Pemeliharaan prediktif memiliki potensi untuk menghemat biaya.
Algoritma pembelajaran mesin juga dapat menganalisis data dari beberapa robot yang melakukan proses yang sama untuk optimasi. Secara umum, semakin banyak data algoritma pembelajaran mesin diberikan, semakin baik kinerjanya.
Robot kolaboratif memperluas ke aplikasi baru
Kolaborasi manusia-mesin masih merupakan tren utama dalam robotika.
Kemajuan yang cepat dalam sensor, teknologi penglihatan, dan grippers pintar memungkinkan robot untuk menanggapi perubahan lingkungan secara real time untuk bekerja dengan aman bersama pekerja manusia.
Aplikasi robot kolaboratif menyediakan alat baru untuk pekerja manusia, mengurangi beban dan dukungan mereka. Robot kolaboratif dapat membantu dengan tugas yang membutuhkan pengangkatan berat, gerakan berulang, atau bekerja di lingkungan berbahaya.
Berbagai aplikasi kolaboratif yang ditawarkan oleh produsen robot terus berkembang, dan pengembangan pasar terbaru adalah peningkatan aplikasi pengelasan robot kolaboratif, yang disebabkan oleh kekurangan tukang las yang terampil.
Permintaan menunjukkan bahwa otomatisasi tidak menyebabkan kekurangan tenaga kerja, tetapi menyediakan cara untuk menyelesaikannya.
Akibatnya, cobot akan melengkapi daripada mengganti investasi dalam robot industri tradisional, yang beroperasi lebih cepat dan karenanya tetap penting untuk meningkatkan produktivitas untuk mengatasi margin produk yang rendah.
Pesaing baru memasuki pasar, dan kekhawatiran khusus adalah cobot. Manipulator seluler mengotomatiskan penanganan material. Manipulator seluler dapat mengotomatiskan tugas penanganan material di industri seperti otomotif, logistik atau kedirgantaraan.
Mereka menggabungkan mobilitas robot seluler dengan ketangkasan senjata robot kolaboratif, yang memungkinkan mereka untuk menavigasi lingkungan yang kompleks dan memanipulasi objek, yang sangat penting untuk aplikasi manufaktur.
Robot ini dilengkapi dengan sensor dan kamera yang dapat melakukan tugas inspeksi dan pemeliharaan pada mesin dan peralatan. Salah satu keuntungan dari manipulator seluler adalah kemampuan mereka untuk berkolaborasi dan mendukung pekerja manusia. Kekurangan tenaga kerja yang terampil dan karyawan yang melamar pekerjaan pabrik dapat meningkatkan permintaan.
Kembar digital membantu mengoptimalkan kinerja
Teknologi kembar digital semakin banyak digunakan sebagai alat untuk mengoptimalkan kinerja sistem fisik dengan membuat salinan virtual.
Ketika robot menjadi lebih terintegrasi secara digital di pabrik, kembar digital dapat menggunakan data dari operasi dunia nyata mereka untuk menjalankan simulasi dan memprediksi hasil yang mungkin.
Teknologi kembar digital dapat memeriksa semua percobaan sebelum menyentuh dunia fisik, dapat diuji stres dan dimodifikasi tanpa menciptakan bahaya keselamatan, dan pada saat yang sama menghemat biaya. Teknologi kembar digital dapat secara efektif menjembatani kesenjangan antara dunia analog dan dunia fisik.
Robot humanoid akan bergerak maju
"Robotika menyaksikan kemajuan besar dalam robot humanoid yang dirancang untuk melakukan berbagai tugas di berbagai lingkungan."
Desain humanoid dengan dua lengan dan dua kaki membuat robot ini fleksibel untuk digunakan di lingkungan yang dibangun untuk manusia. Akibatnya, perusahaan mungkin merasa lebih mudah untuk mengintegrasikan robot humanoid ke dalam infrastruktur dan fasilitas yang ada, seperti gudang.