Otomatisasi proses robot keempat yang akan datang

Robot industri modern memberikan banyak keuntungan yang menjadi perhatian utama para pembuatnya, tetapi mereka juga secara inheren tidak aman dan merupakan tugas pembuat untuk memastikan kondisi konstruksi yang terlindungi bagi para profesional.

Namun, kemewahan mekanis yang benar-benar mekanis dapat memiliki banyak keuntungan, termasuk menekankan konsistensi manajerial dan meningkatkan profitabilitas di lantai pabrik. Membersihkan bahaya dari robot mekanik sangat penting; Namun, mengetahui dari mana harus memulai bisa jadi menjengkelkan.

Apa yang terlibat dalam penilaian risiko keselamatan robot industri?

Mensurvei risiko inovasi robot mekanik adalah tahap pertama dalam mencapai kesejahteraan mekanik di lingkungan pabrik pengolahan. Penilaian risiko yang tepat dari otonomi aplikasi mekanis biasanya mencakup dua tahap: pemeriksaan risiko dan penilaian risiko.

Investigasi risiko mungkin merupakan prosedur yang lebih komprehensif dari keduanya dan secara teratur membutuhkan tiga perkembangan berbeda: identifikasi titik potong untuk perangkat mekanis, identifikasi potensi bahaya yang terkait dengan pembangkitan, dan penilaian karakteristik bahaya dari bahaya.

Sementara sedikit dari setiap produk individu akan memiliki kemampuan untuk mengambil perkembangan yang tepat ini setelah perkembangan yang tepat ini, ini adalah dasar yang memadai untuk penilaian risiko otomatis modern yang sesuai.

Kecerdasan buatan (AI) diatur untuk mengecewakan setiap industri yang dapat dipahami, dan teknologi mekanik modern adalah sama. Kombinasi intens dari teknologi mekanik dan kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin membuka jalan menuju hasil mekanisasi yang benar-benar baru.

Saat ini, kemampuan mental buatan manusia dan pembelajaran mesin sedang dihubungkan dengan cara yang dibatasi dan meningkatkan kemampuan kerangka kerja robot mekanik. Kami masih belum dapat mencapai kapasitas maksimum teknologi mekanik dan pengkondisian mesin, namun aplikasi saat ini menjanjikan.

Ada empat bidang tindakan robotika yang dipengaruhi AI dan pembelajaran mesin untuk membuat aplikasi yang ada menjadi lebih efisien dan produktif. Tingkat AI dalam otonomi mekanik meliputi:

1. Visi – AI membantu robot mengidentifikasi hal-hal yang belum pernah mereka lihat sebelumnya dan memahami hal-hal dengan lebih detail.

2. Grab – Robot juga belum pernah melihat hal-hal yang menggunakan kecerdasan buatan dan penangkapan mesin untuk membantu mereka menentukan posisi dan latar depan terbaik untuk menangani protes.

3. Kontrol Gerakan – Pembelajaran mesin membantu bot dalam kolaborasi dinamis dan penghindaran rintangan sambil mempertahankan efisiensi.

4. Informasi – Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin membantu robot memahami contoh informasi fisik dan strategis agar proaktif dan berperilaku dengan cara yang sama.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin masih dalam masa pertumbuhan dalam hal aplikasi mekanis, namun sekarang memiliki dampak yang diperlukan.

Dua jenis aplikasi robot industri yang menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin

Aplikasi rantai pasokan dan logistik melihat sebagian besar penggunaan AI dan pembelajaran mesin dalam menerapkan otonomi.

Dalam satu kasus, lengan mekanik bertanggung jawab untuk menangani kotak umpan padat yang dikumpulkan di dalam es. Ice mengubah status artikel – bot tidak sesekali menampilkan bagian yang berbeda, sebenarnya ia terus-menerus memberikan bagian yang terdiri dari berbagai macam. Kecerdasan buatan memungkinkan robot untuk membedakan dan memanipulasi elemen-elemen ini, meskipun variasinya juga cocok.

Kasus besar lainnya dari pembelajaran mesin melibatkan pengambilan dan penempatan lebih dari 90.000 bagian tulis yang berbeda ke dalam pusat distribusi. Ukuran bagian komponen ini tidak akan berguna dalam robot tanpa adaptasi mesin, tetapi sekarang para profesional dapat terus-menerus mendukung gambar robot dari bagian-bagian baru, dan kemudian robot akan dapat menangani bagian-bagian tertulis ini secara efektif.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan mengubah robot mekanik. Sementara perkembangan ini masih dalam tahap awal, mereka akan terus mendorong batas-batas dari apa yang dapat dibayangkan dengan mekanisasi mekanis modern selama dua dekade ke depan.

Robot linier adalah jenis robot mekanik yang hanya bergerak dalam garis lurus bukan berputar ke segala arah. Mereka biasanya mencakup beberapa kepala tomahawk utama dan kemampuan untuk saling berhadapan.

Robot linier adalah jenis robotika modern yang sangat terfokus yang menunjukkan utilitas luar biasa dalam aplikasi tertentu. Tidak semua posisi berguna untuk menggunakan robot tegak; Namun, ada preferensi untuk menggunakan bot langsung dalam situasi tertentu.

Manfaat robot linier

Karena robot linier tidak memiliki tomahawk aksial dan hanya bergerak dalam satu arah, mereka biasanya lebih akurat daripada robot mekanik konvensional. Struktur mekanisnya secara alami membatasi kemajuan rotasi, memperluas akurasi serta pengulangan robot hidup.

Redundansi adalah karakteristik utama robot modern dan salah satu kondisi yang paling menguntungkan. Redundansi menuntut kualitas yang lebih tinggi dan komponen yang lebih andal pada ukuran generasi yang tidak mengejutkan.

Robot linier, bila digunakan sebagai bagian dari aplikasi yang benar, dapat mencapai kualitas dan konsistensi yang lebih besar melalui pengulangan proses.

Otomatisasi robot adalah inovasi yang berkembang pesat. Hanya dalam beberapa dekade, robot modern telah menjadi biasa di pengaturan pabrik di seluruh dunia, dan mereka masih mendapatkan efisiensi dan utilitas di mana-mana.

Penerapan otonomi telah menyebabkan pemberontakan di majelis – perlu untuk melihat apa yang terjadi selanjutnya dengan alasan bahwa inovasi ini jauh dari melakukan yang mengganggu cara kita membuat dan menyebarkan barang.

Tren Otomasi Robot Teratas untuk Ditonton

Robot akan terus mengubah manufaktur dari banyak perspektif, namun, ada 6 penyimpangan dalam komputasi mekanik yang akan mengambil peran utama lebih cepat daripada nanti.

1. Penerimaan teknologi Industrial Internet of Things (IIoT)

Robot secara bertahap akan menggerakkan sensor fantastis di tepi ciptaan untuk mengumpulkan informasi yang sebelumnya terlarang bagi penciptanya. Pola ini sedang berlangsung dan akan mengarah pada tingkat profitabilitas dan efektivitas yang baru.

2. Keamanan siber modern sebagai prioritas

Ketika bot menjadi lebih terikat pada kerangka kerja internal untuk mengumpulkan informasi, risiko keamanan siber meningkat. Produsen harus mengatasi kerentanan dalam prosedur mereka dan menerapkan keamanan siber yang luas untuk memastikan mereka menciptakan perisai yang andal.

3. Analisis data besar telah menjadi pembeda kompetitif

Robot akan menjadi sumber utama data di lantai pabrik industri. Meskipun demikian, mengumpulkan informasi hanyalah sebagian kecil dari kedahsyatannya. Produsen harus mengaktifkan kerangka kerja untuk menyortir dan menyelidiki sebagian besar data ini dengan tujuan akhir untuk melacaknya.

4. Arsitektur otomatisasi terbuka akan diimplementasikan

Ketika komputasi mekanis meningkat melalui pemilihan papan, persyaratan untuk arsitektur mekanis terbuka berkembang. Pemain yang berkembang di industri akan bekerja dengan asosiasi industri untuk menyediakan model dan dokumen terbuka yang membuat koordinasi mekanis tidak terlalu menuntut sementara pada saat yang sama meningkatkan kesamaan item.

5. Solusi virtual akan menyerang operasi fisik

Pengaturan virtual akan menjadi bagian penting dari otonomi aplikasi mekanis. Salah satu aplikasi pengembangan saat ini adalah pencitraan virtual kerangka kerja otomatis untuk validasi ide dan pemrograman offline.

6. Popularitas robot komunitas akan terus meningkat

Robot komunitas dapat beroperasi dengan aman di dekat orang dan biasanya jauh lebih murah daripada mitra modern mereka. Ketika robot berorientasi masyarakat menjadi lebih efisien di lingkungan modern dan ekstrem, mereka akan melihat penerimaan yang lebih menonjol oleh pembuat persyaratan ROI yang ketat.

Otomatisasi robot telah menjadi inovasi progresif di sektor perakitan, namun masih siap untuk mengubah bisnis selama dua tahun ke depan. Keenam pola di atas kemungkinan akan menjadi perkembangan paling berpengaruh dalam otomasi robot nantinya. Jadi di Masa Depan, robot akan mengambil alih dunia dengan teknologi kerja mereka sendiri, dan ada masa depan yang bagus untuk otomatisasi robotika, kecerdasan buatan. Untuk menjadi ahli dalam robotika, seseorang harus mendapatkan pengetahuan dari pelatihan RAP di Chennai. Sampai sekarang, Greens Technology adalah penyedia Otomasi Proses Robotik – Pelatihan RPA terbaik dan terkemuka di Chennai. Pelatihan RPA berperingkat teratas di India menawarkan pelatihan perangkat RPA real-time yang berguna (Blue Prism, Automation Anywhere, UI Path) dengan proyek real-time, pengenalan pekerjaan, dan panduan sertifikasi. Kursus pelatihan kami dijamin 100% berhasil. Pelatihan RPA di Chennai

Teknologi

Leave a Reply

Comment
Name*
Mail*
Website*