2024年全球操作機器人庫存創下約390萬臺的新紀錄，平均機器人密度（每10,000名人類工人的機器人數量）上升到151。

人工智能和機器學習幫助更多機器人

在機器人和自動化中使用人工智能的趨勢不斷增長。特別是，生成式人工智能的出現開辟了新的可能性。IFR解釋說，人工智能的這一子集專門用于從它通過訓練學到的東西中創造新的東西，而生成式人工智能已經被ChatGPT等工具普及。

機器人制造商已經開始開發生成式人工智能驅動的界面，允許用戶使用自然語言而不是代碼更直觀地對系統進行編程。專家預測，工人將不再需要專門的編程技能來選擇和調整機器人的動作。
IFR表示，技術組合的另一個例子是使用預測性人工智能來分析機器人性能數據并確定設備的未來狀態，而預測性維護可以節省制造商的機器停機成本。

在汽車零部件行業，每小時計劃外停機估計要花費130萬美元。這表明預測性維護具有節省成本的潛力。

機器學習算法還可以分析來自執行相同過程的多個機器人的數據以進行優化。IFR表示，一般來說，機器學習算法給出的數據越多，它的性能就越好。

協作機器人擴展到新應用

人機協作仍然是機器人技術的一個主要趨勢。

傳感器、視覺技術和智能抓手的快速發展使機器人能夠實時響應環境的變化，從而與人類工人一起安全地工作。

協作機器人應用程序為人類工人提供了一種新工具，減輕了他們的負擔和支持。協作機器人可以協助完成需要繁重舉重、重復運動或在危險環境中工作的任務。

機器人制造商提供的協作應用范圍不斷擴大，*近的市場發展是協作機器人焊接應用的增加，而這是由于熟練焊工的短缺。

需求表明，自動化沒有導致勞動力短缺，而是提供了解決勞動力短缺的方法。

因此，協作機器人將補充而不是取代對傳統工業機器人的投資，傳統工業機器人的運行速度要快得多，因此對于提高生產力以應對產品利潤率低仍然很重要。

此外，IFR指出，新的競爭對手正在進入市場，特別需要關注的是協作機器人。協作機器人手臂和自主移動機器人（AMR）在移動機械手中的結合提供了新的用例，可以擴大對協作機器人的需求。

移動機械手實現物料搬運自動化

移動機械手（即所謂的“MoMas”）可以自動執行汽車、物流或航空航天等行業的物料搬運任務。

它們將移動機器人的移動性與協作機器人手臂的靈巧性相結合，這使他們能夠在復雜的環境中導航并操縱物體，IFR表示這對制造應用至關重要。

這些機器人配備傳感器和攝像頭，可以對機械和設備進行檢查和維護任務。移動機械手的一個優點是它們能夠協作和支持人類工人。IFR斷言，熟練勞動力的短缺和申請工廠工作的員工短缺可能會增加需求。

數字孿生有助于優化性能

數字孿生技術越來越多地被用作通過創建虛擬副本來優化物理系統性能的工具。

由于機器人在工廠中的數字化集成程度越來越高，數字孿生可以使用其真實世界的運營數據來運行模擬并預測可能的結果。

本文轉自互聯網平臺，僅作分享，不作為任何商業用途。若侵權，請聯系我們刪除。