Τα βιομηχανικά ρομπότ παρέχουν τις φυσικές οντότητες που απαιτούνται για την ενσωματωμένη νοημοσύνη, επιτρέποντάς τους να αισθάνονται, να χειρίζονται και να κινούνται στον πραγματικό κόσμο. Το AI Grand Model παρέχει ένα ισχυρό "εγκέφαλο" για βιομηχανικά ρομπότ, επιτρέποντάς τους να έχουν πιο προηγμένη νοημοσύνη.
Σε αντίθεση με τα σημερινά δημοφιλή ανθρωποειδή ρομπότ, τα ενσωματωμένα έξυπνα βιομηχανικά ρομπότ είναι σχεδιασμένα για βιομηχανικές σκηνές και είναι πιο κατάλληλα για περιβάλλοντα βιομηχανικής παραγωγής και όχι για φυσικά περιβάλλοντα. Το βιομηχανικό περιβάλλον είναι ένα σχετικά κλειστό, απλό περιβάλλον με συγκεκριμένα καθήκοντα και περιορισμούς, οπότε δεν υπάρχει ανάγκη για ανθρωποειδή ρομπότ που είναι κατάλληλα για το φυσικό περιβάλλον.
Με τη διαφοροποίηση και την εξατομίκευση της ζήτησης της αγοράς, η μεταποιητική βιομηχανία θα εισέλθει στην εποχή της "προσαρμοσμένης παραγωγής". Οι παραδοσιακές γραμμές παραγωγής υιοθετούν συχνά έναν σταθερό τρόπο παραγωγής, ο οποίος είναι δύσκολο να προσαρμοστεί στις αλλαγές. Η προσθήκη μεγάλων μοντέλων AI μπορεί να κάνει τα ρομπότ πιο ευέλικτα και μπορεί να προσαρμόσει αυτόματα τις στρατηγικές και τις διαδικασίες λειτουργίας σύμφωνα με διαφορετικά καθήκοντα παραγωγής, διαδραματίζοντας σημαντικό ρόλο στην ευέλικτη παραγωγή, η οποία είναι ιδιαίτερα σημαντική για τις επιχειρήσεις παραγωγής που χρειάζονται μικρή και μεσαίου μεγέθους παρτίδα και παραγωγή πολλαπλών μεταφορών.
Τα έξυπνα βιομηχανικά ρομπότ αναπτύσσουν βήμα προς βήμα
Διαφορετικά καθήκοντα παραγωγής έχουν διαφορετικά περιβάλλοντα παραγωγής, τα ενσωματωμένα έξυπνα βιομηχανικά ρομπότ πρέπει να έχουν υψηλό βαθμό νοημοσύνης, προκειμένου να είναι σε θέση να αλλάζουν ευέλικτα μεταξύ των καθηκόντων παραγωγής και να προσαρμοστούν σε διαφορετικές περιβαλλοντικές ανάγκες.
Πριν από το κύμα της παραγόμενης AI, η βιομηχανική βιομηχανία ρομπότ έχει υιοθετήσει μεγάλο αριθμό τεχνολογικών τεχνολογιών νοημοσύνης, όπως η ανίχνευση υλικών εισερχόμενων υλικών, η ανίχνευση σφαλμάτων, η επιθεώρηση της ποιότητας των προϊόντων και άλλοι σύνδεσμοι και εξακολουθεί να χρησιμοποιεί παραδοσιακές τεχνολογίες AI όπως ο όραμα του υπολογιστή.
Ωστόσο, οι παραδοσιακές εφαρμογές AI είναι μόνο προσωρινές και σχετικά χαμηλού κόστους λύσεις που περιορίζονται από τα δεδομένα και την υπολογιστική ισχύ. Στο μέλλον, με τη συνεχή εξέλιξη των μεγάλων μοντέλων AI, θα χρησιμοποιηθεί ευρύτερα σε όλες τις πτυχές της βιομηχανικής παραγωγής.
Για παράδειγμα, στον τομέα του χειρισμού εφαρμογών παλετοποίησης, ο δάσκαλος των εργαζομένων πρέπει μόνο να αξιοποιήσει την οθόνη και το βιομηχανικό ρομπότ αρχίζει να μετακινεί αυτόματα τα αγαθά. Μέσα σε λίγα λεπτά, ένα μπερδεμένο σωρό δοχείων τοποθετήθηκε στην κατάλληλη θέση του.
Στον τομέα της εφαρμογής ρομπότ συγκόλλησης, με την ευλογία της έξυπνης αντίληψης, της μηχανικής όρασης και του αλγορίθμου AI, τα βιομηχανικά ρομπότ μπορούν να εντοπίσουν ανεξάρτητα τη θέση συγκόλλησης, να ρυθμίσουν τις παραμέτρους συγκόλλησης, να επιτύχουν την παρακολούθηση της συγκόλλησης και να επιτύχουν υψηλής ποιότητας και αποτελεσματικές εργασίες συγκόλλησης χωρίς χειροκίνητη παρέμβαση σε όλη τη διαδικασία.
Ως μηχανή, με την πρόοδο της τεχνολογίας, η έξυπνη ανάπτυξη των βιομηχανικών ρομπότ είναι βέβαιο ότι είναι σταδιακή. Στο πρώιμο στάδιο, θα συνυπάρχει με τους ανθρώπους στο ίδιο περιβάλλον παραγωγής για μεγάλο χρονικό διάστημα. Με την ανάπτυξη της τεχνολογίας, ο βαθμός νοημοσύνης της θα γίνει υψηλότερος και υψηλότερος και όλο και περισσότερες φορές δεν θα χρειαστεί να συνεργαστεί με τους ανθρώπους για να ολοκληρώσουν τα καθήκοντα ανεξάρτητα. Στο προχωρημένο στάδιο ανάπτυξης, θα πραγματοποιηθεί ένα αληθινό "μη επανδρωμένο εργοστάσιο".
Πώς να πραγματοποιήσετε τη βιομηχανική ρομπότ νοημοσύνη
Παρόλο που η ενσωμάτωση των μεγάλων μοντέλων και των ρομπότ της ΑΙ έχει ευρείες προοπτικές, εξακολουθεί να αντιμετωπίζει ορισμένες προκλήσεις, πώς να αφήσουμε τα βιομηχανικά ρομπότ σύντομα να έχουν τη δυνατότητα να εκτελούν συγκεκριμένα καθήκοντα παραγωγής ή πώς να μεταφέρονται ανθρώπινες επαγγελματικές δεξιότητες σε βιομηχανικά ρομπότ, ο πυρήνας είναι να επιτευχθεί «έξυπνη ευέλικτη προσαρμογή» μέσω της «αντίληψης του περιβάλλοντος», της «αλληλεπίδρασης του ανθρώπινου υπολογιστή» και της «μάθησης».
1. Περιβαλλοντική συνείδηση
Τα παραδοσιακά βιομηχανικά ρομπότ χρειάζονται χειροκίνητη παρέμβαση προγραμματισμού κατά την εκτέλεση εργασιών και επίσης υιοθετούν χειροκίνητη διδασκαλία και άλλες μεθόδους, ενώ το μεγάλο μοντέλο AI υπογραμμίζει ότι το ρομπότ βελτιστοποιεί τη συμπεριφορά του μέσω της δικής του αντίληψης και ενεργειών κατά την εκτέλεση εργασιών.
Προκειμένου τα ρομπότ να αλληλεπιδρούν καλύτερα με το περιβάλλον, οι υπάρχοντες αισθητήρες πρέπει να βελτιστοποιηθούν και να ολοκληρωθούν πρώτα. Για παράδειγμα, οι οπτικοί αισθητήρες (όπως κάμερες, Lidar κ.λπ.) μπορούν να βοηθήσουν τα ρομπότ να εντοπίσουν και να εντοπίσουν αντικείμενα. Οι αισθητήρες δύναμης επιτρέπουν στο ρομπότ να αισθανθεί τη σκληρότητα και την αντίσταση των αντικειμένων, αποφεύγοντας έτσι τις ζημιές ή τις συγκρούσεις κατά τη διάρκεια του χειρισμού και της συναρμολόγησης.
2. Αλληλεπίδραση ανθρώπινου υπολογιστή-υπολογιστή
Η βασική αξία των μοντέλων AI Grand είναι να επιτρέψει στους ανθρώπους και τις συσκευές να αλληλεπιδρούν σε επίπεδο φυσικής γλώσσας. Οι άνθρωποι μπορούν να επικοινωνούν με τα ρομπότ με τρόπους που είναι συνηθισμένοι, όπως η φυσική γλώσσα, η γλώσσα του σώματος, οι δράσεις, οι διαδηλώσεις συμπεριφοράς κλπ. Δημιουργεί έναν αποτελεσματικό τρόπο επικοινωνίας μεταξύ ανθρώπινου και μηχανισμού, διαλύει θεμελιωδώς το φράγμα της επικοινωνίας-μηχανής και αλλάζει το πρότυπο της αλληλεπίδρασης Man-Machine.
Προκειμένου να επιτευχθεί αυτό, τα βιομηχανικά ρομπότ πρέπει να έχουν κάποιες δυνατότητες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και δυνατότητες αναγνώρισης συναισθημάτων, έτσι ώστε το ρομπότ να μπορεί να κατανοήσει τις οδηγίες του ανθρώπινου χειριστή και να αντιδράσει ανάλογα. Για παράδειγμα, τα ρομπότ μπορούν να επικοινωνούν με τους φορείς εκμετάλλευσης μέσω της τεχνολογίας αναγνώρισης φωνής, να λάβουν οδηγίες εργασίας ή ανατροφοδότηση σχετικά με την κατάσταση εργασίας και ακόμη και να αλληλεπιδρούν μέσω μη λεκτικών σημάτων όπως χειρονομίες και ματιές.
3. Μάθετε να βελτιστοποιείτε
Με την ενσωμάτωση των δυνατοτήτων αντίληψης, γνώσης και λήψης αποφάσεων, τα μοντέλα AI Grand ανυψώνουν τα ρομπότ από εκτελεστικές μονάδες μιας λειτουργίας σε έξυπνα συστήματα με αυτόνομες δυνατότητες μάθησης και βελτιστοποίησης.
Για να επιτευχθεί αυτό, τα ρομπότ πρέπει να είναι εξοπλισμένα με προηγμένη μηχανική μάθηση και αλγόριθμους βαθιάς μάθησης. Και συνεχώς συλλέγουν δεδομένα ανάδρασης από το περιβάλλον και, μέσω αυτών των αλγορίθμων και δεδομένων, το ρομπότ μπορεί να εντοπίσει πιθανό χώρο βελτίωσης από την ιστορική εμπειρία, να προσαρμόζει συνεχώς τη συμπεριφορά του και να βελτιστοποιεί την αποτελεσματικότητα της εργασίας.
Στην πράξη, οι επιχειρήσεις μπορούν να συλλέγουν και να επεξεργάζονται δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από τη γραμμή παραγωγής μέσω της πλατφόρμας ανάλυσης μεγάλων δεδομένων, να διεξάγουν σε βάθος ανάλυση της συμπεριφοράς του ρομπότ και να βελτιστοποιούν τη διαδικασία μάθησης και τη δυνατότητα λήψης αποφάσεων.
Σύναψη
Γενικά, ο συνδυασμός της τεχνητής νοημοσύνης καθιστά τα βιομηχανικά ρομπότ πιο ευέλικτα και αυτόνομα στη διαδικασία παραγωγής, βελτιώνει την αποτελεσματικότητα και την ποιότητα της παραγωγής και μπορεί επίσης να μειώσει το κατώφλι για τη χρήση των βιομηχανικών ρομπότ, να κάνει τις εφαρμογές βιομηχανικών ρομπότ πιο δημοφιλείς και να διεγείρουν πιο δημιουργικά και καινοτόμα ταλέντα για να εισέλθουν στον τομέα της ρομποτικής και να προωθήσουν την βιομηχανία κατασκευής σε ένα νέο στάδιο της νοημοσύνης και της αυτοματοποίησης.
Το Robot Online πιστεύει ότι από το επίπεδο των επιχειρήσεων, μπορεί να ξεκινήσει από την πρακτική εφαρμογή για να διερευνήσει τα σενάρια εφαρμογής της ενσωματωμένης νοημοσύνης σε συγκεκριμένες βιομηχανίες, όπως η έξυπνη κατασκευή, η αποθήκευση και η εφοδιαστική, η ακριβής συναρμολόγηση και άλλοι τομείς. Ταυτόχρονα, πιλότος και αναπτύσσουν ενσωματωμένα έξυπνα ρομπότ το συντομότερο δυνατόν, συσσωρεύουν την πρακτική εμπειρία και προωθούν τη συνεχή βελτιστοποίηση της τεχνολογίας. Από το επίπεδο της βιομηχανικής αλυσίδας, το έξυπνο υλικό, την πλατφόρμα λογισμικού για την υποστήριξη εξυπηρέτησης και άλλες πτυχές της κοινής ανάπτυξης, προωθούν τη μετατροπή των ενσωματωμένων ευφυών ρομπότ από μια ενιαία λειτουργία σε μια πολυλειτουργική πλατφόρμα, ώστε να μπορεί να προσαρμοστεί σε ένα ευρύτερο φάσμα βιομηχανικών αναγκών, σχηματίζοντας ένα βιομηχανικό οικοσύστημα γύρω από την ενσωματωμένη ευφυής τεχνολογία.
Μπορεί να προβλεφθεί ότι η ενσωματωμένη νοημοσύνη γίνεται η βασική κινητήρια δύναμη για την αναμόρφωση του ανταγωνιστικού προτύπου της παγκόσμιας μεταποιητικής βιομηχανίας, καθιστώντας την αλλαγή του ρομπότ από "ενεργό" σε "δική του εργασία" και παρέχοντας υποστήριξη για την έξυπνη αναβάθμιση της βιομηχανικής βιομηχανίας. Ίσως, ποιος μπορεί να εκμεταλλευτεί την ευκαιρία σε αυτόν τον τομέα, μπορεί να είναι ο πρώτος που θα σπάσει το παιχνίδι στη βιομηχανία ρομπότ.