산업용 로봇 연구와 인공 지능을 인간의 사회적 요구에 더 가깝게 만들기 위한 탐구는 대부분의 사람들이 인식하는 것보다 일찍 시작되었습니다. Tarentum의 Archytas(기원전 350년)가 만든 제트 기류 추진 기계 조류에서 의학, 제조 및 건설 분야의 수십 가지 산업 응용 프로그램이 빠르게 일상 생활의 일반적인 특징이 되었습니다.

이전 세대의 산업용 로봇은 모션 제어용으로 설계되었지만 많은 현대 로봇은 자율적입니다. 이러한 자급 자족 현상은 인공 지능 제어 및 사회 학습 패러다임의 발달로 인한 것입니다. 진화는 빠르고 흥미로웠다. 주로 공장 현장에서 컨베이어 벨트를 이동하는 것에서 심장 판막 수리와 같은 복잡한 절차를 수행하는 것으로의 도약은 매우 매력적입니다. 우리는 이제 산업에 혁명을 일으킬 인간과 로봇의 통합을 고려하고 있습니다.

현재 산업용 로봇 팔은 복잡한 작업에서 인간과 협력할 수 있습니다. 그렇다면 앞으로 우리는 무엇을 기대해야 하며, 이 개발에 대한 보상률은 얼마입니까? 다음은 산업 자동화와 그 미래의 영향에 대해 잘 알려지지 않은 사실에 대한 간략한 개요입니다.

산업용 로봇
기존 산업용 로봇의 경직된 특성으로 인해 주요 작업은 반복적인 작업으로 제한되었습니다. 이러한 작업은 수행하기 쉬웠고 사람의 감독이 거의 필요하지 않았습니다. 이 작업은 전체 수명 동안 수정이 필요하지 않은 제품 라인에서 더 빠르고 효율적으로 작업하기 때문에 로봇에 적합했습니다. 이 기능은 로봇을 노화 노동력에 대한 적합한 대안으로 만들고 처리 시간을 개선합니다.

이러한 시스템의 가장 큰 문제는 로봇 유연성의 부족으로 인해 자본과 시간 집약적인 특성이었습니다. 원칙적으로 새로운 조립 라인으로의 성공적인 전환 또는 소규모 소프트웨어 업데이트에는 통합 전문가 팀이 필요했습니다.

최신 로봇 시스템으로 빠르게 이동하십시오. 그 결과 통합 시스템 소프트웨어와 로봇의 유연성이 모두 향상되어 운영 능력이 향상되었습니다. 협동로봇의 발전은 이제 더 간단한 조작과 더 사용자 친화적인 기술을 가능하게 합니다.

독일(2011)의 첨단 제조 추진에 이어 디지털화 및 완전한 산업 자동화의 추구가 가능해졌습니다. 사이버-물리 시스템은 Industry 4.0이라고 하는 이 프로세스를 통해 성공적으로 통합되었습니다. 이제 CPS를 통해 제조 공장은 물리적 및 엔지니어링 프로세스를 동시에 모니터링, 제어 및 조정할 수 있습니다.

디지털 혁신에 대한 이러한 추진력은 산업 혁명을 촉진하여 공장 내 상호 연결성을 증가시켰습니다. 그리고 조직이 개선됨에 따라 운영 효율성이 향상되고 생산성이 향상되었습니다. 이러한 고급 제조 프레임워크의 중심에는 오늘날 사용 가능한 IoT 및 기타 고급 기술이 있습니다.

신흥 기술
인간/로봇 협업이 더 나은 결과를 낳습니다. 로봇이 사람을 훔쳐 사람을 다치게 한 다른 사례가 있었지만(Kawasaki Factory, Japan, 1981), 이것은 현대 기술이 전통적인 로봇 공학을 대체하기 전에 발생했습니다. 협동로봇의 합리화 효과는 인간과 로봇이 같은 공간에서 안전하게 함께 일하는 꿈을 실현했다. 완전히 통합되면 인간/로봇 협업의 꿈을 실현할 몇 가지 새로운 기술이 있습니다.
사물의 인터넷
완전한 자율성을 향한 첫 번째 단계는 IoT 기술의 통합입니다. 스마트 가제트 기술과 고급 컴퓨팅이 중앙 데이터베이스와 전체 생산 라인 간에 상태 정보를 전달할 수 있는 시나리오를 생각해 보십시오! 하나의 중앙 제어 허브에서 모든 생산 프로세스를 최적화하는 완전 독립형 시스템을 찾고 있습니다.

결과는 완전한 자율성입니다. 효율적으로 작동하고 다양한 방향으로 작동하며 사람의 감독 없이 장시간 피로 없이 작동하는 기계. 다재다능하고 다양한 제조 기능을 위해 재구성 및 용도 변경이 가능한 고도의 이동성 협동 로봇.
자율 주행 차
AGV는 위치 및 매핑 기반 알고리즘으로 구동되는 서비스 로봇입니다. 이러한 알고리즘은 조직 및 제어를 개선하여 공장 현장을 탐색하고 가능한 한 효율적으로 자재를 이동할 수 있도록 합니다. 이 기술은 아직 초기 단계에 있으며 XNUMX개 회사만 운영하고 있습니다. AGV 유틸리티는 계층화된 데이터 일정 및 XNUMX시간 공장 현장 물류를 통해 제조 기능을 간소화하는 데서 비롯됩니다.

대형 제조 회사, 특히 자동차 산업의 경우 AGV는 용량을 개선하고 생산을 보다 효율적으로 만들 수 있는 기회를 제공합니다. 여기서 유일한 문제는 완전한 클라우드 기반 통합이 사이버 범죄의 끊임없는 위협을 고려할 때 여전히 위험한 논쟁이라는 것입니다. 그러나 적절한 시스템을 갖추면 기업은 이러한 우려를 효과적으로 완화할 수 있습니다.

생산 관리(섬 ​​문제)

많은 산업 플랜트가 개별적으로 운영되기 때문에 전체 제조 라인에 대한 블랭킷 알고리즘을 개발하기가 어렵습니다. 그러나 기업이 클라우드를 통해 공장 네트워크를 연결하고 전체 생산 라인을 조정할 수 있다면 어떨까요? 많은 전문가들은 이것이 불가능하다고 말하지만 최근 산업용 사물 인터넷의 발전으로 이를 가능하게 했습니다. 여기에서 원칙은 회사의 전체 인프라에서 생산을 최적화하고 제어하는 ​​능력입니다.

생산 제어는 대부분의 신흥 기술의 핵심 초점이며, 달성된다면 향후 수십 년 동안 산업 자동화의 면모를 바꿀 것입니다.

시뮬레이션 기술
이 새로운 기술은 일반적으로 로봇의 능력과 특정 기업의 가치 흐름에 얼마나 잘 맞는지를 보여줍니다. 로봇 시뮬레이션의 이면에 있는 아이디어는 현재 인력을 유지하는 것과 비교하여 로봇 통합으로 인한 경제적 가치를 확인하는 것입니다. 로봇 지원을 구매하기 전에 기업은 시뮬레이션을 통해 로봇 통합의 ROI, 실현 가능성 및 비용/이점 계수를 미리 결정할 수 있습니다.

시뮬레이션은 복잡한 과정입니다. 하지만 가상현실과 같은 증강 시스템이 포함된다면 실생활에서도 변형될 수 있다. 문제는 복잡한 상황에서 변수를 효과적으로 예측하는 더 나은 예측 기능으로 시뮬레이션 패턴을 만드는 것입니다. 문서상으로 시뮬레이션 기술은 올바른 방향으로 나아가는 거대한 단계이지만 환경 및 운영 요인 목록으로 인해 실제 상황을 모방하기가 어렵습니다.

결론
산업 자동화 프로세스는 60년 전에 형성되었습니다. 미국 엔지니어 George Charles Devol이 기계가 사람의 팔처럼 작동하도록 프로그래밍했을 때 산업용 로봇의 잠재력은 무궁무진했습니다. 로봇은 이제 70년 전에는 불가능하다고 여겨졌던 XNUMX자유도 내에서 그리고 그 이상에서 작동합니다. 그 이후의 모든 개발은 이 기능을 개선하고 앞으로 수년간 인간/로봇 상호 작용을 효과적으로 재정의하는 것이었습니다.

출처 : Plato Data Intelligence