Внедрение Интернета робототехники ускоряет

Ключевые выводы из этой статьи включают следующее:

• Роботы с поддержкой Интернета вещей используют локальный и распределенный интеллект.
• Такие роботы встречаются в самых разных средах, от океана до складов.
• Разнообразие таких роботов отражается в их подходе к работе в сети.

В этом году ускорилось внедрение интеллектуальной робототехники, что привело к развитию сложной автоматизации в различных средах. Однако внедрение функций Интернета вещей (IoT) для роботов не новость.

В 2014 году компания ABI Research представила концепцию Интернета роботизированных вещей (IoRT). Термин описывает интеллектуальные устройства, которые могут отслеживать происходящие вокруг них события, интегрировать различные типы данных датчиков, использовать локальный и распределенный интеллект для определения наилучшего способа действий перед манипулированием или контролем физических объектов.

В сентябре 2016 года MarketsandMarkets опубликовал отчет, в котором оценивается, что рынок IoRT к 2022 году будет оценен примерно в 21,44 миллиарда долларов, что обусловлено его распространением в индустрии электронной коммерции. В отчете отмечается, что подключенные роботы могут интегрироваться с различными технологиями и обеспечивать короткий период окупаемости и рентабельность инвестиций.

Познакомьтесь с Чаком

Одним из примеров IoRT являются мобильные роботы компании 6 River Systems, которые называются Chucks. По словам Фергеля Глинна, вице-президента по маркетингу компании 6 River Systems, входящей в глобальную коммерческую компанию Shopify, эти устройства IoT передают данные по беспроводной сети в облачное программное обеспечение компании.

Компания Chucks использует машинное обучение, чтобы помочь коллегам на складе работать быстрее.

[Чтобы узнать обо всем, что мы рассказали о IoT World, прочтите наше руководство по конференции IoT World 2020.]

« Когда вы думаете об устройстве Интернета вещей, под программным компонентом подразумевается аппаратный компонент, - сказал Глинн. «По сути, патроны состоят из частей оборудования с программным обеспечением, которое запускается локально на каждом патроне. И связь поддерживается в облаке, на нашей платформе, где живет большая часть интеллекта ».

Роботы загружают данные в облако, что оптимизирует назначение роботов и сотрудников склада.

Ingram Micro Commerce &Lifecycle Services, компания, занимающаяся цепочкой поставок, использует роботов для поддержки крупного розничного продавца модной одежды.

По словам Пола Геозано, исполнительного директора по операциям Ingram Micro Commerce &Lifecycle Services, розничный торговец использует количество единиц складского хранения (SKU) с высокой плотностью, линии с низким уровнем заказа и коэффициенты количества линий с низким количеством единиц. «Мы сочетаем роботизированный подбор заказов с перегородками и автоматическими упаковщиками для непрерывной обработки исходящих заказов».

По его словам, IoRT позволяет Ingram Micro в режиме реального времени видеть ключевые показатели эффективности и незавершенную работу, а также ее будущие рабочие требования.

Это позволяет руководству управлять бизнесом проактивно, а не реактивно », - сказал Геозано. «Это также позволяет нам быть гибкими, помогает нам удовлетворять требования клиентов и выявлять риски».

IoRT в цепочке поставок

«Каждый из современных роботов для совместной работы нового поколения представляет собой подключенную конечную точку», - сказал Джон Сантагейт, вице-президент по робототехнике Körber Supply Chain. Компания использует автономных мобильных роботов Locus Robotics, чтобы помочь клиентам эффективно управлять своими складами.

По словам Сантагейт, роботы повысили эффективность с точки зрения цепочки поставок и погрузочно-разгрузочных работ. Традиционный рабочий процесс требует значительного ручного труда. «Давайте, например, возьмем рабочий процесс», - сказал он. «В среде комплектования тележек рабочий получает сигнал, и они идут, выбирают продукт и кладут его на полку, и они проталкивают эту полку или тележку через траекторию комплектования и так далее, и тому подобное».

Однако организация теряет видимость этого инвентаря, поскольку в оцифрованной среде отсутствует высокая степень передачи данных, сказал Сантагейт.

По словам Сантагэйта, роботы, особенно коллаборативные и мобильные роботы, реализуют сценарии обмена товарами между людьми.

Поскольку эти конкретные роботы являются подключенными конечными точками, весь путь комплектования оцифровывается, чтобы организация не теряла видимость своих запасов на складе, сказал Сантагейт.

«И на протяжении всей этой задачи роботы отправляют цифровые сигналы обратно в систему управления складом», - сказал он. «Этот IoT действительно транзакционный».

Эти данные позволяют компаниям лучше оценивать и понимать конфигурации складов, их размещение, зонирование - все элементы, которые входят в структуру склада, сказал Сантагейт.

«Этот сбор данных в реальном времени, основанный на операционных транзакциях, действительно создает среду, в которой организация может полностью понять внутреннюю работу склада и производить улучшения в восходящем и последующем направлениях», - сказал он.

Подводный IoRT

Еще одна компания, использующая IoRT, - это Houston Mechatronics Inc. (HMI), создатель автономного робота для проверки и обслуживания морских объектов Aquanaut.

Подключение под водой может стать проблемой для робототехники. В отличие от других подводных аппаратов, которые должны быть привязаны к управляемым человеком надводным аппаратам, Aquanaut трансформируется из автономного подводного аппарата в дистанционно управляемый аппарат, устраняя необходимость в надводных судах и страховочных тросах. Подумайте об игрушках Трансформеров, человекоподобных роботах, представленных в 1980-х годах, которые могут превращаться в транспортные средства или зверей.

По словам компании, Aquanaut специально нацелен на услуги по вмешательству, техническому обслуживанию и ремонту для рынков энергетики, телекоммуникаций, аквакультуры, горнодобывающей промышленности и возобновляемых источников энергии.

«Робот может манипулировать окружающей средой при минимальном контроле со стороны человека, что очень, очень ново, - сказал Шон Халпин, старший вице-президент HMI по продуктам и услугам. «И сегодня в океане нет таких примеров».

Чтобы создать своего автономного робота для морского инспектирования и технического обслуживания Aquanaut, HMI внедрила интеллектуальную платформу IoT Numurus LLC Edge Platform Interface (NEPI).

После интеграции в платформу Aquanaut, платформа NEPI предоставит HMI интеллектуальную технологию IoT для двустороннего обмена сообщениями и удаленного управления конфигурацией через акустические и спутниковые каналы. По словам компании, платформа также обеспечивает данные до и после миссии, программное обеспечение и управление ИИ из безопасной облачной среды.

«С нашей точки зрения, одна из проблем Aquanaut - коммуникация», - сказал Халпин. «Как мы общаемся с роботом?»

Однако он сказал, что микроволны и гидролокаторы на самом деле не соединяют океан.

«У нас есть одна концепция базовой связи с роботом», - сказал Халпин. «И нам понадобится большое количество устройств с выходом в Интернет, которые позволят нам подключаться к роботу и, возможно, выгрузить данные с этих устройств. Или пусть эти устройства выгружают данные из Aquanaut, а затем каким-то образом телеметрируют их обратно на берег через ячеистую сеть ».

По его словам, HMI также выполняет вычисления на борту самого робота, когда он просто не может «видеть» Интернет.

«У нас есть сочетание граничных вычислений и облачных вычислений, потому что сам робот не способен обрабатывать объем данных, который мы должны обработать в реальном времени, поэтому мы должны предоставить ссылку на Интернет», - сказал Халпин. P>

По его словам, чтобы HMI всегда мог общаться с Aquanaut, обрабатывать данные, которые собирает Aquanaut, и использовать дополнительные подключенные датчики в океане, HMI пришлось разработать собственную сеть.

«Мы должны гарантировать, что у нас есть как минимум двухточечная связь, но, что более оптимально, у нас может быть ячеистая сеть связи, которая позволяет нам всегда более эффективно общаться с роботом», - сказал Халпин.>