Интернет роботизированных вещей:промышленное применение рядом с вами

Хотя Интернет вещей (IoT) и робототехника являются уникальными технологиями, достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) быстро стирают границы, разделяющие их. Теперь, когда роботы могут учиться на основе данных, собранных IoT, их программируют на выполнение корректирующих и предупредительных действий, которых раньше не было.

Чтобы в полной мере оценить эти достижения, нужно взглянуть на традиционные возможности каждой технологии. Хотя обе технологии основаны на датчиках, устройства IoT используют датчики для сбора данных и передачи информации другим устройствам обработки, выполняющим определенные задачи. Примером этого является сброс строительного термостата при значительном изменении температуры или перепрограммирование сигналов светофора в режиме реального времени при отслеживании уровня трафика.

Робототехника, с другой стороны, использует датчики, чтобы помочь контролировать движения, задачи и траектории движения робота. Примерами этого являются роботы, которые поднимают тяжелые предметы в заводских цехах или перемещаются по проходу на складе, не контактируя с кем-либо или чем-либо.

Как работает Интернет роботизированных вещей

Интернет роботизированных вещей (IoRT) — это новая концепция, которая значительно использует ИИ. Предпосылка заключается в том, что интеллектуальные технологии можно использовать для мониторинга и последующего управления событиями путем объединения данных датчиков роботов и данных устройств Интернета вещей, чтобы выбрать расчетный курс действий, который мог бы управлять объектами в физическом мире.

В идеальном мире IoRT использует преимущества огромного количества алгоритмов искусственного интеллекта из множества источников IoT, чтобы расширить сенсорные возможности робота по сравнению с их текущими встроенными датчиками.

Стратегически используя ИИ, мир IoRT также получает новые достижения благодаря совместному обучению как роботов, так и людей. Благодаря обилию недорогих и мощных возможностей периферийных вычислений роботы могут анализировать и обрабатывать большие объемы данных, чтобы принимать разумные решения в режиме реального времени на основе обученных моделей ИИ. Поскольку у роботов уже есть процессор, встроенный в их систему, они могут сами выполнять решения, вместо того, чтобы иметь дело с задержкой, связанной с общением с облаком. Таким образом, роботы могут не только действовать быстро, но и постоянно развиваться и точно настраивать свое поведение.

Как разработчики подключенных систем могут использовать Интернет роботизированных вещей

Робототехника уже революционизирует производство. Слияние роботов и технологии IoT значительно улучшило работу цепочки поставок. Перед лицом проблем, связанных с растущим спросом на электронную коммерцию и нехваткой складских работников, вызванной пандемией, IoRT помог значительно оптимизировать отраслевые процессы несколькими способами. Примером этого являются автоматизированные управляемые транспортные средства (AGV). AGV — это автоматизированные машины с сенсорным управлением, которые работают для перемещения по складскому полу. Они не только работают быстрее, чем человек, но и работают 24 часа в сутки, семь дней в неделю. AGV также устраняют вероятность любой человеческой ошибки.

Нет никаких сомнений в том, что использование роботизированной автоматизации в производственной цепочке поставок может повысить эффективность, производительность и доход. Однако, чтобы реализовать все преимущества IoRT, предприятия должны эффективно объединить IoRT и другие источники IoT с помощью целостной стратегии, которая отвечает потребностям бизнеса и его клиентов. Именно здесь инженеры-проектировщики и разработчики подключенных систем должны думать за интегратора, поставщика решений и и конечный пользователь.

Применяя прогностический подход к IoRT и разрабатывая IoT, робототехнику и систему с искусственным интеллектом для конкретного использования, возможность в конечном итоге развернуть решение значительно улучшается для всех участников.