Следующий шаг промышленной автоматизации: адаптация в реальном времени
Почему важна адаптация в реальном времени
Адаптация в реальном времени в робототехнике открывает беспрецедентные возможности как для разработчиков, так и для конечных пользователей. Передовые технологии теперь позволяют роботам реагировать на изменяющиеся условия за миллисекунды — быстрее, чем моргает человек. Эта возможность повышает эффективность, безопасность и гибкость в различных средах, от заводских цехов до больниц.
Повышение эффективности с помощью робототехники реального времени
Адаптивные роботы отлично справляются с динамическими настройками, плавно подстраиваясь под изменения в реальном времени. Например, они повышают производительность и оптимизируют рабочие процессы на производстве. Роботы, оснащенные машинным обучением и планированием пути, могут оптимизировать операции, обрабатывать смешанные линейки продуктов и безопасно перемещаться в средах, заполненных людьми, роботами и транспортными средствами.
Степени адаптивности в автоматизации
Уровни адаптации различаются в зависимости от сложности, объясняет Вилле Лехтонен из Realtime Robotics. Полностью динамические приложения, такие как беспилотные автомобили, требуют чрезвычайной адаптивности из-за непредсказуемых условий. И наоборот, полудинамические приложения, такие как роботизированные руки, обрабатывающие детали, обработанные на станках с ЧПУ, требуют постоянной корректировки для адаптации к изменчивости деталей.
Революция автоматизации с технологией RapidPlan
RapidPlan от Realtime Robotics генерирует планы движения без столкновений, позволяя роботам быстро адаптироваться к изменениям в конструкции. Эта технология радикально сократила время ручного программирования. Например, RapidPlan обеспечивал работу автоматизированной системы сварки для железнодорожной отрасли, обрабатывая 25 000 сварных швов — невыполнимая задача для ручного кодирования.
Секрет кроется в передовой обработке облака точек. «Мы вычисляем самые безопасные и эффективные пути всего за 10–50 миллисекунд», — говорит Лехтонен, подчеркивая, как система делает планирование пути в реальном времени практически незаметным для человека.
Изменение парадигм автоматизации
Переход от фиксированных производственных линий к адаптивным системам знаменует собой новую эру в автоматизации. Традиционные подходы опирались на контролируемые среды, но современные системы принимают изменчивость.
«Автоматизация теперь должна процветать в полуструктурированных или неструктурированных средах», — отмечает Флориан Пестони, генеральный директор InOrbit.AI. Благодаря передовым датчикам и ИИ роботы могут безопасно и эффективно перемещаться в случайных условиях.
Проблемы робототехники в реальном времени
Перед разработчиками стоит критическая задача: сбалансировать адаптивность с почти идеальной надежностью. «Автоматизация должна работать безопасно 99,99999% времени», — подчеркивает Лехтонен. Для достижения этого требуются надежные системы, которые предотвращают сбои, сохраняя при этом гибкость.
За пределами фабрик: расширяя горизонты
Адаптация в реальном времени не ограничивается заводами. Больницы, например, извлекают выгоду из адаптивных роботов, которые перемещаются по сложным инфраструктурам, таким как лифты. Пестони объясняет, что роботы теперь интегрируют локальный ИИ с глобальным представлением, что позволяет координировать работу парка и постоянно совершенствоваться.
На складах платформа InOrbit определяет лучшего робота для выполнения задач, учитывая такие факторы, как срок службы батареи и нагрузка. Эта система также действует как «регулировщик», обеспечивая безопасную навигацию в загруженных местах.
Новые рубежи автоматизации
Адаптация в реальном времени расширяет возможности автоматизации в таких отраслях, как сельское хозяйство и здравоохранение. Автономные тракторы и роботы-доставщики являются примером этого сдвига. «Эта возможность открывает двери в сектора, ранее не затронутые робототехникой», — заключает Пестони.
Адаптация в реальном времени — это не бинарная концепция, это континуум. Приняв этот образ мышления, отрасли могут раскрыть весь потенциал автоматизации, объединяя роботов, людей и ИИ в бесшовные операции.