आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग अधिक रोबोट की मदद करते हैं
रोबोटिक्स और स्वचालन में एआई के उपयोग की दिशा में एक बढ़ती प्रवृत्ति है। विशेष रूप से, जेनेरिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उद्भव ने नई संभावनाओं को खोल दिया है। रोबोट निर्माताओं ने जेनेरिक एआई-चालित इंटरफेस विकसित करना शुरू कर दिया है जो उपयोगकर्ताओं को कोड के बजाय प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके सिस्टम को अधिक सहजता से प्रोग्राम करने की अनुमति देते हैं। श्रमिकों को अब रोबोट आंदोलनों का चयन करने और समायोजित करने के लिए विशेष प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता नहीं होगी।
प्रौद्योगिकियों के संयोजन का एक और उदाहरण रोबोट प्रदर्शन डेटा का विश्लेषण करने और उपकरणों की भविष्य की स्थिति का निर्धारण करने के लिए भविष्य कहनेवाला एआई का उपयोग है, जबकि भविष्य कहनेवाला रखरखाव निर्माता मशीन डाउनटाइम लागतों को बचा सकता है।
भविष्य कहनेवाला रखरखाव में लागत बचाने की क्षमता है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम भी अनुकूलन के लिए एक ही प्रक्रिया करने वाले कई रोबोटों से डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। सामान्य तौर पर, एक मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म जितना अधिक डेटा दिया जाता है, उतना ही बेहतर प्रदर्शन करता है।
सहयोगी रोबोट नए अनुप्रयोगों में विस्तार करते हैं
मानव-मशीन सहयोग अभी भी रोबोटिक्स में एक प्रमुख प्रवृत्ति है।
सेंसर, विज़न टेक्नोलॉजी और स्मार्ट ग्रिपर्स में तेजी से प्रगति रोबोट को मानव श्रमिकों के साथ सुरक्षित रूप से काम करने के लिए वास्तविक समय में पर्यावरण में परिवर्तन का जवाब देने की अनुमति देती है।
सहयोगी रोबोट एप्लिकेशन मानव श्रमिकों के लिए एक नया उपकरण प्रदान करते हैं, उनके बोझ और समर्थन को कम करते हैं। सहयोगी रोबोट उन कार्यों के साथ सहायता कर सकते हैं जिनके लिए भारी उठाने, दोहराए जाने वाले आंदोलनों या खतरनाक वातावरण में काम करने की आवश्यकता होती है।
रोबोट निर्माताओं द्वारा पेश किए गए सहयोगी अनुप्रयोगों की सीमा का विस्तार जारी है, और सबसे हालिया बाजार विकास सहयोगी रोबोट वेल्डिंग अनुप्रयोगों में वृद्धि है, जो कुशल वेल्डर की कमी के कारण है।
मांग से पता चलता है कि स्वचालन श्रम की कमी का कारण नहीं है, लेकिन उन्हें हल करने के तरीके प्रदान करता है।
नतीजतन, कोबोट पारंपरिक औद्योगिक रोबोटों में निवेश को बदलने के बजाय पूरक होंगे, जो बहुत तेजी से काम करते हैं और इसलिए कम उत्पाद मार्जिन से निपटने के लिए उत्पादकता बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण रहते हैं।
नए प्रतियोगी बाजार में प्रवेश कर रहे हैं, और विशेष रूप से चिंता का विषय है। मोबाइल मैनिपुलेटर्स मटेरियल हैंडलिंग को स्वचालित करते हैं। मोबाइल मैनिपुलेटर ऑटोमोटिव, लॉजिस्टिक्स या एयरोस्पेस जैसे उद्योगों में सामग्री हैंडलिंग कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं।
वे सहयोगी रोबोट हथियारों की निपुणता के साथ मोबाइल रोबोट की गतिशीलता को जोड़ते हैं, जो उन्हें जटिल वातावरण को नेविगेट करने और वस्तुओं में हेरफेर करने की अनुमति देता है, जो कि विनिर्माण अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।
ये रोबोट सेंसर और कैमरों से सुसज्जित हैं जो मशीनरी और उपकरणों पर निरीक्षण और रखरखाव कार्य कर सकते हैं। मोबाइल जोड़तोड़ का एक फायदा मानव श्रमिकों को सहयोग और समर्थन करने की उनकी क्षमता है। कारखाने की नौकरियों के लिए आवेदन करने वाले कुशल श्रम और कर्मचारियों की कमी से मांग बढ़ सकती है।
डिजिटल जुड़वाँ प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद करते हैं
डिजिटल ट्विन तकनीक का उपयोग वर्चुअल कॉपी बनाकर भौतिक प्रणालियों के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए एक उपकरण के रूप में किया जा रहा है।
चूंकि रोबोट कारखानों में अधिक डिजिटल रूप से एकीकृत हो जाते हैं, डिजिटल जुड़वाँ सिमुलेशन चलाने और संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए अपने वास्तविक दुनिया के संचालन से डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
डिजिटल ट्विन तकनीक भौतिक दुनिया को छूने से पहले सभी प्रयोगों की जांच कर सकती है, सुरक्षा खतरों के बिना तनाव का परीक्षण और संशोधित किया जा सकता है, और एक ही समय में लागत बचाते हैं। डिजिटल ट्विन तकनीक प्रभावी रूप से एनालॉग दुनिया और भौतिक दुनिया के बीच की खाई को पाट सकती है।
ह्यूमनॉइड रोबोट आगे बढ़ेंगे
"रोबोटिक्स विभिन्न वातावरणों में विभिन्न प्रकार के कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किए गए ह्यूमनॉइड रोबोट में प्रमुख प्रगति देख रहा है।"
दो हथियारों और दो पैरों के साथ मानवीय डिजाइन इस रोबोट को मनुष्यों के लिए निर्मित वातावरण में उपयोग के लिए लचीला बनाता है। नतीजतन, कंपनियों को मौजूदा बुनियादी ढांचे और सुविधाओं, जैसे गोदामों में मानवॉइड रोबोटों को एकीकृत करना आसान हो सकता है।