2024年的五大自動化趨勢：

1. 人工智能和機器學習

在機器人和自動化中使用人工智能(AI)的趨勢不斷增長。生成式AI的出現開辟了新的解決方案。AI 的這個子集專門用于從通過訓練學到的東西中創(chuàng)造出新的東西，并已通過 ChatGPT 等工具得到普及。

機器人制造商正在開發(fā)由生成式AI驅動的界面，允許用戶使用自然語言而不是代碼更直觀地對機器人進行編程。工人們將不再需要專門的編程技能來選擇和調整機器人的動作。

另一個例子是預測性AI，它分析機器人性能數據，以確定設備的未來狀態(tài)。預測性維護可以節(jié)省制造商的機器停機成本。根據信息技術與創(chuàng)新基金會的數據，在汽車零部件行業(yè)，每小時的計劃外停機估計要花費130百萬美元。這表明預測性維護具有巨大的成本節(jié)約潛力。

機器學習算法還可以分析來自執(zhí)行相同過程的多個機器人的數據以進行優(yōu)化。一般來說，機器學習算法提供的數據越多，它的性能就越好。

2. 協作機器人擴展到新應用

人機協作仍然是機器人技術的主要趨勢之一。傳感器、視覺技術和智能抓手的快速發(fā)展使機器人能夠實時響應環(huán)境的變化，從而與人類工人一起安全地工作。

協作機器人應用為人類工人提供了一種新工具，減輕了他們的負擔和支持。它們可以協助完成需要舉重、重復動作或在危險環(huán)境中工作的任務。機器人制造商提供的協作機器人應用范圍不斷擴大。

最近的市場發(fā)展是協作機器人焊接應用的增加，這是由于熟練焊工的短缺。這種需求表明，自動化并沒有導致勞動力短缺，而是提供了解決勞動力短缺的方法。因此，協作機器人將補充而不是取代對傳統工業(yè)機器人的投資，這些機器人的運行速度要快得多，因此對于提高生產力以應對產品利潤率低仍然很重要。

新的競爭者也正在進入以協作機器人為重點的市場。移動式機械手是協作機械臂和移動機器人(AMR)的結合體，它提供了新的應用案例，可大幅擴大對協作機器人的需求。

3. 移動式機械手

移動式機械手正在汽車、物流或航空航天等行業(yè)中實現物料搬運任務的自動化。它們將機器人平臺的機動性與機械臂的靈巧性相結合。這使他們能夠駕馭復雜的環(huán)境并操縱物體，這對于制造業(yè)中的應用至關重要。這些機器人配備傳感器和攝像頭，對機械和設備進行檢查和維護任務。移動式機械手的顯著優(yōu)勢之一是它們能夠協作和支持人類工人。熟練勞動力短缺和缺乏申請工廠工作的員工可能會增加需求。

4. 數字孿生

數字孿生技術越來越多地被用作通過創(chuàng)建虛擬副本來優(yōu)化物理系統性能的工具。由于機器人在工廠中的數字化集成程度越來越高，數字孿生可以使用其真實世界的運營數據來運行模擬并預測可能的結果。

由于數字孿生機器人純粹是一個計算機模型，因此可以對其進行壓力測試和修改，而不會對安全造成影響，同時還能節(jié)約成本。所有實驗都可以在接觸物理世界本身之前進行檢查。數字孿生彌合了數字世界和物理世界之間的鴻溝。

5. 人形機器人

機器人技術正在見證人形機器人的重大進步，旨在在各種環(huán)境中執(zhí)行各種任務。具有兩只胳膊和兩條腿的類人設計使機器人可以在實際為人類創(chuàng)造的工作環(huán)境中靈活使用。因此，它可以很容易地集成到現有的倉庫流程和基礎設施中。

中國工業(yè)和信息化部最近公布了中國到2025年大規(guī)模生產人形機器人的目標。預計人形機器人可能會成為另一種顛覆性技術，類似于計算機或智能手機，可能會改變我們生產商品的方式和人類的生活方式。

人形機器人對各行各業(yè)的潛在影響使其成為一個令人興奮的發(fā)展領域，但其大規(guī)模市場應用仍是一個復雜的挑戰(zhàn)。成本是一個關鍵因素，與移動式機械手等成熟的機器人解決方案相比，成功與否將取決于它們的投資回報

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