Autonomiczne roboty przemysłowe w miejsce automatycznych

  • Wszystko za sprawą technologii SLAM (ang. Simultaneous Localization and Mapping), która umożliwia równoczesną lokalizację wielu maszyn i mapowanie terenu.
  • Stosowane obecnie w produkcji jednostki AGV (Automated Guided Vehicles) ustąpią miejsca znacznie nowocześniejszym urządzeniom AMR (Autonomous Mobile Robots).
  • Za 8 lat roboty AMR mają stanowić 80% maszyn wykorzystywanych w produkcji.

Urządzenia AGV są dziś używane głównie w fabrykach i magazynach, pozwalając na poprawę efektywności i płynności produkcji, a także zapobieganie przestojom (brak towarów, półfabrykatów, części zamiennych itp.). Intensywny rozwój technologii komputerowych i inżynierskich sprawia, że wkrótce rolę AGV przejmą jednostki AMR. Analitycy szacują, że w 2027 roku autonomiczne maszyny będą stanowiły 80% robotów kupowanych do celów przemysłowych, w 2030 roku liczba samodzielnych robotów w fabrykach ma osiągnąć poziom 15 milionów.

Działanie urządzeń AMR opiera się na technologii SLAM, która sprawia, że autonomiczne urządzenia potrafią zbudować mapę otoczenia i określić swoją pozycję. Simultaneous Localization and Mapping bazuje na zaawansowanych algorytmach pozwalających robotom unikać kolizji z innymi maszynami i pracownikami, omijać przeszkody oraz reagować na dynamicznie zmieniającą się sytuację. Autonomous Mobile Robots mogą podnosić wydajność w fabrykach, jak również sprzyjać oszczędnościom (koszty zatrudnienia i ubezpieczeń) – przekonuje ABI Research w raporcie “SLAM: Use Cases and Market Opportunities”).

(fot. Unsplash)

Jeśli roboty AMR „wyślą na emeryturę” starsze urządzenia AGV, kluczowym czynnikiem stanie się skoordynowanie wszystkich aktywności na terenie fabryki – wskazuje Andrew Zignani, główny analityk ds. technologii lokalizacyjnych w ABI – i dodaje, że istotnym uzupełnieniem dla technologii SLAM będzie RTLS, czyli Real-Time Location System:

– Dla Przemysłu 4.0 to na razie wczesne lata i przez pewien czas niewiele fabryk zdąży wprowadzić RTLS, ale stanie się on niezbędny, aby urządzenia AMR mogły na bieżąco mapować otoczenie za pomocą SLAM – wyjaśnia ekspert.

(graf. Getty Images)

Dane zbierane przy okazji działania metody Simultaneous Localization and Mapping mogą przydać się również do innych celów, niż tylko obsługa działania autonomicznych robotów. Informacje z systemu SLAM, przesłane do centralnej cyfrowej platformy, będą użyteczne np. podczas wyliczania wartości wskaźników KPI. Jeśli do bazy trafią dodatkowo dane pozyskane z układu RTLS, otrzymamy obszerny zbiór wartościowych informacji. Wyciągane na jego podstawie wnioski mają szansę przyczynić się do poprawy funkcjonowania przedsiębiorstw, w konsekwencji prowadząc do szybszego zwrotu nakładów inwestycyjnych – przekonują twórcy raportu.

Rozwojem algorytmów SLAM zajmują się firmy programistyczne (np. Intermodalics, Kudan, Accuware), współpracujące z integratorami robotów AMR. Intermodalics opracowało rozwiązanie o nazwie Pick-It (działające w technologii 3D), które umożliwia robotom rozpoznawanie, a także pobieranie przedmiotów z regałów i półek. Co ważne, Pick-It jest oparty o model typu plug-and-play, nie wymaga zatem od firm używających tego oprogramowania specjalistycznej wiedzy.

5G 6G Agile AI AR Automatyzacja Big data Blockchain Cloud computing Cyberbezpieczeństwo Digital twin DIH Dojrzałość cyfrowa Drony Druk 3D Edge computing Egzoszkielety Energetyka Fabryka przyszłości Finansowanie Fotowoltaika GOZ Human augmentation ICT IIoT Konkursy Koronawirus Logistyka ML Motoryzacja MŚP NCBR PPP Pracownicy 4.0 Prawo Przemysł 4.0 R&D Roboty Startupy VR Wodór