工业机器人和自动化
发布于2023-05-18
工业机器人系统自首次引入以来就面临着诸多挑战。第一个机器人平台可追溯到20世纪60年代，最初的问题是价格高和硬件复杂。这些老旧的机器人平台还依赖于基础设施网络（如铁路、轨道、磁铁和磁条），导致受限严重。
早期移动机器人系统面临的另一个主要挑战是缺乏高密度的储能解决方案。由于无法使用电缆为移动机器人供电，因此需要电池，这意味着机器人的移动范围和能力取决于电池的重量及其电能容量。
快进到2022年，移动机器人系统面临的问题已然发生了翻天覆地的变化。首先，工业流程通常对成本比较敏感，在这种应用中使用机器人意味着优化必不可少。但在移动机器人和人类处于同一空间的情况下，这可能会非常困难，因为任何一方都可能犯错，机器人系统必须经常给人类让路（反之亦然），这可能会中断任务。
现代化机器人系统面临的另一个问题是协作需求。尽管单个制造商的机器人系统会附带软件解决方案，但尝试在不同制造商之间进行协调可能具有挑战性，因为这将需要大量的应用程序编程接口（甚至可能需要使用定制软件）。
最后，在修改现代机器人系统以执行不同任务时也是困难重重。在现代机器人平台上定制硬件（如不同类型的手臂、抓手和检测系统）的能力使得机器人具有极强的适应性，但进行此类更改需要大量的代码更新、规划和实验来完善整个过程。
硬件、软件和高级分析领域的新兴技术发展可以解决这些问题，并通过改善机器人之间以及人与机器人之间的交互、提高生产率和降低成本，更好地为现代机器人系统提供支持。
哪些技术促进了机器人的发展？
为了帮助改进工业和商业环境领域的机器人，机器人系统在硬件和软件上都部署了诸多技术来提供支持。
机器人已经开始采用的第一项主要技术是机器人操作系统 (ROS)。ROS是一个开源项目，旨在为工程师提供通用库、工具和驱动程序，以创建使用通用接口和编程方法的机器人系统。因此，工程师们无需从头开始，就可以快速开发出用于特定任务的第一个机器人原型。一旦原型完成，项目团队就可以专注于攻克可扩展性、质量以及与其他机器人系统交叉兼容等方面的挑战。
机器人开始采用的第二项主要技术是边缘计算。虽然人工智能 (AI) 在为机器人提供智能方面非常强大，但对移动性的需求意味着人工智能需要在本地运行。在本地运行AI不仅延迟更低，而且还拥有不受本地网络约束的自由。得益于高性能移动中央处理器和神经网络处理器的发展，机器人现在可以将来自光探测、测距和摄像头的数据结合起来，实时感知周围环境 — 这一过程被称为传感器融合。
第三，机器人公司正在开发超越单个机器人或一组相同机器人的新软件解决方案（如WAKU Sense）。借助这些新工具，装置操作工使用一个应用就能操作来自不同供应商的所有机器执行多个不同任务。
例如，WAKU Sense允许工程师甚至非技术人员向现有的机器人队伍中添加不同的机器人，并逐步移动到完全自动化的生产车间或仓库。WAKU Sense的无代码接口（在软件解决方案中越来越普遍）简化了自动化新流程或调整机器人流程的工作。得益于先进的分析技术，机器人在行动中的整体效率可以得到提高，从而最大限度地提高性能。
最后，机器人公司通常会避免尝试创建单一标准，因为这样往往会很快导致行业碎片化，不同制造商的硬件永远无法协同工作。相反，各公司正专注于创建自己的个人标准，然后提供可连接其他制造商设备的转换机制。
如何利用机器人取得成功?
为了充分利用现代机器人系统，操作人员应该专注于收集尽可能多的数据，包括机器人系统的行程、空转时间、充电时间以及因错误和漏洞而导致的停机时间。例如，某网站可能考虑购买一个新的机器人平台来提高生产力，但根据先进的数据分析，现有的机器人系统可能有足够的空闲时间来处理其他工作。这不仅可以提高效率，还可以大大节省成本，同时减少了额外的维护需求（一个机器人比两个机器人更容易维护）。
而且，操作人员还需要确定人类做出的可能中断机器人工作的差错。例如，人类很容易将物品放错位置，导致移动机器人平台严重混乱，因为机器人无法拾取所需的物品。如果消除掉这些错误，机器人的效率就会提高。
我们来看看以下两个例子，以便了解机器人系统对企业的贡献。
示例1 — 亚马逊 (Amazon)
亚马逊是一家全球性企业，以其当日送达、庞大的仓库和极其友好的客户退货政策著称。亚马逊过去使用人力来操作其庞大的仓库设施，但最近开始利用机器人来帮助存储、放置和转移货物。
目前，亚马逊所有仓库总共有50万台机器人，但这只占其流程的10-20%（其余80%流程为人力完成）。如果亚马逊进一步利用机器人平台来处理仓库货物，则可以降低劳动力成本，从而以更低的价格向客户提供服务。鉴于亚马逊是世界上市值最高的企业之一，如果使用得当，移动机器人平台毫无疑问可以帮助企业实现业务扩张。
示例2 — 在工厂搬运货物
某工厂，机器人系统在工厂的货物搬运中也面临着挑战；工作效率偏低。一项调查显示，工人弄不懂该如何在机器人平台周围正常工作（例如，妨碍其行动），这表明机器人系统同样依赖与其一起工作的操作人员。
为了帮助解决这些问题，采用先进的分析和数据收集让工厂操作人员能够找出关键所在，并针对特定问题调整流程。此外，围绕机器人平台进行的基本机器人培训有助于提高工人对机器人系统行为的认知。认识到人力因素对机器人的重要性，可以让整体效率迅速提升。
机器人的未来发展方向？
虽然机器人将继续用于各种应用中的重复性体力劳动，但机器人系统面临的挑战将是如何连接和同步其操作。开发低延迟网络当然有助于改善通信状况，但机器人也可以通过各自广播的低延迟本地网络一起工作。因此，两个机器人之间的通信更类似于对话，而不是网络消息。
机器人也将变得越来越容易安装，以至于运营商可能会借助自助市场来配置机器人（其中的一个例子是lotsofbots.com，它支持工程师比较不同制造商的机器人系统）。
事实上，机器人平台的高成本甚至可能会成就机器人即服务 (RaaS) 商业模式的大规模流行。RaaS可以帮助客户利用机器人制造商为平台提供硬件、对其进行编程及维护，而不需要预先在硬件上投入大量资金以及花时间学习如何为特定平台编程。这样的平台甚至也可以作为临时工使用，一天之内就可以完成安装和拆卸，以帮助企业应对所需的变化。
私有5G网络的部署很可能会迎来机器人系统的云计算。不是在机器人本地运行所有算法，而是将大部分昂贵的处理硬件放在一些远程服务器上，以便进行快速升级、数据监控和强化机器学习。这种远程计算的使用还可以减少整体能耗，从而增加移动机器人平台的移动范围。
结语
尽管硬件、软件和先进分析技术的发展可以更好地为现代机器人系统提供支持，但仍有两个问题需要解决。首先，人们需要接受更好的培训，不仅要了解机器人平台如何工作，还要学习如何使用开源环境（如ROS）开发自己的平台，以及机器人平台编程的无/低代码解决方案。第二，机器人开发人员需要专注于环境感知。目前的机器人在面对周围环境时木讷呆笨，几乎无法了解自己所处的环境以及如何在人类旁边工作。因此，一台真正智能的机器人将能够感知周边环境，并且不需要人类监督即可做出更好的决定。这些改进的机器人交互将能够为在工业和商业环境中提高生产力和降低成本创造机会。
作者简介
Victor是Waku Robotics公司的首席执行官兼联合创始人。WAKU的尖端机器人协作软件WAKU Sense支持部署来自不同供应商的机器人系统以及这些机器人之间的协作。结合世界上最大的机器人比较网站lotsofbots.com，WAKU支持以高效率运行仓库或工厂。在加入WAKU之前，Victor曾在Zalando组建了机器人部门。他与25人一起创办的第一家公司活跃于物联网和清洁技术领域。Green City Solutions提供极具创新性的过滤解决方案，正在为全球提供清洁空气。