До гуманоидов: интегрированные роботизированные системы для реальных результатов сегодня

Идея универсального, многоталантливого, гуманоидного робота остается увлечением поп-культуры. Учитывая, что последние разработки крупных робототехнических компаний привлекают много внимания со стороны СМИ, легко представить, что такие человекоподобные машины уже маячат на горизонте для публики. Однако сохраняются существенные аппаратные, программные и технологические препятствия, отодвигающие широкое распространение этих типов роботов по крайней мере на десятилетие вперед.

Итак, каков следующий достижимый шаг для роботизированной автоматизации? Команда Quasi Robotics полагает, что это будет экосистема взаимодействующих роботов на базе ИИ — каждый из которых будет обладать идеальной степенью универсальности для своей назначенной роли и каждый будет работать слаженно, обеспечивая сквозную автоматизацию для любого рабочего процесса.

Технические проблемы роботов общего назначения

Хотя концепция единого, адаптивного робота остается привлекательной, ограничения в современных технологиях робототехники делают эту концепцию труднодостижимой. Это в значительной степени обусловлено потребностями, связанными с:

Оптимизация оборудования:

• Различные задачи имеют разные физические требования и могут требовать разного оборудования.

Промышленным роботам, созданным для обеспечения прочности и скорости, не будет хватать точности, необходимой для сложной сборки или медицинских процедур, и наоборот.

• Объединение столь разных возможностей в одной машине требует компромиссов в плане прочности, точности, инженерных решений и стоимости.

Сложность программного обеспечения:

• Алгоритмы интеллекта также адаптированы к их предполагаемым задачам и сильно различаются. Сосредоточение на точности требует иного программирования робота, чем сосредоточение на наблюдении, скорости или ловкости.
• Создание единого программного пакета, охватывающего столь разнообразные возможности, значительно увеличивает время разработки и ее сложность.

Профессионализм зависит от целенаправленного обучения:

• Роботы осваивают сложные задачи посредством итеративной практики и обширных данных обучения. Специализированные роботы быстрее совершенствуют свои навыки в рамках определенной операционной области, в конечном итоге превосходя роботов общего назначения.
• По крайней мере, на данный момент попытки добиться универсальности по-прежнему упираются в вопрос: «хотим ли мы, чтобы один робот делал много вещей плохо», или «хотим ли мы, чтобы несколько специализированных роботов делали определенные вещи хорошо».

Квазиробототехника: использование возможностей комплексной автоматизации

Сосредоточившись на целевых приложениях, разработчики робототехники, такие как Quasi, позволяют компаниям быстро увидеть ощутимые преимущества. Однако крайне важно, чтобы эти специализированные роботы легко интегрировались — не только с другими роботами той же компании, но и с любым решением, машиной или системой для настоящей автоматизации объектов.

Компания Quasi Robotics не просто разрабатывает роботов для выполнения конкретных задач; ее миссия — проектировать и интегрировать целостную сквозную систему автоматизации.

Это сила интегрированной платформы автоматизации Q.AI. Она плавно организует совместную сеть специализированных роботов и сложных технологических компонентов для революционизации различных отраслей промышленности, состоящую из трех основных столпов:

1) Мобильные роботы специального назначения:

• Модель R2: Автономный мобильный робот, оснащенный роботизированной рукой для перемещения материалов и манипуляции объектами. Непревзойденная маневренность R2, включая автономные расчеты движения и захвата, сочетается с передовым интеллектом для быстрой адаптации и универсальности при выполнении задач. Легко интегрируется с существующими машинами для сортировки, сборки, ухода за пациентами и множества других задач по перемещению материалов.
• Модель С2: Автономная мобильная тележка, предназначенная для транспортировки материалов, инструментов и расходных материалов внутри предприятия. C2 перемещается автономно и точно в небольших рабочих пространствах и на крутых поворотах, легко интегрируясь с существующими рабочими процессами. Идеально подходит для таких задач, как обслуживание машин и поставки в середине рабочего процесса, которые не требуют прерывания процесса.

2) Q.AI Intelligence: механизм принятия решений

• Специализированные алгоритмы: Мозг интегрированной платформы автоматизации Q.AI — это фирменный набор сложных алгоритмов. Усовершенствованный за годы тестирования и оптимизации, Q.AI предназначен для идеальной навигации робота, выполнения задач, анализа данных датчиков и распределения ресурсов.
• Непрерывное обучение и оптимизация: Q.AI Intelligence постоянно учится и адаптируется на основе опыта. Обрабатывая данные от роботов, датчиков и пользовательского ввода, система приобретает новые навыки и мгновенно делится ими со всеми роботами флота.

3) Cloud Connect: интуитивно понятное управление и визуализация данных

• Командный центр: Cloud Connect выступает в качестве центрального узла управления системой, позволяя пользователям назначать задачи, изменять расписания и управлять парком роботов с помощью интуитивно понятного графического интерфейса, доступного с любого планшета.
• Мощь аналитики данных: Преобразуйте необработанные данные в полезную бизнес-аналитику с помощью настраиваемых панелей мониторинга, которые обеспечивают полное представление производительности системы, выявляют области для улучшения и позволяют проводить предиктивное обслуживание.
• Журналы отслеживания и аудита: Ведутся комплексные записи всех действий робота и активности системы. Этот подробный журнал аудита обеспечивает предприятиям полную прослеживаемость, гарантируя четкую подотчетность и упрощая усилия по обеспечению соответствия нормативным требованиям.

Преимущества комплексного подхода

Интегрированный подход интегрированной платформы автоматизации Q.ai открывает множество преимуществ для бизнеса:

• Сквозная производительность: Интегрированная автоматизация использует целостный подход к оптимизации процесса, объединяя возможности роботов, датчиков и программных платформ. Эта взаимосвязанная экосистема позволяет данные в реальном времени обмен данными, интеллектуальное распределение задач и автоматизированное принятие решений, что приводит к значительному повышению эффективности и повышению производительности.
• Бесконечная гибкость и масштабируемость: Модульные конструкции роботов, адаптивное программное обеспечение и стандартизированные протоколы связи позволяют предприятиям легко масштабироваться. Новые роботы и функции могут быть легко интегрированы в существующую экосистему, обеспечивая инвестиции в автоматизацию в будущем и позволяя предприятиям адаптироваться к меняющимся требованиям рынка.
• Анализ данных: Данные датчиков, собранные на протяжении всего рабочего процесса, дают представление об эффективности процесса, выявляют узкие места и потенциальные области для улучшения. Анализируя данные в реальном времени и исторические данные, предприятия могут принимать решения на основе данных для оптимизации рабочих процессов, сокращения отходов и обеспечения постоянного совершенствования процессов.

Интеграция обеспечивает специализированную и адаптируемую автоматизацию

Решения по настоящей автоматизации должны реагировать на меняющиеся требования бизнеса. Интегрированная платформа автоматизации Q.AI обеспечивает гибкость, необходимую для долгосрочного успеха.

Заключение

Будущее робототехники — это не футуристические гуманоиды, а интегрированные системы, которые сегодня обеспечивают реальные результаты. Специально созданные роботы, такие как те, что входят в интегрированную платформу автоматизации Q.AI, отлично справляются с определенными задачами и гармонично работают в рамках более крупного рабочего процесса. Такой подход обеспечивает немедленный рост эффективности, расширяет возможности работников и раскрывает потенциал для непрерывного совершенствования на основе данных.

Чтобы узнать больше о решениях Quasi Robotics, посетите сайт: www.quasi.ai