2024年全球操作機器人庫存創(chuàng)下約390萬臺的新紀錄，平均機器人密度（每10,000名人類工人的機器人數(shù)量）上升到151。

人工智能和機器學習幫助更多機器人

在機器人和自動化中使用人工智能的趨勢不斷增長。特別是，生成式人工智能的出現(xiàn)開辟了新的可能性。IFR解釋說，人工智能的這一子集專門用于從它通過訓練學到的東西中創(chuàng)造新的東西，而生成式人工智能已經(jīng)被ChatGPT等工具普及。

機器人制造商已經(jīng)開始開發(fā)生成式人工智能驅(qū)動的界面，允許用戶使用自然語言而不是代碼更直觀地對系統(tǒng)進行編程。專家預測，工人將不再需要專門的編程技能來選擇和調(diào)整機器人的動作。
IFR表示，技術(shù)組合的另一個例子是使用預測性人工智能來分析機器人性能數(shù)據(jù)并確定設備的未來狀態(tài)，而預測性維護可以節(jié)省制造商的機器停機成本。

在汽車零部件行業(yè)，每小時計劃外停機估計要花費130萬美元。這表明預測性維護具有節(jié)省成本的潛力。

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(shù)據(jù)以進行優(yōu)化。IFR表示，一般來說，機器學習算法給出的數(shù)據(jù)越多，它的性能就越好。

協(xié)作機器人擴展到新應用

人機協(xié)作仍然是機器人技術(shù)的一個主要趨勢。

傳感器、視覺技術(shù)和智能抓手的快速發(fā)展使機器人能夠?qū)崟r響應環(huán)境的變化，從而與人類工人一起安全地工作。

協(xié)作機器人應用程序為人類工人提供了一種新工具，減輕了他們的負擔和支持。協(xié)作機器人可以協(xié)助完成需要繁重舉重、重復運動或在危險環(huán)境中工作的任務。

機器人制造商提供的協(xié)作應用范圍不斷擴大，最近的市場發(fā)展是協(xié)作機器人焊接應用的增加，而這是由于熟練焊工的短缺。

需求表明，自動化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(xié)作機器人將補充而不是取代對傳統(tǒng)工業(yè)機器人的投資，傳統(tǒng)工業(yè)機器人的運行速度要快得多，因此對于提高生產(chǎn)力以應對產(chǎn)品利潤率低仍然很重要。

此外，IFR指出，新的競爭對手正在進入市場，特別需要關注的是協(xié)作機器人。協(xié)作機器人手臂和自主移動機器人（AMR）在移動機械手中的結(jié)合提供了新的用例，可以擴大對協(xié)作機器人的需求。

移動機械手實現(xiàn)物料搬運自動化

移動機械手（即所謂的“MoMas”）可以自動執(zhí)行汽車、物流或航空航天等行業(yè)的物料搬運任務。

它們將移動機器人的移動性與協(xié)作機器人手臂的靈巧性相結(jié)合，這使他們能夠在復雜的環(huán)境中導航并操縱物體，IFR表示這對制造應用至關重要。

這些機器人配備傳感器和攝像頭，可以對機械和設備進行檢查和維護任務。移動機械手的一個優(yōu)點是它們能夠協(xié)作和支持人類工人。IFR斷言，熟練勞動力的短缺和申請工廠工作的員工短缺可能會增加需求。

數(shù)字孿生有助于優(yōu)化性能

數(shù)字孿生技術(shù)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(tǒng)性能的工具。

由于機器人在工廠中的數(shù)字化集成程度越來越高，數(shù)字孿生可以使用其真實世界的運營數(shù)據(jù)來運行模擬并預測可能的結(jié)果。

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