Entdecken Sie die Definition eines kollaborativen Roboters
Kollaborative Roboter sind Spitzentechnologien, die traditionelle Bereiche verändert haben.
Kollaborative Roboter arbeiten mit Menschen zusammen, sind kollaborativ und verfügen über sensible Sensoren, die ihnen die Fähigkeit zur Wahrnehmung verleihen. Wenn der Roboter während der Arbeit gestört wird, wechselt er in den abgesicherten Modus.
Roboter haben über die Fähigkeit zur Zusammenarbeit hinaus noch weitere Vorteile. Kollaborative Roboter schaffen gleiche Wettbewerbsbedingungen für kleine und mittlere Hersteller, da große Hersteller seit Jahrzehnten die Vorteile der Automatisierung durch den Einsatz traditioneller Industrieroboter nutzen. Allerdings sind diese Großroboter oft teuer und komplex und hauptsächlich für großvolumige und gleichbleibende Produktionsprozesse konzipiert, was im Vergleich zur Kleinserien- und Variantenproduktion kleiner Hersteller ein Missverhältnis darstellt. Daher schließt das Aufkommen kollaborativer Roboter diese Lücke und ermöglicht es kleinen und mittleren Herstellern, die Vorteile der Automatisierung zu nutzen. Kollaborative Roboter sind nicht nur flexibler und einfacher zu bedienen, sondern können sich auch an die Produktionsanforderungen kleiner Chargen und mehrerer Sorten anpassen und bieten kleinen und mittleren Herstellern eine freiere und flexiblere Produktionsumgebung.
Kollaborative Automatisierung ist eine vielseitige, kostengünstige und benutzerfreundliche Technologie, die Unternehmen dabei helfen kann, ihre Produktivität zu steigern, die Produktionsqualität zu verbessern und Veränderungen in der Kundennachfrage schneller zu erfüllen.
Vorteile kollaborativer Roboter
Kollaborative Roboter verfügen über einige einzigartige Funktionen, die die Automatisierung für ein breiteres Spektrum von Unternehmen ermöglichen.
1. Im Taschenformat und klein
Kollaborative Roboter sind kleine und kompakte Roboter, die überall im Produktionsprozess eingesetzt werden können, ohne zu viel Platz einzunehmen.
2. Installation und Programmierung
Der kollaborative Roboter ist einfach zu installieren und zu programmieren, geeignet für Smartphones und Desktops. Dank praktischer Apps und Software ist es sofort einsatzbereit.
3. Flexibel
Kollaborative Roboter können leicht neue Abläufe erlernen und sind daher in der Lage, unterschiedliche Aufgaben im Produktionsprozess zu übernehmen.
4. Beweglich
Der kollaborative Roboter ist nicht schwer und leicht zu bewegen. Er ist auf einer mobilen Werkbank installiert und kann Aufgaben innerhalb des Bereichs ausführen.
5. Präzision
Kollaborative Roboter führen Aktionen immer auf die gleiche Weise mit genau der gleichen Kraft aus. Dies gewährleistet die gleiche Qualität und genau platzierte Teile.
6. Positive Auswirkungen auf Mitarbeiter
Mitarbeiter können eintöniges oder gefährliches Verhalten vermeiden und sich durch kreativere Arbeit weiterentwickeln.
7. Produktionskosten senken
Durch den Einsatz kollaborativer Roboter wird der Prozess vereinfacht und der Output erhöht. Letztendlich werden dadurch die Geschäftskosten gesenkt.
Auswirkungen kollaborativer Roboter auf Mitarbeiter
Produktionsaufgaben wie das Verpacken von Waren, das Auffüllen von Lagerbeständen oder Arbeiten am Fließband sind durch Begriffe wie „monoton“ und „repetitiv“ gekennzeichnet. Darüber hinaus ist diese Art von Arbeit häufig die Ursache für RSI (Repetitive Strain Injury). Ein Zustand, der durch häufiges Ausführen derselben Aktionen verursacht wird.
Indem Roboter die Arbeit von Produktionsmitarbeitern übernehmen, können sich Produktionsmitarbeiter auf andere Aufgaben konzentrieren. Aufgaben, die Kreativität und lösungsorientiertes Denken erfordern, wie zum Beispiel Wartung oder Qualitätskontrolle.
Mitarbeitern kreative und lösungsorientierte Aufgaben zu übertragen, bereichert ihre Arbeit und trägt zur persönlichen Weiterentwicklung bei. Darüber hinaus fördert es Vielfalt und Flexibilität und schafft so ein attraktives Arbeitsumfeld. Faktoren wie diese sorgen dafür, dass Mitarbeiter mehr Freude an ihrer Arbeit haben, sich stärker für ihre Arbeit engagieren und produktiver werden.
Mit kollaborativen Robotern ausgestattete Werkzeuge
Die Flexibilität kollaborativer Roboter zeigt sich auch darin, dass sie mit unterschiedlichen Werkzeugen ausgestattet werden können. Jedes Werkzeug entspricht einer Fähigkeit, und die Werkzeuge können in folgende Kategorien unterteilt werden: Greifer, End-of-Arm-Tools (EOAT), Vision, Software, Range Extender, Sicherheits- und Versorgungssysteme.
1. Greifer
Der Greifer ermöglicht es dem kollaborativen Roboter, Dinge aufzunehmen. Es gibt viele verschiedene Arten von Zwingen für unterschiedliche Aufgaben. Dazu gehören Fingergreifer, Vakuumgreifer und Magnetgreifer. Jede Klemme ist für eine andere Aufgabe geeignet. Zum Beispiel Softgreifer für Lebensmittel und Vakuumgreifer zum Aufnehmen von Kartons. Auch Greifer haben eigene Spezifikationen wie Nutzlast, Greifweite, Greifkraft etc.
2. End of Arm Tooling (EOAT)
End of Arm Tooling ist ein allgemeiner Begriff für verschiedene Werkzeuge, die auf kollaborativen Robotern installiert werden können. Beispiele hierfür sind Dosiermaschinen, Schraubmaschinen, Schleifmaschinen, Werkzeugwechsler, Sensoren sowie Schweiß- und Schweißwerkzeuge.
3. Werkzeugwechsler
Um kollaborative Roboter flexibler zu machen, gibt es verschiedene automatische Werkzeugwechsler auf dem Markt. Diese Werkzeuge ermöglichen es dem Cobot, Werkzeuge völlig autonom zu wechseln und so mehrere Arbeitsgänge auszuführen. Bei einer Montageanwendung würde ein Cobot beispielsweise zunächst alle Teile mit einer Klemme in die richtige Position bringen und dann mit einem Schraubendreher das gesamte Teil verbinden. Letztendlich werden die Roboter dadurch produktiver.
4. Vision-System
Das Vision-System bietet Sichtbarkeit für kollaborative Roboter. Mit Hilfe von 2D- oder 3D-Kameras können Cobots Objekte lokalisieren, Barcodes scannen und Muster erkennen.
5. Range Extender
Der Range Extender ermöglicht dem kollaborativen Roboter eine größere Reichweite auf der X- und Y-Achse. Beispielsweise können sich kollaborative Roboter vor großen Maschinen hin und her bewegen, um an verschiedenen Stellen im Prozess Aufgaben auszuführen.
6. Sicherheitstools
Sicherheit umfasst alle Tools, die dazu beitragen, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine sicher zu gestalten.
7. Software
Es gibt eine Vielzahl von Software zum Programmieren und Entwerfen kollaborativer Roboteranwendungen. Jeder kollaborative Roboter verfügt über eine eigene intuitive, benutzerfreundliche Programmiersoftware. Mithilfe von Simulatorsoftware können auch physische Roboterintegrationen entworfen und anschließend implementiert werden.
8. Zuführsystem
Die Ausrüstung, die kollaborative Roboter mit Materialien versorgt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntdecken Sie die Definition eines kollaborativen Roboters. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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15 empfohlene kostenlose Open-Source-Bildanmerkungstools
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
Transparent! Eine ausführliche Analyse der Prinzipien der wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
Ist Flash Attention stabil? Meta und Harvard stellten fest, dass die Gewichtsabweichungen ihrer Modelle um Größenordnungen schwankten
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR hat sich mit Harvard zusammengetan, um einen neuen Forschungsrahmen zur Optimierung der Datenverzerrung bereitzustellen, die bei der Durchführung groß angelegten maschinellen Lernens entsteht. Es ist bekannt, dass das Training großer Sprachmodelle oft Monate dauert und Hunderte oder sogar Tausende von GPUs verwendet. Am Beispiel des Modells LLaMA270B erfordert das Training insgesamt 1.720.320 GPU-Stunden. Das Training großer Modelle stellt aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Arbeitsbelastungen einzigartige systemische Herausforderungen dar. In letzter Zeit haben viele Institutionen über Instabilität im Trainingsprozess beim Training generativer SOTA-KI-Modelle berichtet. Diese treten normalerweise in Form von Verlustspitzen auf. Beim PaLM-Modell von Google kam es beispielsweise während des Trainingsprozesses zu Instabilitäten. Numerische Voreingenommenheit ist die Hauptursache für diese Trainingsungenauigkeit.
