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L'impact profond des robots collaboratifs sur l'avenir de la fabrication
L'impact profond des robots collaboratifs sur l'avenir de la fabrication
Ces dernières années, les robots collaboratifs sont devenus un terme courant dans le cyberespace. Bien que la fiabilité et l’efficacité aient fait l’objet d’un examen minutieux, le travail humain reste le moyen traditionnel de faire avancer les choses dans l’industrie.
À cet égard, des robots ont été introduits dans les secteurs manufacturiers à forte intensité de travail pour augmenter la productivité et la fiabilité. Les robots ont été introduits sous stricte supervision parce que les développeurs pensaient qu’ils manquaient d’intelligence humaine. Cela peut entraîner des conséquences imprévisibles telles que des accidents et des dommages aux biens et aux marchandises.
Les défauts des robots traditionnels ont conduit à la nécessité d'introduire des robots collaboratifs présentant des risques spatiaux et environnementaux minimes, ce qui les rend idéaux pour travailler aux côtés des humains. Les robots collaboratifs ont des interactions plus humaines et peuvent être facilement programmés. Cela leur permet de travailler sur le même lieu de travail que les humains sans craindre de danger physique.
Caractéristiques des robots collaboratifs
(1) Collaboration
L'objectif principal des robots collaboratifs est d'aider les travailleurs à atteindre leurs objectifs de production. Ils aident les humains plutôt que de remplacer leur emploi. Contrairement aux robots industriels qui travaillaient de manière indépendante dans le passé, les robots collaboratifs assistent les humains dans leur travail. Ils sont principalement déployés dans des zones jugées trop pénibles ou dangereuses pour les travailleurs. Ceux-ci garantissent la sécurité et l’efficacité du lieu de travail.
(2)Léger et polyvalent
Les robots collaboratifs sont faciles à transporter grâce à leur légèreté, ils peuvent donc être transférés d'un site à un autre. Ils sont principalement conçus pour être petits et compacts afin de permettre aux humains de les utiliser facilement. Leur flux de travail a un faible encombrement et peut être installé rapidement sans ajustements ni refonte majeurs.
Dans ce cas, il n'est pas nécessaire de déplacer les machines et les lignes de production puisque les cobots sont créés pour collaborer facilement avec les travailleurs. De plus, il n’est pas nécessaire d’ajuster l’agencement de l’usine puisque ces robots peuvent être facilement déplacés.
(3) Entraîneables et intelligents
Les robots universels sont une version plus prometteuse des robots industriels traditionnels. Dotés d'une technologie et de capteurs intelligents, ils sont équipés de capteurs de conformité mécaniques qui s'arrêtent de bouger dès qu'ils entrent en contact avec un objet ou une personne.
(4)Facile à utiliser
Les fabricants de robots collaboratifs ont fait de la simplicité l'une de leurs principales caractéristiques. Toute personne sachant utiliser un smartphone peut les utiliser. Les robots intelligents sont adaptables et peuvent apprendre sur le tas. Ils utilisent une technologie guidée pour offrir un espace de travail et une sécurité à leurs employés. Il mémorise les nouvelles actions et peut les répéter pour un fonctionnement plus rapide.
Tendance croissante
Depuis leur introduction en 2008, ces technologies robotiques collaboratives ont gagné en popularité, notamment auprès des fabricants. Leur capacité à accroître l’efficacité et la productivité en simplifiant les tâches dans une configuration de base est une fonctionnalité essentielle.
La croissance du marché des robots collaboratifs est fulgurante. La Fédération internationale de robotique estime une croissance annuelle de 40 % et un chiffre d'affaires de 1,94 milliard de dollars d'ici 2028.
Où les robots collaboratifs apporteront-ils le plus de valeur ?
Les robots collaboratifs sont principalement utilisés dans des environnements où les humains et les robots doivent collaborer. Dans ce cas, l’humain sert de guide au robot, supervisant le processus ou apprenant du robot. L’industrie manufacturière est l’un des principaux bénéficiaires de l’introduction des robots collaboratifs. Certains constructeurs investissent dans des robots collaboratifs dans l’espoir d’un retour sur investissement rapide, mais ce n’est pas toujours le cas.
Il est recommandé d'évaluer soigneusement les domaines dans lesquels les cobots peuvent avoir l'impact le plus significatif et de les sélectionner uniquement. Les robots collaboratifs sont programmés pour assumer diverses tâches d'usine telles que l'assemblage, la fabrication de matériaux, l'emballage, les tâches d'usinage et l'assemblage. Cela permet aux travailleurs de se concentrer sur les tâches qui nécessitent les capacités cognitives du cobot.
Les développeurs de robots collaboratifs ont mené des recherches approfondies pour déterminer comment les robots peuvent imiter la prise de décision et les mouvements humains. L’intelligence artificielle associée à ces robots a trouvé des solutions brillantes que les humains ne peuvent pas pirater. L'intégration de robots collaboratifs et de systèmes 5G apporte une meilleure qualité de service, comme la fabrication intelligente. Pour que le système puisse être contrôlé et réagir rapidement, une communication fiable est nécessaire. Cela est particulièrement vrai dans les installations de production de robots collaboratifs qui ne nécessitent pas beaucoup d’aide humaine.
Impact du déploiement collaboratif de robots
Une fois qu'une technologie s'est avérée fiable, elle sera largement adoptée. Depuis peu de temps, les robots collaboratifs ont grandement contribué au développement de l’industrie moderne et peuvent prendre de nombreuses décisions en même temps.
Ils peuvent parcourir de grands graphes de connaissances avec une puissance de traitement élevée et une architecture logicielle complexe. Leur exécution est devenue puissante grâce aux avancées technologiques récentes telles que le traitement parallèle, les données liées et l'informatique de pointe.
Quelle est la prochaine étape pour les prestataires de services ?
(1) Fournisseurs de services
Les prestataires de services doivent être prêts à fournir des services différenciés et fiables. Ils doivent également respecter toutes les mesures de prévisibilité et de sécurité des infrastructures pour garantir un service de qualité.
(2) Fournisseurs de technologie
Les fournisseurs de technologie sont responsables de la sécurité du système et doivent donner la priorité au respect des normes établies et au respect des réglementations pour garantir la fiabilité du système.
(3) Entreprises
Les entreprises doivent développer des cas d'utilisation et des cadres pour garantir que la collaboration homme-machine produit les résultats souhaités à mesure que cette technologie évolue. Les robots collaboratifs seront efficaces si les productions humaines et machines coexistent. Les entreprises doivent s'assurer que les robots collaboratifs sont intégrés à leurs modes de fonctionnement pour éviter les pannes de service ou les conflits homme-robot.
Conclusion
En bref, comme le décrit la norme, le robot ne peut rien faire d'autre que se déplacer. Les robots collaboratifs sont en sécurité dans cette situation car ils ont des forces limitées et couvrent leurs articulations avec des matériaux de protection afin de ne pas nuire aux humains.
Selon le concept d'évolution, ce ne sont pas les espèces les plus fortes ou les plus intelligentes qui survivent, mais les espèces qui s'adaptent rapidement aux changements. À long terme, les gens doivent s’adapter pour survivre. La collaboration homme-machine atteint son apogée et chaque industrie (notamment manufacturière) doit développer ce marché.
Une efficacité améliorée, une réduction des risques personnels, des opérations diversifiées et une efficacité améliorée indiquent que cette technologie sera de plus en plus utilisée. Les robots collaboratifs domineront la prochaine révolution industrielle. De nouvelles formations et adaptations à de nouveaux postes seront inévitables pour éviter des pertes massives d’emplois parmi les salariés.
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Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
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