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ロボット IoT の実例
モノのインターネットは製造業の未来ですか?
業界の主力になる可能性
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ロボットIoTは製造業の未来となるのか?

Mar 01, 2024 pm 06:10 PM
モノのインターネット ロボット ロボット技術

ロボットIoTは製造業の未来となるのか?

ロボティクス IoT は、産業用ロボットと IoT センサーを統合することを約束する新たな開発です。これら 2 つ貴重な技術が結集します。ロボット モノのインターネットは製造業の主流になるでしょうか?

ロボット モノのインターネットとは何ですか?

ロボット モノのインターネット (IoRT) は、ロボットをインターネットに接続するネットワークの形式です。 。これらのロボットは、IoT センサーを使用してデータを収集し、周囲の状況を解釈します。これらは、データ処理を高速化し、リソース使用率を最適化するために、人工知能やクラウド コンピューティングなどのさまざまなテクノロジと組み合わせられることがよくあります。 IoT の開発により、ロボットは環境の変化をよりインテリジェントに感知して対応できるようになり、さまざまな業界により効率的なソリューションがもたらされます。 IoT テクノロジーと統合することで、IoRT は自律的な動作と自己学習を実現できるだけでなく、より高いレベルの自動化とインテリジェンスも実現できます。

人工知能はモノのインターネットで重要な役割を果たし、デバイスの識別を支援します。より正確に周囲を理解することができます。 AI は従来の IoT よりも正確に作業者と機器を区別できます。センサーは動きを検出し、視覚情報を処理し、距離を測定できますが、AI アルゴリズムと同じ詳細な分析を実行することはできません。したがって、人工知能テクノロジーと組み合わせることで、IoT デバイスは環境の変化をよりインテリジェントに感知して対応できるようになり、全体的な効率と精度が向上します。

従来のロボットは優しさ、気配り、細やかさが欠けていると思われがちですが、IoTテクノロジーの導入によってこの認識が変わるかもしれません。 IoT センサーと視覚化テクノロジーを装備することで、ロボットは周囲とより適切に対話できるようになります。壊れやすい物を傷つけずに簡単に拾い上げたり、複雑な空間を移動したり、作業者との衝突を意図的に避けたりすることができます。

メーカーや倉庫は、これまで従来のロボットのみが使用されていたあらゆる分野に IoT テクノロジーを適用できるようになります。ロボットIoTの導入により、生産精度や作業効率が向上し、大きな技術進歩となります。このテクノロジーは比較的新しいものですが、さまざまな業界、特に製造分野でその潜在的な用途が積極的に模索されています。ロボット工学と IoT を組み合わせるこの傾向は、企業に生産性の向上と利益をもたらすと同時に、労働者にとってより安全でスマートな作業環境を生み出すことが期待されています。

なぜロボット工学とモノのインターネットが組み合わされるのか?

近年、産業用ロボットの応用は急速な成長傾向を示しています。ロボット密度は 2017 年から 2021 年の間にほぼ 2 倍になりました。これは良い成果だと言う人もいますが、まだ改善の余地があります。業界の専門家はこのことに気づき、IoT に注目を集めています。

モノのインターネットは、ロボット工学に何百万ドルもの価値を追加できるため、魅力的です。専門家らは、経済への影響は2025年までに11兆1000億ドルに達する可能性があると考えている。どちらのテクノロジーも急速に進化し、価値が高まっているため、これらを組み合わせるのは簡単な決断でした。

潜在的な付加価値に加えて、IoT とロボット工学はうまく連携しており、この組み合わせにより、この分野の最大の問題点の 1 つが解決されます。安全性は長年にわたり産業用ロボットが直面する最大の課題の 1 つです。センサーは近接、動き、ビデオを追跡して、作業者の安全を確保できるようになりました。

残念ながら、産業用ロボットを最も多く使用している業界は、長年にわたって広範な労働力不足に直面しています。米国では、製造業のリーダーの 77% が、今後も従業員の採用と維持は困難になると考えています。幸いなことに、IoT は周囲の環境をリアルタイムで解釈して反応できるため、独立して動作できます。

ロボット工学のインターネットはモノのインターネットとどのように異なりますか?

IoT と IoT には多くの類似点があります。まず、彼らはさまざまなセンサーを使用して周囲の環境に関する情報を収集します。光、振動、近接、動き、または速度の情報を電気信号に変換し、デジタル ストレージに保存します。

IoT と IoT はどちらも、データ駆動型のパフォーマンスとメンテナンスに関する洞察を提供します。たとえば、機械の振動と速度を追跡して、異常な動作がいつ始まるかを判断できます。そこから、管理者にリアルタイムのアラートを送信できます。

モノのインターネットと IoT テクノロジーはどちらも、インターネットへの常時接続を維持します。これにより、共有ネットワーク経由で接続できるため、すべてのユーザーは永続的にオンラインのままになります。このようにして、情報を調整して同じストレージ システムに送信できます。

一般的に、類似点はそこまでです。標準的な IoT デバイスは、その周囲からのみデータを収集できます。分析を実行するには、多くの場合、別のテクノロジと統合する必要があります。一方、ロボット IoT は情報をローカルで分析および解釈できます。

さらに、IoT はリアルタイムでしかデータを収集できませんが、IoT は処理中の新しい情報に応答できます。したがって、周囲と相互作用し、刺激や出来事に反応することができます。たとえば、ロボットは、近くに作業員がいることを感知すると動きを停止する可能性があります。従来のセンサーは、アクションをトリガーするために他の何かに接続する必要がありました。

ロボット IoT の実例

ロボット IoT にはさまざまな形があります。

協働ロボット

協働ロボット (コボットとも呼ばれる) は、人間と一緒に動作する産業用ロボットです。従来の同僚とは異なり、隣で仕事をしても安全です。ほとんどの場合、IoT センサーを使用して従業員の位置を特定しています。誰かが近づきすぎると、彼らはやっていることを止めます。

モバイル ロボット

モバイル ロボットは移動できるため、通常、ほとんどの産業用ロボットよりもはるかに小型です。多くの人は決められた道をたどります。これらは配送センターや倉庫でよく使用されるため、従業員が頻繁に持ち上げたり、かがんだり、しゃがんだりする必要がなく、人々の体調をより良く保ち、より速く作業を進めることができます。

多くの移動ロボットは、IoT テクノロジーを使用して、何かにぶつからないように調整します。センサーにより周囲の状況にリアルタイムで反応できるため、事前に設定された経路に留まらずにどこに行くかを決定できます。これは、障害物が突然現れた場合に役立ちます。

ネットワーク ロボット

ネットワーク ロボットは、全体として動作する IoT マシンの集合です。これらはすべて同じネットワーク上で動作し、情報を交換し、アクションを調整します。誰かが遅延や異常な出来事を報告すると、他の人はすぐに知ります。

認知ロボット

コグニティブ IoT は、人工知能、クラウド コンピューティング、センサーなどのテクノロジーを活用して、デバイスが周囲の環境を理解し、時間の経過とともにロジック スキルを開発できるようにします。ロボット工学と組み合わせると、推論できる機械が生まれます。

実際には、コグニティブ IoT テクノロジーは人々のニーズを予測し、それに応じて対応できます。たとえば、製造ロボットは作業員に合わせて速度を調整できます。あるいは、倉庫の機械が注文ピッキング ルートを切り替えて遅延を回避することもできます。

モノのインターネットは製造業の未来ですか?

ここ数年、産業用ロボットへの注目が高まっています。これは最も急速に成長している分野の 1 つであり、製造業を大幅に再構築しました。多くの製造専門家は、製造におけるロボット IoT が戦略的統合を通じていかに儲かるかを認識しています。

人気が高まるモノのインターネットのテクノロジが人々の視野に入ってきているため、モノのインターネットが製造業の新しい標準になるのも時間の問題かもしれません。業界はすでに、協働ロボットや移動ロボットなど、製造業におけるロボット IoT の限界を模索しています。

ロボット工学のインターネットは、業界に永続的に大きな影響を与える可能性があります。すでに価値のある技術に付加価値を与えるため、メーカーの投資収益率が向上する可能性があります。大きな利益が得られると、さらにそれを追求したいと思うでしょう。

製造におけるロボット IoT はコスト効率が高いため、遅かれ早かれ広く普及するはずです。製造業者の 62% 以上が、ロボティクスにより人件費が削減されると述べており、IoT テクノロジーとそのデータ駆動型の洞察を追加することで、さらにコストを削減できる可能性があります。

業界の主力になる可能性

ロボット IoT は破壊的要因となる可能性があります。製造においてロボットがどのような役割を果たすにせよ、業界の専門家がロボット工学に取り組む方法を永久に変える可能性があります。

以上がロボットIoTは製造業の未来となるのか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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