Вы находитесь на старой версии сайта. Перейти на новую: technospark.ru
Эволюция машин: чему человек учит роботов

И зачем? О целях, способностях роботов и перспективах их развития

Эволюция машин: чему человек учит роботов

Повысить эффективность производства в начале 19 века должны были машины, в середине 20 века — роботы, а сегодня — роботы с искусственным интеллектом. Разработчики и исследователи стремятся сделать роботов более эффективными, но также еще и удобными, интерактивными, безопасными, сотрудничающими.

Умение распознавать и анализировать

Надежные роботы-манипуляторы, способные захватывать и перемещать объект, востребованы в различных отраслях — ритейле, пищевой, фармацевтической, электронной промышленности и не только. Современные задачи такой роботизированной системы — надежный и «аккуратный» захват, высокие скорость и точность перемещения объектов, безошибочная их сортировка. Решить их помогает искусственный интеллект.

Ronavi Robotics и Robotics Management System

«Когда мы начали разработку Ronavi H1500 4 года назад, логистические роботы применялись только для перевозки стеллажей в зоне комплектации заказа, — вспоминает Иван Бородин, директор компании-производителя логистических роботов Ronavi Robotics. — К 2019 году производители, как правило, имеют уже целые линейки роботов и функциональные модули для них. Так, Ronavi в 2020 году релизит робота-сортировщика мелких посылок и писем и робота для фулфилмент-центров. Таким образом, практически все процессы на складе становятся роботизированными, роботы существуют в единой экосистеме».

По словам эксперта, искусственный интеллект применяется для моделирования логистических процессов и управления роботами. «Наши партнеры, разработавшие систему управления роботами Robotics Management System (RMS), используют машинное обучение и искусственный интеллект для создания оптимальной конфигурации роботизированного склада и управления роботами, с учетом суточных и сезонных изменений потока заказов», — поясняет Иван Бородин.

Эволюция машин: чему человек учит роботов

Система RMS позволяет создавать цифровые двойники роботов для расчета экономических показателей, построения достоверной имитации и аналитики процессов роботизированного склада. Первая часть системы — транспортная — отвечает за распределение задач роя роботов, планирование одновременно выполняемых маршрутов, автоматическую зарядку, преодоление внештатных ситуаций. А вторая — умная система управления складом — на основе анализа исторических данных интегрирует множество технологий оптимизации хранения для повышения эффективности склада и динамически строит стратегию хранения.

Интеллектуальные роботы в разы повышают эффективность. «Автоматизация складских процессов позволяет снизить операционные расходы и количество ошибок, а также ускорить выполнение заказов. Например, по данным Business Insider, Amazon, к 2018 полностью роботизировал 26 складов, снизив операционные расходы на 20% — экономия составила сотни миллионов долларов, при этом компания выполнила в 10 раз больше работы с тем же числом сотрудников», — описывает эффективность применения роботов в логистике Иван Бородин, директор компании-производителя логистических роботов Ronavi Robotics.

Источник: VC.RU
Ссылка: vc.ru/tech/91723-evolyuciya-mashin-chemu-chelovek-uchit-robotov
Дата: 08 ноября 2019г.