2023 год был годом инновационных технологий, в котором доминировала тема искусственного интеллекта (ИИ). Такой термин, как «генеративный ИИ», присутствовал во множестве заголовков, привлекая внимание людей во всех странах. Однако внедрение генеративного искусственного интеллекта в бизнес пока, либо не находит применения, либо существует в зачаточном состоянии ранней стадии внедрения. А вопросы о том, как лучше всего использовать эту технологию, остаются в центре внимания многих учёных умов.

Цифровая трансформация — это непрерывный процесс, поэтому можно ожидать, что прорывные тенденции этого года продолжат формироваться и далее, в научном сообществе. Но как они повлияют на робототехнику или автоматизацию, и каких позитивных сдвигов может ожидать обрабатывающая промышленность уже в наступившем году?

Уже почти ни у кого не возникает сомнений, что искусственный интеллект меняет мир разработки программного обеспечения, делая процессы дешевле, быстрее и эффективнее. Программы и приложения являются ключевым компонентом автоматизации, а при содействии «компьютерного разума» разработчики смогут создавать более индивидуальные и оптимизированные решения для различных задач бизнеса и производства. Если прежние темпы разработки программного обеспечения принять, по аналогии, как копание траншеи лопатой, то внедрение ИИ похоже на участие в этом процессе экскаватора. Однако, пока наработки, навыки и опыт в области автоматизации, остаётся дефицитным и ценным ресурсом, который будет ещё десятки лет востребован, в процессе технологической революции по внедрению ИИ в производство и роботизированные комплексы.

Было удивительно интересно наблюдать, как интеграция ИИ в автоматизированные бизнес-процессы меняет жизнь офисных работников, ещё до того, как новшество коснулось методов работы на большинстве промышленных предприятий. Но, предположительно, уже в 2024 году преимущества машинного обучения станут доступны большему числу производителей. В конце концов, технология уже существует и в мире множество организаций занялось разработкой приложений под использование искусственного интеллекта. Эти программные модули должны позволить промышленным и складским роботам выполнять более сложные и разнообразные функции. Например, внедрение инноваций позволит роботам иметь человеческое восприятие, справляться с вариациями, точнее перемещать детали по более сложным траекториям, адаптироваться к изменяющейся среде и учиться на собственном опыте. Со временем эти возможности приведут к беспрецедентной гибкости, качеству и надёжности производства.

Разработки в области программного обеспечения для робототехники позволят расширить совместное и повторное использование наработок из разных производственных сфер. Программное обеспечение для робототехники — это клей, который связывает пользователей с их механическими аналогами — цифровая связь, выходящая за рамки физического взаимодействия.

Создание в специализированных дата-центрах большой базы знаний и обмен ими, открывают новое измерение сотрудничества — объединение людей, использующих роботов в промышленном производстве. В 2024 году развитие ПО приведёт к новому уровню взаимодействия. Представьте себе мир, в котором вместо того, чтобы изобретать велосипед, мы используем существующие программные активы — компоненты, интерфейсы, алгоритмы, которые можно активировать в нескольких приложениях. Этот принцип уже лежит в основе партнёрской экосистемы ведущих производителей робототехники, которые передают данные всех новинок для специализированного ПО, которое позволяет быстро программировать роботов нескольких производителей в конвейерных линиях. Такой подход оптимизирует процесс настройки, внедрение инновации и сокращает время выхода на рынок новой продукции.

Компании уже начинают активно объединять свои отделы конструкторских разработок с IT. Конструирование, моделирование, стандартизация и контроль качества давно работают в этой связке, используя данные для улучшения операций. Будущее производства неразрывно связано с интеграцией нейросетей в автоматизацию/роботизацию, поскольку данные будут лежать в основе инноваций и эффективности. Исследования показывают, что обрабатывающая промышленность находится в авангарде внедрения облачных программных услуг, и уже заметно, что некоторые клиенты используют их для повышения качества, экономической эффективности и предсказуемости. В 2024 году также будет заметен рост логистических систем и производственных процессов, основанных на данных.

У многих до сих пор устаревшее представление об «облаке» как о простом средстве сбора данных и функции резервного копирования. Но реальный потенциал и сила облачных сервисов заключаются не в хранении на распределённых серверах центров обработки данных или в технологиях блокчейн, а настоящий скачок в трансформации происходит тогда, когда облачные программные сервисы соединяют команды людей-разработчиков и механизмы. Это помогает производителям оперативно упростить сложные процессы и принимать более разумные решения.

Преимущества цифровой эволюции значительны. Удалённый доступ к производственным данным позволяет быстро реагировать на проблемы и постоянно совершенствовать автоматизацию. Поскольку динамические системы теперь необходимы, надёжные облачные технологии предлагают новейшие средства безопасности и самые современные услуги. Компании, занимающиеся промышленным Интернетом вещей (IIOT), подчёркивают это развитие, обещая повышение эффективности и сокращение времени простоев за счёт визуализации, а также своевременного профилактического обслуживания.

Производители выигрывают от этих достижений, достигая более высокого качества, сокращения времени простоев, большей предсказуемости и оптимизации затрат. Этот переход является стратегической необходимостью, поддерживающей переход к крупномасштабному, разнообразному производству, устойчивым цепочкам поставок, конкурентоспособному использованию данных и целям устойчивого развития.

Логистика станет приоритетной сферой не только для традиционной конвейерной робототехники, но и для коллаборативных роботов (коботов). Вместе с этим растёт рынок непромышленных приложений для них. Как и в сфере производства, многие транспортные компании сталкиваются с серьёзной нехваткой рабочих рук, а конкурентное давление усиливается в результате глобализации, электронной коммерции и сложных многоканальных цепочек поставок. В следующем году все больше логистических, складских и распределительных центров перейдут к автоматизации, чтобы предоставлять услуги быстрее и точнее.

Например, система автоматизации, способная обрабатывать тысячи заказов ежедневно, особенно эффективна во время предпраздничных пиковых нагрузок (либо ставших уже традиционными, глобальных распродаж), когда коллаборативный робот может обрабатывать до нескольких тысяч заказов за сутки (учитывая, что механизм может трудиться все 24 часа, без перерывов), а для пополнения лотков используется лишь один-два работника. Интеллектуальная система электронных меток, связанная с базой данных по заказам, кардинально уменьшает возможность пересортицы и ошибок. Роботы, в совокупности с разумным использованием данных, способны произвести революцию в логистике по всей цепочке создания стоимости — от входящих посылок до исходящей логистики.