Deoarece producătorii se instalează într-o nouă normalitate, este foarte posibil ca robotica să joace un rol mult mai puternic în viitorul apropiat. Iar cât de repede ar putea crește în implementare depinde foarte mult de aplicațiile sale.
Conform unui raport recent al firmei de consultanță a pieței globale ABI Research, COVID-19 a evidențiat o serie de cazuri de utilizare pentru robotica mobilă pentru a dezinfecta, monitoriza, cerceta și muta materialele cu succes. De fapt, ABI anticipează că aceste cazuri de utilizare vor propulsa piața de robotică mobilă totală la 23 de miliarde USD până în 2021. Crizele schimbă percepțiile asupra a ceea ce este posibil în ceea ce privește investițiile și acțiunile transformatoare din partea actorilor privați și guvernamentali. Până la trecerea pandemiei COVID-19, roboții vor fi integrați într-o serie de aplicații și piețe, conform ABI.
Ca lider în roboții mobili autonomi, Fetch Robotics Inc a observat interesul pentru implementarea și utilizarea roboticii, induse de pandemie, în special pentru clienții săi centrați pe mărfuri. Clienții fac o serie de schimbări în cazurile de utilizare care se adaptează la noile condiții. Din perspectiva programării și a fluxului de lucru, acestea ajustează tipul călătoriilor, cum ar fi transferul de mărfuri între oameni, pentru a ajuta la distanțarea socială și pentru a reduce riscul de contaminare între oameni.
Utilizând o soluție bazată pe cloud, Fetch a putut ajuta clienții să reconfigureze rapid utilizarea roboților de la distanță. IndustryWeek înregistrează, de asemenea, noi afaceri de start cu firme din sectorul pieței electronice, de îngrijire a animalelor de companie și a dispozitivelor medicale. Fetch lucrează de asemenea cu partenerii strategici pentru a aborda cazurile de utilizare bazate pe dezinfectare în spitale, clădiri de birouri, spații de lucru colaborative și aeroporturi mari.
În timp ce ABI Research anticipează că implementările robotice tradiționale ar putea înceta, mai ales că producătorii se localizează într-o lume foarte sigură, roboții tradiționali industriali au evoluat semnificativ în ultimii ani. O parte cheie a motivului pentru care roboții își găsesc constant drum în mediile de fabricație de astăzi este capacitatea de a combina robotica cu alte tehnologii în evoluție, cum ar fi machine vision, machine learning și inteligența artificială.
AI face roboți aplicabili în situații mult mai puțin structurate, ceea ce este tipic pentru majoritatea mediilor de producție. Pentru a face față acestor setări, este necesară o percepție exactă a lumii și planuri de acțiune flexibile și eficiente. De asemenea, este nevoie de o stivă software robustă, care poate fi reconfigurată cu ușurință pentru diferite aplicații, geometriile robotului, instrumente de capăt de braț și configurații ale camerei. Tehnicile eficiente de date vor avea un avantaj esențial în aceste setări, deoarece acestea se vor putea adapta rapid la medii în continuă schimbare și specificațiile sarcinilor. Există o serie foarte lungă de aplicații, fiecare dintre acestea fiind un volum mic și, pe măsură ce AI devine mai inteligent și mai eficient în date, aceste sarcini pot fi abordate.
Oportunitățile sunt larg deschise cu orice proces dintr-o linie de asamblare care implică preluarea, manipularea sau orientarea corectă a obiectelor pentru inserare, acestea fiind optime pentru automatizare. Multe dintre sarcinile care anterior erau imposibile pentru robotică sunt acum la îndemâna AI. Desigur, aceste sarcini pot fi comandate într-un interval de dificultate, de la ușor la imposibil. Sarcinile care au nevoie de echipamente personalizate sau de utilaje elaborate pot fi acum abordate doar cu camere de luat vederi, software-ul AI și roboți standard care pot fi re-propuse pentru noi variații ale sarcinii. Unele sarcini nu sunt încă realizabile, precum manipularea materialelor flexibile, cum ar fi firele și pânza. Trucul este acela de a identifica subseturi care sunt fezabile să fie realizate în timp ce îndeplinesc restul constrângerilor operaționale ale liniei de asamblare.
Mai mult, cu modele de implementare în evoluție, cum ar fi roboții-ca-un-serviciu, care percep taxele pe unitatea de muncă efectuată, mai degrabă decât o cheltuială de capital fixă, cheltuielile de capital istoric mari și problemele cu echipamente depășite dispar. Robot-as-a-service-service este mai previzibil cu rezultate constante în stare de echilibru în comparație cu forța de muncă umană care poate varia foarte mult în disponibilitate și consistență.
