Autonome mobile robotter: Kolleger på hjul

BILLEDKREDIT:
Image credit
iStock

Autonome mobile robotter: Kolleger på hjul

Autonome mobile robotter: Kolleger på hjul

Underoverskriftstekst
Autonome mobile robotter (AMR'er) overtager langsomt manuelle opgaver, strømliner arbejdsgange og udfører flere job.
    • Forfatter:
    • Forfatter navn
      Quantumrun Foresight
    • August 25, 2022

    Oversigt over indsigt

    Amazons autonome mobile robot (AMR) demonstrerer fremkomsten af ​​autonome maskiner i forskellige industrier, fra fremstilling til sundhedspleje. Disse robotter, der er udstyret med avanceret perception, beslutningstagning og mobilitetsevner, automatiserer gentagne opgaver og opererer sammen med mennesker i forskellige omgivelser. Den udbredte anvendelse af AMR'er driver betydelige ændringer i arbejdsmarkeder, sikkerhed, datahåndtering og miljømæssig bæredygtighed, hvilket kræver nye politikker og uddannelsesprogrammer.

    Autonome mobile robotter kontekst

    I juni 2022 afslørede Amazon sin første AMR, Proteus, tildelt til at hjælpe virksomhedens opfyldelses- og sorteringscentre. Maskinen ligner en robotstøvsuger udstyret med sikkerheds-, perceptions- og navigationsteknologier. Proteus kan bære og flytte GoCarts, Amazons vogne på hjul til transport af varer gennem lagre. Den ved endda, hvornår et menneske er ved at krydse sin vej, og hvordan man venter eller svinger. Proteus er et eksempel på de mange AMR'er, der udvikles af tech-firmaer til at automatisere gentagne (og nogle gange farlige) opgaver.

    Tre hovedkarakteristika gør AMR'er funktionelle. For det første er perception, som kan oversættes til laserscannere, stereovisionskameraer, bump- og kraftmomentsensorer og endda spektrometre (bruges til at detektere elektromagnetiske partikler). Alle disse værktøjer hjælper AMR'er til at "se", "høre" og "føle", hvilket giver dem mulighed for at interagere med objekterne omkring dem med succes. Det næste kendetegn ved disse maskiner er evnen til at bestemme.

    Baseret på den information, den har "opfattet", bruger en AMR deep learning (machine learning) til at reagere passende på eksterne stimuli (f.eks. identificere potentielle forhindringer og kollisioner). Endelig skal AMR'er kunne bevæge sig frit for at opnå deres fulde nytte. Denne funktion aktiveres af motorer, hjul, transportører og hydrauliske cylindere. Ved at bruge alle disse tre egenskaber kan en AMR blive mere end en maskine og i stedet forvandle sig til en troværdig kollega.

    Forstyrrende påvirkning

    Nogle typiske anvendelser for AMR'er omfatter fremstilling, forskning og udvikling, logistik, sundhedspleje og offentlig sikkerhed. I fremstillingen bruges AMR'er almindeligvis til materialehåndtering, maskinpleje, kvalitetskontrol og procesovervågning. I mange tilfælde kan de automatisere opgaver, der typisk udføres af menneskelige arbejdere, hvilket resulterer i øget effektivitet og produktivitet.

    For eksempel kan AMR'er med robotarme og transportører bruges til kontinuerligt at transportere materialer (især tunge pakker) fra et punkt til et andet i en fabriksindstilling. Denne fordel kan frigøre menneskelige arbejdere til at udføre andre opgaver, der kræver manuel fingerfærdighed eller reducere sikkerhedsrisici for menneskelige arbejdere. AMR'er kan også overvåge produktionsprocesser og opdage fejl eller uregelmæssigheder gennem sensorer og scannere, så operatørerne kan løse dem med det samme. I nogle tilfælde bruges disse maskiner endda til at samle produkter selvstændigt. 

    Et andet område, hvor AMR'er bliver brugt i stigende grad, er inden for forskning og udvikling. Deres alsidighed og fleksibilitet gør dem ideelle til opgaver såsom transport af laboratorieudstyr eller prøver mellem arbejdsstationer, udførelse af gentagne tests og desinficering af værktøjer og rum. I mellemtiden kan fleksible robotter bruges i logistikopgaver såsom levering af pakker, lagerstyring og ordreopfyldelse. I nogle tilfælde kan de endda bruges til at eskortere mennesker gennem travle områder eller farlige miljøer. I sundhedsvæsenet kan AMR'er hjælpe med patienttransport, prøveindsamling og -håndtering, sårpleje og endda apoteksautomatisering. 

    Endelig er offentlig sikkerhed et andet område, hvor AMR'er tilbyder et værdifuldt potentiale. De kan bruges i eftersøgnings- og redningsoperationer, efterforskning af gerningssted og bombedetektering og -bortskaffelse.

    Implikationer af autonome mobile robotter

    Bredere implikationer af AMR'er kan omfatte: 

    • Autonome robotarme i biotek- og biofarmaproduktion, der øger præcisionen i overvågning af cellekulturer, håndtering af affald og giver rettidige advarsler om fejl eller udviklinger og øger derved effektiviteten af ​​forsknings- og produktionsprocesser.
    • AMR'er udstyret med sikre rum bliver integreret i datacentre og forskningsfaciliteter til sikker overførsel af følsomme oplysninger, hvilket væsentligt forbedrer datasikkerheden og reducerer risikoen for databrud.
    • Implementering af robotter med avancerede sensorer og kameraer til patruljering af kontorer og lokaler, hvilket bidrager til forbedrede sikkerhedsforanstaltninger og potentielt reducerer behovet for menneskeligt sikkerhedspersonale.
    • Et væsentligt skift i logistik- og lagervirksomheder i retning af AMR-brug, hvilket fører til en reduktion af traditionelle beskæftigelsesmuligheder og kræver omskoling af arbejdsstyrken og tilpasningsprogrammer.
    • Militæret vedtager i stigende grad AMR'er til kritiske opgaver, såsom overvågning og minedetektion, reduktion af menneskelig risiko i farlige missioner og omformning af militære strategier og operationer.
    • Den stigning i AMR-brug i forskellige industrier, der får regeringer til at formulere nye regler og politikker med fokus på etisk AI-brug, arbejdsmarkedsovergange og sikkerhedsstandarder.
    • Forbrugerinteraktioner med virksomheder, der udvikler sig, efterhånden som AMR'er begynder at håndtere flere kundeservice- og supportroller, hvilket potentielt forbedrer effektiviteten, men ændrer også karakteren af ​​kundeoplevelsen.
    • Miljømæssige fordele som følge af mere effektive AMR-drevne processer i industrier, hvilket fører til reduceret spild og energiforbrug.
    • Uddannelses- og træningsprogrammer, der udvikler sig for at forberede fremtidige arbejdsstyrker til en AMR-integreret verden, med fokus på robotteknologi, AI-færdigheder og tværfaglige færdigheder.
    • Levering af sundhedsydelser ser transformative ændringer med AMR'er, der hjælper med operationer, patientpleje og hospitalslogistik.

    Spørgsmål at overveje

    • Hvis din virksomhed bruger AMR'er, hvordan har de så ændret karakteren af ​​arbejdet for dine kolleger? Har de gjort dit arbejde/job lettere?
    • Hvordan kan disse AMR'er ellers ændre den måde, folk arbejder på?

    Indsigtsreferencer

    Følgende populære og institutionelle links blev refereret til denne indsigt: