ロボットのインターネット：お近くの産業用アプリケーションに登場

モノのインターネット（IoT）とロボット工学は独自のテクノロジーですが、人工知能（AI）の進歩により、この2つを隔てる境界線が急速に曖昧になっています。ロボットがIoTで収集されたデータから学習できるようになったため、ロボットは、これまで見られなかった修正および予測アクションを実行するようにプログラムされています。

これらの進歩を十分に理解するには、各テクノロジーの従来の機能を確認する必要があります。どちらのテクノロジーもセンサーに依存していますが、IoTデバイスはセンサーを利用してデータを収集し、専用のタスクを持つ他の処理デバイスに情報を伝達します。この例としては、大幅な温度変化が発生した場合の建物のサーモスタットのリセットや、交通量の監視時の信号機のリアルタイムの再プログラミングがあります。

一方、ロボット工学では、センサーを使用してロボットの動き、タスク、モーションパスを制御します。この例としては、工場の床にある重い物体を持ち上げたり、誰かや何かに接触することなく倉庫の通路を移動したりするロボットがあります。

ロボットのインターネットの仕組み

Internet of Robotic Things（IoRT）は、AIを大幅に活用する新しい概念です。ロボットのセンサーデータとIoTデバイスデータを組み合わせて、物理世界のオブジェクトを制御できる計算された行動方針を決定することで、インテリジェントテクノロジーを使用してイベントを監視し、操作できることが前提です。

完璧な世界では、IoRTは一連のIoTソースからの膨大な量のAIアルゴリズムを利用して、現在の組み込みセンサーを超えてロボットのセンシング機能を強化します。

AIを戦略的に活用することで、IoRTの世界でも、ロボットと人間の共有学習を通じて新たな進歩が見られます。豊富な低コストで強力なエッジコンピューティング機能のおかげで、ロボットは大量のデータを分析および処理して、トレーニングされたAIモデルに基づいてリアルタイムでスマートな意思決定を行うことができます。ロボットにはすでにプロセッサがシステムに組み込まれているため、クラウドとの通信に伴う遅延に対処する必要がなく、ロボットは自分で意思決定を実行できます。このようにして、ロボットは迅速に行動するだけでなく、進化し、永続的に行動を微調整することができます。

接続されたシステムのビルダーがロボットのインターネットを活用する方法

ロボット工学はすでに製造業に革命をもたらしています。ロボットとIoTテクノロジーの融合により、サプライチェーンの運用が大幅に改善されました。パンデミックによって引き起こされた電子商取引の需要の高まりと倉庫作業員の不足という課題に直面して、IoRTはいくつかの方法で業界プロセスを大幅に合理化するのに役立ちました。この例は、無人搬送車（AGV）です。 AGVは、倉庫のフロアをナビゲートするために機能する自動センサー駆動マシンです。彼らは人間の労働者よりも速い速度で実行するだけでなく、1日24時間、週7日働きます。 AGVは、人的エラーの可能性も排除します。

製造サプライチェーンでロボット自動化を使用すると、効率、生産性、収益が向上することは間違いありません。ただし、IoRTのメリットを最大限に活用するには、企業はIoRTやその他のIoTソースを、企業とその顧客のニーズに応える包括的な戦略で効果的に統合する必要があります。これは、接続されたシステムの設計エンジニアとビルダーが、インテグレーター、ソリューションプロバイダー、およびのために考えたい場所です。 エンドユーザー。

IoRTに予測的アプローチを採用し、特定のIoT、ロボット工学、AIを取り入れたシステムを使用するように設計することで、最終的にソリューションを展開する能力が、関係するすべての人にとって大幅に向上します。