ロボットは、危険で汚い仕事を処理することで知られています。ペットの飼い主にとって、危険は問題ではありません。混乱を一掃することが懸念事項であり、ロボットは猫のトイレの掃除などの厄介な仕事を自動化できます。 マシンビジョンやセンサーなど、柔軟なロボットを産業用自動化にもたらしたテクノロジーは、消費者に影響を与え、新しい市場を開拓しています。ありふれたタスクの見方は決して同じではありません。 セルフクリーニング 消費者からのフィードバックを15年間使用して製品を改良した後、改良されたLitter-Robot OpenAirが市場に出回っています。これは、猫が出た後、ゴミをきれいなゴミから自動的に分

スターウォーズローグワン この世界の外に見えますが、地球に縛られた研究者たちは、私たちの現実を刺激し続ける技術を開発しています。進行中の開発は、組立ラインと私たちの家に革新をもたらしています。 ロボットキャラクターのR2-D2とC3POは、モーションを通過する機械であったはずの人間性が注入されていたため、大衆文化の中で永続的な位置を占めています。現在に早送りすると、新しいドロイドK-2SOには、より深刻で致命的な側面があります。 スターウォーズの映画シリーズでは、ロボットがどのように学習し、ロボットが本当に何を達成できるかなど、多くの問題が発生します。 組み立ての準備ができました 組み立

研究者は、自動化を使用して癌との闘いで優位に立っています。何千もの薬剤の組み合わせをすばやくテストできるロボットは、個別化医療を可能にし、科学者のスキルと知識を向上させています。 がん患者には標準的な治療法がありますが、特定のがん細胞と戦う薬のより正確な組み合わせを知るには、検査が必要です。協働ロボットを使用する専門の研究所は、24時間体制で何千もの可能性を選別することができます。大量のデータは、研究者が患者の癌に特定の薬を使用する理由を効率的に見つけるのに役立ちます。 がん細胞は動的であり、進行中の変化や順列が発生する可能性があるため、迅速に作業することが重要です。ロボットは、以前必要だ

ライドシェア会社のUberは、ピッツバーグに自動運転車を導入してライダーをピックアップしたときに大きな話題を呼んだ。自動運転車は、画板から通りに移動しました。このテストフェーズの間、Uberは、システムが完全に開発されるまで、エンジニアを運転し続けます。橋や曲がりくねった道の街での乗客のピックアップは、これまでのところ成功していることが証明されています。 この輸送の飛躍的進歩は、マシンビジョンと複数のデバイスを使用してデータを中継するための主要な機会です。自動運転車のメーカーは、人々の運転方法を変えるだけではありません。彼らはまた、安全性を再考しています。 予防的思考 消費者向けに開発されてい

高度自動化協会（A3）の会長であるジェフ・バーンスタインは、衆議院の商取引、製造、貿易に関する小委員会の前で、ロボット工学の現状が経済だけでなく貿易や商取引にもどのように影響しているかについて証言しました。 先進自動化協会（A3）の会長であるジェフ・バーンスタインは、米国下院エネルギー・商業委員会の前で行われた公聴会で証言しました。ディスラプターシリーズ：高度なロボティクス。」「この議会機関の前でA3メンバーシップを代表する機会を歓迎します」とバーンスタイン氏は述べています。 「ロボット工学および自動化業界には、伝えるべき重要なストーリーがあります。 RIA、AIA、MCMA内のA3のメ

少し前まで、自動化の費用便益分析は、顧客が考慮した従来のExcelシート構造のように見えました。平均耐用年数、ハードオペレーション、およびメンテナンスコストを含む項目と、省力化や生産性の向上などの項目。見込み客との販売に関する話し合いは、通常3つの分野に焦点を当てています。まず、人件費や人員を削減し、サプライチェーンを通じて貯蓄を渡すことで、海外市場とどのように競争できるか。第二に、産業用ロボットが休憩を必要とし、はるかに短い日周期で働く従業員の生産性を上回るかどうか。第三に、ロボットシステムが職場の安全とセキュリティの向上に明らかな改善を示したかどうか。 産業用モノのインターネット（IIoT

2021年4月14日、Robotic Industries Association（RIA）、AIA – Advanceing Vision + Imaging、Motion Control and Motor Association（MCMA）とA3 Mexico – Association for Advancing Automation（A3）になりました。旅を始めたばかりの中小企業から、アプリケーションを拡張する経験豊富なユーザーまで、自動化テクノロジーをうまく適用する方法に興味がある人は誰でも、新しい家を持っています。この新しい家は、自動化サプライヤー、インテグレーター、ユーザー、コ

考えられるほぼすべての業界で、自動化テクノロジーは、企業が顧客の要求に対応すると同時に、効率を向上させ、スループットを向上させ、できれば収益を上げるのに役立ちます。 COVID-19のパンデミックとその余波により最近の市場規模は減少していますが、自動化とそれに伴うマシンビジョンやロボット工学などのテクノロジーの必要性は今後も高まるでしょう。 自動化が加速されました 昨秋、世界経済フォーラムはThe Future of Jobs 2020レポート*を発表しました。これは、2025年までに、自動化と人間と機械の間の新しい分業が85を混乱させることを示しています。 15の業界と26の経済圏にまた

専門家は、真の一般的な人工知能（AI）を構成するものと、そこに到達するためのさまざまなステップについてより細かい点について議論していますが、ロボットがよりスマートになり、より良い意思決定を行う方法を学んでいることは間違いありません。さまざまなAI関連システムに。 道路上の自動運転車や世界の倉庫にある自律移動ロボットから、AIを利用したマシンビジョンシステム、製造環境でのエッジコンピューティング、大量のデータをその場で処理できる農業用ドローンまで、AIはロボットのパフォーマンスを大幅に向上させますニューラルネットワークとディープラーニング戦略を組み合わせた数十億のデータポイントの分析に基づくイ

特定のアプリケーションに最適なモーターのサイズを決定する場合、負荷イナーシャやモーターイナーシャなどの要素が重要な考慮事項になります。 （経由：慣性の不一致の謎を理解する」） カップリング、シャフト、ベルトなどの機械部品が無限に硬い場合、トルクと速度の要件のみに基づいてモーターのサイズを決定することができます。残念ながら、そうではありません。 準拠して結合されたモーターと負荷では、モーターのローター慣性など、多くの要因がシステムの機械的共振に影響を与えます（J M ）、負荷イナーシャ（J L ）、結合弾性（K S ）、加えられたトルク（T）、およびカップリングの粘性減衰（

A3 Directorロボット規格開発の責任者であるキャロル・フランクリンは、ロボットの安全規格に関して彼女が受ける一般的な質問に答えます。 R15.06に準拠している場合、本質的にISO 10218にも準拠していますか？同じことが新しい規格、R15.08およびISO 3691-4にも当てはまりますか？ 2つのケースでは状況が異なり、その方法は次のとおりです。 ISO 10218、パート1および2は、ISO技術委員会（TC）299、ロボティクスによって最初に開発されました。次に、10218-1,2の2つの部分は、同じドキュメントの部分1と2を含むR15.06として米国で全国的に採用さ

スマートファクトリーとインダストリー4.0の製造に新たな重点を置き、商用およびエンドユーザーアプリケーションの可能性を拡大することで、ビジョンおよびイメージングテクノロジーは引き続き繁栄しています。 ビジョンおよびイメージング技術は、さまざまな自動化プロセスの主要な実現技術として、さまざまな市場で見られます。自動車製造、食品および飲料の製造/加工、ロジスティクスなどの業界は、引き続きこれらのコンポーネントの主要なユーザーです。ただし、近年、ビジョンおよびイメージングテクノロジーは、業界以外の多くのアプリケーションの推進力として浮上しています。特に、もちろん、ビジョンテクノロジーは、自動運転車

世界中のロジスティクスおよび倉庫施設は、無人搬送車（AGV）や自律移動ロボット（AMR）から、脱パレタイズシステムやピースピッキングロボットまで、自動化の多数のレイヤーを展開しています。 労働力不足、インフレ圧力、および不確実な時期に競争力を維持するという課題に直面している企業では、倉庫ロボットによって提供される生産性、スループット、および効率の向上は、説得力のある提案になります。同時に、eMarketerの最近のレポートによると、オンラインeコマースの市場は爆発的に拡大し、2020年には18％増加し、2021年にはさらに13.7％成長すると予測されています。 倉庫自動化の世界市場が拡大してい

電気および機械工学、ソフトウェアおよびハードウェアの設計を組み込み、生物学、倫理、心理学などの多様な分野から収集した洞察を利用して、ロボット工学は真に学際的な領域です。 もちろん、数学と物理学が中心であり、絡み合っています。そして、両方とも衝突を引き起こさない自動化を生み出すために使用されます。 この投稿では、モーションコントロール、キネマティクス、およびキネティクスの基本について概要を説明します。全体を通して、A3アーカイブ以降から、モーションコントロールと関連する概念についてさらに学ぶための有用なリソースへのリンクを共有します。 モーションコントロールとは何ですか？ その名前が示すよ

第一法則 ロボットは人間を傷つけたり、行動を起こさないことで人間に危害を加えたりすることはできません。 第2法則 ロボットは、人間から与えられた命令に従わなければなりません。ただし、そのような命令が第一法則と矛盾する場合を除きます。 第3法則 ロボットは、そのような保護が第1法または第2法と矛盾しない限り、自身の存在を保護する必要があります。 -IsaacAsimovのロボット工学の3つの法則 **** ロボット倫理は、自動化の設計と展開の倫理的側面に焦点を当てた、ロボット工学の比較的新しいサブドメインです。 その起源は、1942年の短編小説「Runaround」で最初に公開されたアイ

ビジョンとイメージングは​​、さまざまな市場でテクノロジーを実現するための重要な要素でした。マシンビジョンシステムは、産業プロセスを大幅に改善し、生産性、効率、品質を向上させると同時に、さまざまなユースケースでコストを削減できます。 産業用マシンビジョンの成長は、史上最高のペースです。 Association for Advancing Automation（A3）のマーケティングおよびメンバーサービス担当副社長であるAlex Shikanyは、北米のマシンビジョン市場が2021年上半期に26％拡大し、過去最高の7億6,400万ドルに達したと報告しています。 A3の調査では、回答企業とアナリス

イメージング技術は、自動化における多くの高度なアプリケーションの主な推進力として中心的な役割を果たしています。 かどうかの問題ではなくなりました システムは視覚と画像を利用する必要があります。むしろ、これらのテクノロジーは頻繁に必要 成功を収めるために。マシンビジョンは、AR / VR、IIoT、ロボットガイダンス、ビッグデータ分析などのインダストリー4.0の概念に比べて生産性を向上させることにより、より広範な自動化の展望においても重要な役割を果たします。 マシンビジョンコンポーネント市場は活況を呈しており、需要が継続的かつ増大している証拠です。成長の一部は、既存のテクノロジーの進歩と新しい

特定のアプリケーション向けの協働ロボットの魅力の一部は、リスク評価に続いて、フェンシングを必要とせずに配備でき、人間の労働者のすぐ近くで機能できることです。日本のメーカーである横山工業での最近の展開でここに示されています。 クレジット：OnRobot 世界中の工場と倉庫、および考えられるすべての業界で、生産性とスループットを向上させ、競争力を維持し、セクターの課題に対処することを目的として、A3メンバーが開発したテクノロジーを導入しています。毎年、これらのテクノロジーは無数の実世界のアプリケーションを推進およびサポートしており、今年も例外ではありません。それでは、最近の導入の小さなサンプル

グローバルサプライチェーンで使用されるマシン、ロボット、IIoTデバイス、およびアプリケーションは、構造化データと非構造化データの大洪水を引き起こします。これにより、高度な人工知能（AI）および機械学習ベースのソリューションが登場しました。これらのソリューションは、これらすべての情報を理解し、業界にとって実用的な洞察に変換するように設計されています。 AIを活用したサプライチェーンテクノロジーは、このすべてのデータの混乱に秩序をもたらします。 AIを複雑な運用データに適用することの利点は明らかです。サプライチェーンの可視性の向上、意思決定の迅速化、サイクルタイムの短縮、ビッグデータの予測分

部品および製品の自動インプロセス検査は、ほぼすべての産業および製造プロセスの多数の多様なアプリケーションで、マシンビジョンテクノロジーを使用して何十年にもわたって正常に実行されてきました。確かな数字は存在しませんが、検査タスクがマシンビジョンアプリケーションの展望を支配している可能性が高いと主張するのはもっともらしいことです。それでも、自動検査の価値提案と実装の容易さをさらに改善する新しいマシンビジョン技術とソフトウェアが出現し続けています。エンドユーザーの成功の秘訣は、成熟したツールと新しいツールの両方を理解することです。業界のツール そして、これらのツールをどのように最適に実装できるか。