2021 年に最も人気のある協働ロボット アプリケーションは何でしょうか?

2021 年に最も人気のある協働ロボット アプリケーションは何でしょうか?

ロボットが人間の仕事を奪うかどうかという進行中の議論は、世界中のメディアの注目を集めている。勤勉な従業員の中には、最終的にはロボットが自分たちの仕事に取って代わり、職を失うことになるだろうと信じている者もいる。しかし、多くの専門家は、ロボットが職場で従業員を支援し、一部のビジネスプロセスを簡素化すると考えています。協働ロボットも同様の原理に基づいて構築されています。協働ロボットは、従業員と一緒に作業できる高度なロボットです。このような協働ロボットは人間の能力を増強し、さまざまなタスクを簡素化するのに役立ちます。

[[380746]]

協働ロボットは、職場におけるさまざまな反復的かつ単調な作業を自動化できます。協働ロボットの登場により、組織は職場の効率を向上させることができます。さらに、協働ロボットは工場の安全を確保し、さまざまな機器を検査するのに役立ちます。協働ロボットは、AI や IoT などの最新テクノロジーと連携して精密農業を実現することもできます。これらの利点により、多くの企業が協働ロボットを導入しています。

その結果、協働ロボットの市場は大幅に成長しています。 2017年の業界価値は4億ドルでしたが、市場価値は2018年に6億ドル、2019年には6億6,990万ドルに成長し、2026年までに131億7,000万ドルに達すると予想されています。近い将来、協働ロボットの導入は多くの組織で標準となるでしょう。

2021年の協働ロボットの台頭

協働ロボットには強化されたセンサーが搭載されており、産業用ロボットよりも安全で信頼性が高くなります。さらに、協働ロボットは大型の産業用ロボットに比べて安価であるため、中小企業にとって実行可能な選択肢となります。同様に、協働ロボットは箱から出してすぐに使用でき、プログラミングの専門知識を必要とせず、スマートフォンやタブレットを使用して簡単にプログラミングできます。したがって、協働ロボットはセットアップが簡単かつ迅速です。

協働ロボットは移動可能であるため、協働ロボットの展開および再展開がますます便利になります。このアプローチにより、協働ロボットは機敏になり、必要に応じて複数のタスクを処理できるようになります。さらに、従来のロボットでは、作業者の安全を確保するために安全ケージが必要です。協働ロボットはセンサーを使用して周囲の障害物や人を識別し、それに応じて衝突を回避できます。したがって、協働ロボットは従来の産業用ロボットよりも安全で効果的な代替手段であると考えられます。協働ロボットは無限の可能性を秘めているため、農業、電子商取引、食品サービスなどのさまざまな業界での普及が目前に迫っています。

最も人気のあるコボットの用途

協働ロボットは、運用、医療、農業、セキュリティ、食品など、さまざまな業界に影響を与えています。

1. 製造業務の合理化

協働ロボットは、生産性と安全性を向上させるために、運用管理に広く使用できます。協働ロボットは、作業者の安全を危険にさらす可能性のあるエリアでも作業できます。このようなエリアでは、協働ロボットは、安全でない環境にいる作業員を検出すると作業を一時停止し、作業員が立ち去ると作業を続行することができます。さらに、協働ロボットは次のような複数のアプリケーションに導入できます。

  • 手動ガイダンス: 手動ガイダンス協働ロボットには、アームの先端に圧力感知装置が付いています。人間のオペレーターは、さまざまな物体を保持する方法や、それらの物体を損傷せずに素早く移動させる方法をロボットに簡単に教えることができます。
  • 機械メンテナンス: 作業員は、射出成形機や CNC マシンなど、複数の機械の操作ニーズに対応することがよくあります。協働ロボットはこのプロセスを簡素化し、自動化することができます。協働ロボット 1 台でも複数の機械を管理し、原材料の交換やツールの交換などのタスクを実行できます。
  • ピックアンドプレース: 手動のピックアンドプレースは、作業者にとって単調で反復的な作業になることがあります。協働ロボットはこのタスクを簡単に達成できます。協働ロボットは、あらゆるアイテムを拾い上げて別の場所に配置し、梱包や仕分けを行うことができます。これらの協働ロボットでは、物体とその位置を識別するために高解像度カメラが必要になる場合があります。
  • 梱包: 協働ロボットは、シュリンクラップ、組み立てと積み込み、製品のパレットへの配置など、さまざまな反復的な梱包およびパレット積み込み作業に使用できます。協働ロボットはコンベア追跡を実行して、コンベアの動きと同期させることもできます。
  • 検査: 協働ロボットは施設内のさまざまな部品の品質検査を実行できます。これを実現するために、協働ロボットは複数の高解像度カメラを使用して個々の部品の品質をチェックすることができます。このようにして、協働ロボットは検査プロセスを自動化し、機器の故障による計画外の業務停止を回避できます。

同様に、協働ロボットの登場により、多数のビジネス プロセスの効率を向上させる複数のアプリケーションが開発されるようになります。さらに、協働ロボットは正確な結果を提供し、人間が引き起こすエラーを回避します。

2. 病院の健康状態の監視

医療機関のスタッフは、複数のサンプルや器具をさまざまな部門に運ぶ必要があります。協働ロボットは医療施設内でサンプルやさまざまな器具を安全に運ぶことができます。これを実現するために、協働ロボットは複数のセンサーと 360 度カメラを使用して、経路上の障害物を検出できます。同様に、協働ロボットは医療アシスタントとして機能し、さまざまな患者の健康状態を監視し、人間の支援が必要な場合に看護師に警告することができます。

さらに、外科医は手術中に支援できる協働ロボットを使用することもできます。このアプローチにより、外科医はより高い精度と高い成功率で手術を行うことができます。さらに、協働ロボットは医薬品や医療機器の梱包にも役立ちます。このように、協働ロボットの台頭はヘルスケア業界にとって恩恵となる可能性があります。

3. 農作物の栽培

いくつかの大規模農場では、作物の選択、種まき、灌漑、施肥、収穫などの複数の手順を実行する必要があります。農場では、さまざまな作業を実行する際に労働力不足に直面する可能性があります。そのため、農家はさまざまな農業活動において他の支援を求めています。農業活動を簡素化するために、いくつかのハイテク企業が自律型トラクターと IoT センサーを発売しました。

協働ロボットは、農業において収穫時に果物を摘むために使用できます。さらに、協働ロボットは資材の取り扱いや作物の収穫も行えます。これらの協働ロボットは、GPS、カメラ、レーザーを使用して作物を識別する自動誘導車両です。この無人搬送車は原材料を指定された場所まで輸送することもできます。さらに、協働ロボットは、自律的な搾乳などの作業も実行できます。したがって、協働ロボットの登場により農業の生産性が向上する可能性があります。

4. 弁護士を支援するために法執行を強化する

警察などの法執行機関は、パトロールを実施するために多数の人員を必要とします。警備員は巡回中に、バックアップを必要とする特定の犯罪行為を目撃する場合があります。このような場合、その地域のパトロール警官やその他の警官が犯罪行為の現場に対応することがあります。その結果、巡回任務が怠られ、複数の地域が複数の犯罪行為にさらされる可能性があります。こうした事件は犯罪率の高い地域でより顕著に見られます。

協働ロボットは、高解像度カメラを搭載した自動運転車として導入できます。これらの協働ロボットは、さまざまなエリアを効果的に巡回し、不審な活動を検出することができます。協働ロボットは、疑わしい活動を検知すると、法執行機関に警告し、即時の対応を要求することができます。したがって、協働ロボットの登場により、特定の地域での犯罪率も低下する可能性があります。

5. データを収集し、食品加工プロセスを自動化してレストランを改善する

ハイテク企業がサンフランシスコに自動ハンバーガーショップをオープンさせる予定だ。このレストランでは複数のロボットを使ってわずか5分でハンバーガーを調理し、6ドルという低価格で販売している。レストランのオーナーはレストランスタッフへの支出を削減できるため、このタイプのレストランはすぐに主流になる可能性があります。同様に、レストランのオーナーは、ハンバーガーをひっくり返すなどの簡単な調理作業を実行するために協働ロボットを導入することができます。

さらに、協働ロボットが近い将来、飲み物を混ぜて顧客向けにカスタマイズされたカクテルを作ることも可能になるかもしれません。さらに開発が進めば、協働ロボットが顧客のために食事を調理したり、シェフが高い需要に応えられるように支援したりできるようになるかもしれません。したがって、協働ロボットの登場により、レストランの効率が向上する可能性があります。

協働ロボットの研究、開発、導入が拡大するにつれ、多くの組織で協働ロボットの導入が顕著になるでしょう。近い将来、開発者はデータを収集できる AI 対応の協働ロボットを開発するでしょう。これらの協働ロボットは、作業経験から学習し、収集したデータを活用してさまざまな状況に適応できるようになります。このアプローチにより、AI を搭載した協働ロボットは緊急事態でも賢明な判断を下すことができます。

<<:  新しいディープラーニング プログラムは、ロボット工学の課題をどのように克服できるのでしょうか?

>>:  カナダ当局はクリアビューの顔認識技術がプライバシー法に違反していることを確認した

推薦する

海外の専門家による人工知能の発展見通しに関する衝撃的な4つの予測

人工知能技術が成熟するにつれ、この技術のより広範な社会的、倫理的影響に十分な注意が払われていないので...

フォーカス分析: 動画向けAIと画像向けAIの違い

[51CTO.com クイック翻訳] 画像処理と比較すると、ビデオから洞察を抽出したり、AI 技術を...

必ず読むべき28の古典的なプログラミングアルゴリズム

最初の 10 個は、聖書からのトップ 10 アルゴリズムです。発起者からの説明: Proofs fr...

「百度脳産業イノベーションフォーラム」が本格始動、伝統産業向けAIソリューションを提案

「将来、AIとは何の関係もないと主張する企業はなくなるだろう」これは、2018年の世界人工知能会議で...

世界モデルに関するいくつかの誤解と自動運転との統合に関する考察

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

正確な画像認識を望むなら、AIデータの精度を効果的に向上させることが鍵となる

技術の継続的な反復的発展により、人工知能の応用は人々の日常生活に巧妙に浸透してきました。インテリジェ...

メタバース、ドローン、5G…は2022年に投資する価値のあるテクノロジーになるでしょうか?

2022年は活気に満ちた春のニュースとともにやって来ます。新年はどんな機会と課題をもたらすでしょう...

データマイニングのためのK平均法アルゴリズムのグラフィカルな説明

K-means クラスタリング アルゴリズム 中国語名は「K-means クラスタリング アルゴリズ...

フェムテック:女性が期待できること

フェムテックとは、女性の健康に焦点を当てたテクノロジーツールに適用される用語です。この分野には、不妊...

...

マルチエージェントコラボレーションフレームワーク:人工知能の次の方向性と課題

人間社会は複雑なマルチエージェントシステムであり、各個人は独自の目標、行動、信念、好みを持ち、共通の...

ディープラーニング:先入観、限界、そして未来

ブログのタイトルに使うには奇妙な言葉だとは思いますが、先日、私が今考えている疑問のいくつかにまさに当...

AI導入における7つの最大の障壁とその解決方法

COVID-19 により、企業はデジタル変革の取り組みを数か月、場合によっては数年も加速させるようプ...

130 億個のパラメータを持つモデルをトレーニングするには GPU がいくつ必要ですか?マイクロソフト: 1つで十分

今日のモデルには数千億、あるいは数兆ものパラメータがあります。一般の人がモデルをトレーニングできない...

基礎 | 機械学習におけるロジスティック回帰、決定木、ニューラル ネットワーク アルゴリズムの理解

1. ロジスティック回帰ロジスティック回帰。まず線形回帰から始めます。線形回帰の出力は実用的な意味を...