ในระดับแนวหน้าของการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่หรืออุตสาหกรรม 4.0 ปัจจุบันปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นสองแนวโน้มที่ใหญ่ที่สุดในด้านหุ่นยนต์บรรจุภัณฑ์และระบบอัตโนมัติ AI หมายถึงซอฟต์แวร์ที่ได้รับการฝึกฝนให้ทำงานเฉพาะอย่าง แทนที่จะเป็นโปรแกรม ML ใช้อัลกอริทึมเพื่อเรียนรู้ข้อมูลเชิงลึกโดยอัตโนมัติและจดจำรูปแบบจากข้อมูล โดยใช้การเรียนรู้นั้นในการตัดสินใจที่ดีขึ้น ตามรายงานปี 2022 จาก PMMI – The Association for Packaging and Processing Technologies, “Robots and Cobots An Automated Future”, “ในขณะที่หุ่นยนต์ได้แพร่หลายไปทั่วอุตสาหกรรมบรรจุภัณฑ์ การเติบโตอย่างรวดเร็วของโซลูชันที่ใช้ AI นี้คาดว่าจะดำเนินต่อไป โดยการใช้ AI ในบรรจุภัณฑ์คาดว่าจะเติบโตที่ CAGR มากกว่า 50% ในอีก 5 ปีข้างหน้า” ในเดือนมกราคม Deep Learning Robotics (DLRob) ได้เปิดตัวสิ่งที่เรียกว่า “ซอฟต์แวร์ควบคุมหุ่นยนต์ที่ก้าวล้ำ” ซึ่งพัฒนาขึ้นเพื่อให้เข้ากันได้กับแพลตฟอร์มหุ่นยนต์ที่หลากหลาย “ซอฟต์แวร์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสอนงานหุ่นยนต์ด้วยวิธีที่เป็นธรรมชาติและเป็นธรรมชาติที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยเพียงแค่สาธิตการทำงาน” อธิบาย ด้วยอัลกอริทึม ML ขั้นสูงของ DLRob หุ่นยนต์จะเรียนรู้โดยการสังเกตและเลียนแบบการกระทำของมนุษย์ บริษัทกล่าวว่าอินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับหุ่นยนต์และการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การผลิตเชิงอุตสาหกรรมไปจนถึงระบบอัตโนมัติภายในบ้าน ทำให้ทุกคนสามารถสอนงานใหม่ๆ ให้กับหุ่นยนต์ได้ ซอฟต์แวร์ของ DLrob เปิดตัวในเดือนมกราคม ในเดือนเมษายน บริษัทได้ประกาศการสนับสนุนอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ใหม่พร้อมการอัปเดตซอฟต์แวร์ใหม่ ซึ่งจะช่วยให้ลูกค้าสามารถเชื่อมต่อและควบคุมอุปกรณ์หุ่นยนต์ได้หลากหลายมากขึ้น รวมถึงโคบอทซีรีส์ UR ของ Universal Robots ในเดือนมิถุนายน ที่งานแสดงสินค้า automa 2023 ในเยอรมนี บริษัท Intrinsic บริษัท Alphabet และ Siemens ประกาศว่าพวกเขาได้ร่วมมือกันเพื่อสำรวจการผสานรวมและอินเทอร์เฟซระหว่างซอฟต์แวร์หุ่นยนต์ที่ใช้ AI ของ Intrinsic และพอร์ตโฟลิโอแบบเปิดและทำงานร่วมกันของ Siemens Digital Industries สำหรับการทำงานอัตโนมัติและ ประกอบกิจการผลิตทางอุตสาหกรรม อธิบายโดยเนื้อแท้ ในปัจจุบัน สภาพแวดล้อมการพัฒนาและรันไทม์สำหรับส่วนประกอบหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติที่ใช้ AI แตกต่างกันอย่างมากในกระบวนทัศน์การพัฒนา และทำให้การผสานรวมยุ่งยาก “ตัวอย่างเช่น การปรับใช้ความสามารถของหุ่นยนต์ขั้นสูง เช่น การประมาณท่าทาง การจัดการหุ่นยนต์ หรือการวางแผนเส้นทางอัตโนมัติเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งโดยปกติแล้วต้องใช้ทีมผู้เชี่ยวชาญในการดำเนินงาน” กล่าว ทั้งสองบริษัทตั้งใจที่จะตรวจสอบวิธีการใหม่ๆ เพื่อลดช่องว่างระหว่างวิทยาการหุ่นยนต์ วิศวกรรมระบบอัตโนมัติ และการพัฒนาไอที ตามข้อมูลของ Intrinsic การเชื่อมโลกทั้งสองจะช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาเซลล์ทำงานของหุ่นยนต์ที่มีความยืดหยุ่นและเปิดใช้งาน AI และอำนวยความสะดวกในการทำงานที่ราบรื่น สิ่งนี้จะทำให้หุ่นยนต์อุตสาหกรรมเข้าถึงและใช้งานได้มากขึ้นสำหรับธุรกิจ ผู้ประกอบการ และนักพัฒนา โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับกลุ่มตลาดใหม่ เช่น วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) “พันธกิจของ Intrinsic คือการทำให้การเข้าถึงวิทยาการหุ่นยนต์เป็นประชาธิปไตย อย่างไรก็ตาม วิทยาการหุ่นยนต์แทบจะไม่ถูกแยกออกจากสภาพแวดล้อมการผลิต ซึ่งทุกวันนี้สร้างมูลค่าได้มากที่สุด” เวนดี้ แทน ไวท์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Intrinsic กล่าว “นั่นคือเหตุผลที่การทำงานกับ Siemens Digital Industries … เป็นโอกาสที่น่าตื่นเต้นในการนำโซลูชันร่วมกันมาสู่ตลาดในอนาคต ธุรกิจจำนวนมากจึงได้รับประโยชน์จากคุณค่าที่วิทยาการหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติมอบให้” Rainer Brehm ซีอีโอของ Siemens กล่าวเสริมว่า “Siemens มุ่งมั่นที่จะนำ IT และ OT (เทคโนโลยีการปฏิบัติงาน) เข้ามาใกล้กันมากขึ้น ซึ่งเป็นหลักการสำคัญของพอร์ตโฟลิโอ Industrial Operations X ของเรา เราประทับใจในแนวทางที่เปิดกว้างของ Intrinsic สำหรับวิทยาการหุ่นยนต์อุตสาหกรรม และเรารู้สึกตื่นเต้นที่จะได้สำรวจร่วมกับ Intrinsic ว่าการทำงานร่วมกันของหุ่นยนต์ที่ใช้ AI และเทคโนโลยีระบบอัตโนมัติสามารถเร่งความเร็วได้มากขึ้นได้อย่างไร” ป.ว
แหล่งที่มาของข้อมูล
