ในตอนต้นของปี 2568 สหพันธ์หุ่นยนต์ระหว่างประเทศที่ตั้งอยู่ระหว่างประเทศของเยอรมนี (IFR) คาดการณ์แนวโน้มของหุ่นยนต์ห้าอันดับแรกที่คาดว่าจะเห็นการคลี่คลายในปีที่ผ่านมา ตอนนี้เราอยู่ด้านหลังของปี 2025 เด็กชายได้ทำผู้เชี่ยวชาญเหล่านั้นกลายเป็นเป้าหมายเมื่อพวกเขาเลือก AI การวิเคราะห์การกำเนิดและทางกายภาพเพื่อช่วยหุ่นยนต์เป็นพื้นที่อันดับหนึ่งของผลกระทบ “โดยการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI ที่หลากหลาย สภาพแวดล้อมภายนอกในการผลิตที่สูง/ปริมาณต่ำรวมถึงในสภาพแวดล้อมสาธารณะ สภาพแวดล้อมและดำเนินการโดยประสบการณ์มากกว่าการเขียนโปรแกรม ทุกวันนี้เนื่องจากสายบรรจุภัณฑ์ต้องเผชิญกับความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น – จากการแพร่กระจายของ SKU ไปจนถึงความผันผวนของแรงงาน – โยกและ cobots ที่ผสมผสานกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ใช่การทดลองในอนาคตอีกต่อไป พวกเขาเป็นเครื่องมือในการดำเนินงานที่นำเสนอผลผลิตที่เพิ่มขึ้นอย่างแท้จริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเจ้าของแบรนด์และ CPG ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมที่มีการผสมสูงและมีปริมาณต่ำ (HMLV) ด้านล่างเราแยกแยะว่าหุ่นยนต์ AI-enhanced รุ่นล่าสุดระบบวิสัยทัศน์แพลตฟอร์มมือถือและซอฟต์แวร์ควบคุมกำลังช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านบรรจุภัณฑ์มีการเปลี่ยนแปลงการเปลี่ยนแปลงปรับขนาดโลจิสติกส์ภายในและขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติที่ยืดหยุ่นในการดำเนินการบรรจุภัณฑ์ เช่นศูนย์กระจายสินค้า (DCs) คลังสินค้าหรือโซนการจัดการวัสดุปลายบรรทัดของ Flexley Mover P603 เป็น AMR ขนาดกะทัดรัดที่ผสมผสานความสามารถในการรับน้ำหนักสูงกับการนำทางที่เปิดใช้งาน AI มันขนส่งได้สูงถึง 1,500 กิโลกรัมและได้รับคำแนะนำจาก Visual Slam (การแปลและการทำแผนที่พร้อมกัน) ช่วยให้สามารถแมปด้วยตนเองและปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง-ไม่มีเครื่องหมายคงที่หรือไกด์ที่จำเป็น AI ออนบอร์ดของหุ่นยนต์คำนวณการกระจายโหลดอย่างต่อเนื่องและการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางตามการตรวจจับศูนย์กลางของแรงโน้มถ่วงการส่งมอบความแม่นยำในการวางตำแหน่งย่อยของเซนติเมตรสำหรับสภาพแวดล้อมของบรรจุภัณฑ์โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่เชื่อมต่อกับการดำเนินการเติมเต็มความฉลาดนี้เป็นวิธีการเคลื่อนที่ของวัสดุโดยอัตโนมัติ AMR Studio 4.0 ของ ABB ช่วยให้การปรับใช้ง่ายขึ้นผ่านการเขียนโปรแกรมแบบลากและวางในขณะที่ผู้จัดการกองทัพเรือของมันจะประสานการประสานงานหลายหุ่นยนต์ข้ามเลย์เอาต์ที่ซับซ้อนในขณะที่ Agilox’s OFL ยานพาหนะช่วยยกระดับและขนส่งพาเลทได้มากถึง 800 กิโลกรัม แต่เป็นซอฟต์แวร์ X-Swarm AI ที่ให้ขอบที่เป็นเอกลักษณ์ แทนที่จะพึ่งพาผู้ควบคุมการจราจรส่วนกลางแต่ละ OFL จะสื่อสารกับเพียร์ทูเพียร์แบบเรียลไทม์การแชร์ตำแหน่งความตั้งใจและการอัปเดตงาน สิ่งนี้ช่วยให้กองยานสามารถเปลี่ยนเส้นทางใหม่และปรับสมดุลโหลดได้ตามเงื่อนไขการเปลี่ยนแปลงของบรรจุภัณฑ์สำหรับ CPGS การจัดการการดำเนินงานความเร็วสูงพร้อมการปรับเลย์เอาต์บ่อยครั้งเช่นการกำหนดค่าเซลล์บรรจุภัณฑ์แบบสลับหรือการปรับเปลี่ยนสายตามฤดูกาล สติปัญญาของมันยังเป็นรากฐานสำหรับการวางแผนการพยากรณ์และการจำลองการเลย์เอาต์ที่ขับเคลื่อนด้วยการจำลองในอนาคตทำให้เป็นตัวเลือกโครงสร้างพื้นฐานแสงสำหรับฮับบรรจุภัณฑ์ที่เปิดใช้งานการเติมเต็มรูปแบบที่ทันสมัย เครื่องมือเหล่านี้ช่วยเอาชนะความท้าทายเช่นความแปรปรวนของชิ้นส่วนการวางแนวที่ไม่เหมาะสมหรือความไม่สอดคล้องกันของพื้นผิวที่ก่อนหน้านี้จำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ระบบวิสัยทัศน์ VX2 จาก Oxipital AI รวมการถ่ายภาพ 2D ความละเอียดสูงและ 3D ลงในหน่วยขนาดกะทัดรัดที่ออกแบบมาเพื่อติดตั้งบนหุ่นยนต์อุตสาหกรรมหรือหุ่นยนต์ เครื่องยนต์ AI ช่วยให้การตัดสินใจแบบเรียลไทม์เช่นการตรวจจับข้อบกพร่องการจำแนกวัตถุและการปรับทิศทางแบบไดนามิกโดยไม่ต้องใช้ซอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์แยกต่างหากเพื่อประมวลผลสตรีมของภาพ เนื่องจากมันแยกความฉลาดทางสายตาออกจากตัวควบคุมหลักของหุ่นยนต์ VX2 จึงสามารถเร่งเวลาตอบสนองในขณะที่ลดความซับซ้อนในการรวมเข้าด้วยกัน ในการอัพเกรดแบบดรอปอินรองรับการปรับใช้ที่เร็วขึ้นและลดการหยุดทำงานในระหว่างการเปลี่ยนผลิตภัณฑ์ Machinemotion AI Controller ของ Vention ซึ่งเปิดตัวในปี 2025 เป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์มระบบอัตโนมัติแบบแยกส่วนที่รวมการควบคุมการเคลื่อนไหวการมองเห็นการตรวจจับและการคำนวณ AI เป็นระบบนิเวศเดียว โดยเฉพาะอย่างยิ่งมันเป็นพลังของแอปพลิเคชั่นการเลือกถังโดยใช้ Nvidia Jetson Orin และ Isaac Cuda ที่เร่งรีบไลบรารี AI ในการสาธิตสดหุ่นยนต์ใช้สแต็กนี้เพื่อระบุจัดหมวดหมู่และเข้าใจชิ้นส่วนประปาที่ไม่เป็นระเบียบด้วยความแม่นยำย่อยมิเตอร์สำหรับการดำเนินการบรรจุภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับการวางแนวผลิตภัณฑ์แบบสุ่มเช่นชุดประกอบวาไรตี้แพ็ค สภาพแวดล้อมที่ไม่มีรหัสและเครื่องมือจำลองออนไลน์ของ Vention ช่วยให้ทีมบรรจุภัณฑ์สามารถสร้างและปรับใช้เวิร์กโฟลว์เหล่านี้ได้โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านหุ่นยนต์ลึกรองรับ AI Automation ที่เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ผลิตแบรนด์ หุ่นยนต์เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานอย่างปลอดภัยรอบ ๆ มนุษย์และสามารถปรับเปลี่ยนสภาพบรรจุภัณฑ์แบบไดนามิก CL ซีรี่ส์ CL จาก Kawasaki Robotics สร้างขึ้นในการทำงานร่วมกับหุ่นยนต์ Neura ผสมผสานปัจจัยที่มีขนาดกะทัดรัดกับความสามารถทางปัญญาที่แข็งแกร่ง ออกแบบมาพร้อมกับการตรวจจับสิ่งแวดล้อมในตัวหุ่นยนต์สามารถรับรู้และปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในพื้นที่ทำงานรวมถึงการกระจัดผลิตภัณฑ์การแปรผันของเค้าโครงสายหรือการเปลี่ยนแปลงมิติของกล่อง สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถจัดการการบรรจุเคสแบบหลายรูปแบบการรวมกลุ่มที่กำหนดเองหรือแพคเกจโดยตรงไปยัง บริษัท โดยไม่ต้อง reprogramming โดยการฝึกอบรมงานผ่านการสาธิตมากกว่ารหัสซีรีย์ CL จะลดเวลาการเปลี่ยนแปลง การออกแบบการทำงานร่วมกันของพวกเขาไม่จำเป็นต้องมีการฟันดาบการเพิ่มพื้นที่พื้นที่และทำให้การรวมเข้ากับไลน์บรรจุภัณฑ์ที่มีอยู่ง่ายขึ้น AI Acelerator ของหุ่นยนต์ที่มีขนาดกะทัดรัดและมีการประมวลผลแบบขอบ ชุดเครื่องมือที่ใช้ NVIDIA นี้ช่วยให้ฟังก์ชั่นเช่นการประมาณค่าการจำแนกประเภทการจำแนกชิ้นส่วนและการตรวจจับความผิดปกติของพื้นผิวซึ่งทั้งหมดสามารถใช้ในการขับเคลื่อนการตัดสินใจในระดับเอฟเฟกต์ปลาย เครื่องเร่งความเร็วยังช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมโมเดลที่กำหนดเองโดยใช้ polyscope X สร้างโอกาสสำหรับแอปพลิเคชันที่ปรับแต่งเช่นการตรวจสอบหุ่นยนต์การแก้ไขการวางแนวหรือการทำให้เป็นสมาร์ทพาเลทในการตั้งค่า HMLV แพลตฟอร์มสำหรับการเขียนโปรแกรมการจำลองและการปรับใช้ในขณะเดียวกัน edployed.iqka.os2 ของ Kuka เป็นระบบปฏิบัติการรุ่นต่อไปที่เน้นการปรับใช้ที่ง่ายดายและนำโดยการจำลอง อินเทอร์เฟซบนเว็บช่วยให้วิศวกรบรรจุภัณฑ์สามารถสร้างเวิร์กโฟลว์เรียกใช้ฝาแฝดดิจิตอลและทดลองกับการรวม AI Vision โดยใช้บอร์ดเร่งความเร็ว NVIDIA สำหรับ CPGS สำรวจระบบอัตโนมัติบรรจุภัณฑ์โดยไม่ต้องใช้ทีมการเขียนโปรแกรมเฉพาะแพลตฟอร์มนี้จะลดแรงเสียดทานเริ่มต้น ในขณะที่ IIQKA.OS2 ไม่รวม AI โดยตรง แต่ให้สภาพแวดล้อมที่พร้อมสำหรับการรวมโมเดล AI ของบุคคลที่สามสำหรับการตรวจจับข้อบกพร่องการเลือกกล้องนำทางหรือการเพิ่มประสิทธิภาพเค้าโครง-เชื่อมช่องว่างระหว่างหุ่นยนต์ทั่วไปและระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ มันใช้ AI เพื่อตีความข้อมูลจากเซ็นเซอร์แรงเข้ารหัสและอินพุตการมองเห็นการปรับการกระทำของหุ่นยนต์ในการตอบสนองต่อความแปรปรวนของสภาพแวดล้อมแม้ว่าจะไม่เฉพาะบรรจุภัณฑ์ แต่ตรรกะการควบคุมนี้สามารถลดความต้องการการเขียนโปรแกรมซ้ำได้อย่างมีนัยสำคัญในแอปพลิเคชันบรรจุภัณฑ์เช่นการเก็บขยะ สำหรับเจ้าของแบรนด์ที่มี SKU บรรจุภัณฑ์ที่เปลี่ยนไปอย่างต่อเนื่อง Palladyne เป็นเส้นทางสู่ระบบอัตโนมัติทั่วไปมากขึ้น-ด้วยคุณสมบัติการปรับใช้ที่ไม่มีรหัสซึ่งเป็นอุปสรรคต่อการเข้าสู่การเข้าสู่เบต้า, Moveit Pro V6 จาก Picknik แนะนำการเรียนรู้แบบจำลองการแพร่กระจาย AI แบบกำเนิดแบบนี้ช่วยให้ระบบหุ่นยนต์สามารถฝึกอบรมการเคลื่อนไหวที่สังเกตได้มากกว่าสคริปต์ที่ใช้รหัสด้วยมือซึ่งสามารถลดเวลาการว่าจ้างสำหรับงานบรรจุภัณฑ์เช่นการเรียงลำดับการจัดเรียง palletizing หรือการจัดการการวางแนวที่ซับซ้อนเครื่องมือจำลองในตัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสายบรรจุภัณฑ์ระยะสั้นหรือแบบแบตช์ AI Generative ของ Moveit Pro สามารถให้การตอบสนองที่เร็วขึ้นและความยืดหยุ่นของงานที่กว้างขึ้นเป็นประเด็นสำคัญสำหรับเจ้าของแบรนด์และ CPGSacross นวัตกรรมเหล่านี้ AI ส่องแสงในสภาพแวดล้อมที่มีการผสมสูงและมีปริมาณต่ำซึ่งการเขียนโปรแกรมแบบแมนนวลจะขัดขวางความคล่องตัว ระบบการมองเห็นและการรับรู้ไม่ใช่เครื่องมือที่ไม่โต้ตอบอีกต่อไป แต่ผู้มีอำนาจตัดสินใจที่ใช้งานได้สามารถปรับการกระทำของบรรจุภัณฑ์แบบเรียลไทม์ AMRS กำลังขยายการเข้าถึง AI นอกเหนือจากเซลล์งานประสานงานคลังสินค้าและโลจิสติกส์บรรจุภัณฑ์ที่มีโครงสร้างพื้นฐานเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย และแพลตฟอร์มรหัสต่ำและการจำลองกำลังปิดช่องว่างระหว่างหุ่นยนต์และทีมพื้นโรงงานช่วยให้การรวมระบบอัตโนมัติอัจฉริยะได้เร็วขึ้นไม่ว่าคุณจะติดตั้งสายเพิ่มขึ้นสำหรับการเปลี่ยนแปลง SKU ที่เพิ่มขึ้น
แหล่งที่มาของข้อมูล
