로봇 사물 인터넷:가까운 산업 응용 분야에 다가옴

사물 인터넷(IoT)과 로봇은 고유한 기술이지만 인공 지능(AI)의 발전으로 이 둘을 구분하는 경계가 빠르게 흐려지고 있습니다. 로봇이 IoT에서 수집한 데이터를 학습할 수 있게 됨에 따라 로봇은 이전에는 볼 수 없었던 시정 및 예측 조치를 취하도록 프로그래밍되고 있습니다.

이러한 발전을 충분히 이해하려면 각 기술의 기존 기능을 살펴볼 필요가 있습니다. 두 기술 모두 센서에 의존하지만 IoT 기기는 센서를 사용하여 데이터를 수집하고 전용 작업이 있는 다른 처리 기기에 정보를 전달합니다. 예를 들어 온도 변화가 심할 때 건물 온도 조절 장치를 재설정하거나 교통 수준을 모니터링할 때 교통 신호를 실시간으로 재프로그래밍하는 것이 있습니다.

반면 로봇 공학은 센서를 사용하여 로봇의 움직임, 작업 및 동작 경로를 제어합니다. 예를 들어 공장 바닥에서 무거운 물건을 들어 올리거나 누군가와 접촉하지 않고 창고의 통로를 따라 이동하는 로봇이 있습니다.

로봇 사물 인터넷의 작동 원리

IoRT(로봇 사물 인터넷)는 AI를 크게 활용하는 새로운 개념입니다. 전제는 지능형 기술을 사용하여 로봇의 센서 데이터와 IoT 장치 데이터를 결합하여 실제 세계의 물체를 제어할 수 있는 계산된 행동 과정을 결정함으로써 이벤트를 모니터링하고 조작하는 데 사용할 수 있다는 것입니다.

완벽한 세상에서 IoRT는 다양한 IoT 소스에서 가져온 방대한 양의 AI 알고리즘을 활용하여 현재 내장된 센서 이상으로 로봇의 감지 기능을 향상시킵니다.

AI를 전략적으로 활용함으로써 IoRT 세계는 로봇과 인간이 공유하는 학습을 통해 새로운 발전을 경험하고 있습니다. 저비용의 강력한 에지 컴퓨팅 기능이 풍부하기 때문에 로봇은 훈련된 AI 모델을 기반으로 실시간으로 현명한 결정을 내리기 위해 대량의 데이터를 분석하고 처리할 수 있습니다. 로봇은 이미 시스템에 프로세서가 내장되어 있기 때문에 클라우드와의 통신과 관련된 대기 시간을 처리해야 하는 것과 달리 스스로 결정을 실행할 수 있습니다. 이러한 방식으로 로봇은 빠르게 행동할 수 있을 뿐만 아니라 행동을 지속적으로 발전시키고 미세 조정할 수 있습니다.

연결된 시스템의 빌더가 로봇 사물 인터넷을 활용하는 방법

로봇 공학은 이미 제조에 혁명을 일으키고 있습니다. 로봇과 IoT 기술의 융합으로 공급망 운영이 크게 향상되었습니다. 대유행으로 인한 전자 상거래 수요 증가 및 창고 직원 부족 문제에 직면하여 IoRT는 여러 가지 방법으로 산업 프로세스를 크게 간소화하는 데 도움이 되었습니다. 예를 들면 AGV(Automated Guided Vehicles)가 있습니다. AGV는 창고 바닥을 탐색하기 위해 작동하는 자동화된 센서 구동 기계입니다. 그들은 인간 노동자보다 더 빠른 속도로 일할 뿐만 아니라 하루 24시간, 일주일 내내 일합니다. AGV는 또한 인적 오류의 가능성을 제거합니다.

제조 공급망에서 로봇 자동화를 사용하면 효율성, 생산성 및 수익을 높일 수 있다는 점에는 의심의 여지가 없습니다. IoRT의 모든 이점을 실현하려면 기업은 IoRT 및 기타 IoT 소스를 비즈니스와 고객의 요구 사항을 충족하는 전체론적 전략으로 효과적으로 통합해야 합니다. 여기에서 설계 엔지니어와 연결된 시스템 구축자가 통합자, 솔루션 제공자 및 및을 위해 생각하고 싶어 합니다. 최종 사용자입니다.

IoRT에 대한 예측적 접근 방식을 취하고 특정 용도의 IoT, 로봇 공학 및 AI 주입 시스템을 설계함으로써 궁극적으로 솔루션을 배포하는 능력이 관련된 모든 사람에게 크게 향상됩니다.