2024年机器人和人工智能将通过4种方式改变行业

文 | BFT机器人 

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前言:

2023年是人工智能界充满创造性和突破性的一年,包括生成式人工智能在内的人工智能 (AI) 技术的出现引起了全球的关注并占据了头条新闻。然而,生成式人工智能在企业中的应用仍处于早期阶段,如何最好地利用这项技术仍然是许多人关注的焦点。

数字化转型是一个持续的过程,因此我们预计今年的突破性趋势将继续塑造明年的社会。但这些趋势将如何影响机器人技术以及明年制造业预计会看到什么?

人工智能将引领机器人发展的新步伐

人工智能正在改变软件开发的世界,使其变得更便宜、更快、更有效。软件是自动化的关键组成部分,借助人工智能,软件开发人员将能够针对各种任务和挑战创建更加服帖的或者更优化的解决方案。如果把软件开发比作为用铲子挖掘,那么人工智能的引入就像给这个过程带来两匹马和一把犁。然而,在人工智能彻底改变制造业的过程中,自动化专业知识仍将是稀缺且宝贵的资源。

看到人工智能在触及大多数工厂的工作实践之前就改变了办公室工作人员的生活,这很有趣,或许也令人惊讶。期待在2024年看到机器学习的好处惠及到更多的制造商。毕竟,这项技术已经存在——有许多合作伙伴正在使用人工智能开发应用程序,让机器人能够执行更复杂和多样化的功能。例如,人工智能使机器人具有类似人类的感知能力、处理变化、精确移动部件、适应不断变化的环境以及从自身经验中学习。

随着时间的推移,这些功能将为制造带来前所未有的灵活性、质量和可靠性。

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机器人软件的发展将实现更多的共享和重用

机器人软件是将用户与其机械臂联系起来的粘合剂——一种超越物理交互的数字连接。

软件开发正在实现协作的新维度——将机器人的使用者联系起来。到2024年,软件的发展将导致共享和可重用性达到新的水平。想象一个世界,我们不是重新发明轮子,而是跨多个应用程序利用现有的软件资产(组件、接口、算法)。这一原则已经成为UR+合作伙伴生态系统的基础,能够简化创新并缩短上市时间。大家应该迫不及待地想看到2024年这一情况的发展。

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企业将利用数据融合IT和OT以改善运营

制造业的未来与IT/OT集成密切相关,因为数据将支撑创新和效率。研究表明,制造业一直处于采用基于云的软件服务的最前沿,已经看到一些客户使用这些服务来提高质量、成本效率和可预测性。相信2024年数据驱动的物流和制造系统将会增长。

许多人仍然对云抱有过时的看法,认为云仅仅是一个数据收集和备份功能,正如我们从私人生活中知道的那样。但云真正的潜力和力量并不在于存储数据,甚至也不在于连接机器。当基于云的软件服务连接人类和机器并帮助制造商简化复杂的流程并做出更明智的决策时,真正的变革性飞跃就会到来。

这种数字化发展的好处是很明显的。远程访问制造数据可以快速响应问题并持续改进自动化。随着动态系统现在变得越来越重要,值得信赖的云技术提供了最新的安全性和最先进的服务。工业物联网 (IIOT) 公司强调了这一进展,承诺通过整体设备效率 (OEE) 可视化和预测性维护来提高效率并减少停机时间。

随着2024年的到来,制造商将从这些进步中获益,实现更高的质量、减少停机时间、更好的可预测性和成本优化。这种转变具有战略必要性,支持向大批量、高混合生产、弹性供应链、有竞争力的数据利用和可持续发展目标的转变。

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物流将成为机器人技术的重点领域

2023年早些时候,Interact Analysis研究了各行业机器人出货量的预计增长率。突出的预计增长领域是物流方面,Interact Analysis预计2023年至2027年协作机器人的复合年增长率为46%。对此并不感到惊讶,因为非工业应用市场正在快速增长。

与制造业一样,许多物流企业也面临着严重的劳动力短缺问题,全球化、电子商务和复杂的多渠道供应链带来的压力也越来越大。2024年,更多的物流、仓库和配送中心将转向自动化,以更快、更准确地提供服务。

例如,面对电子商务需求激增的挑战,一家物流公司利用协作机器人彻底改造了其履行中心,导致效率和订单准确性提高了500%。该自动化系统擅长每天处理数千个订单,在黑色星期五等高峰时段表现尤其出色,机器人一天内可处理多达4,400个订单,而只需要一小部分人员进行补货。机器人以及数据的智能使用将彻底改变整个价值链上的物流业务,从进货包裹到出境物流。

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结语:

除了上述的几个行业,人工智能还在众多行业中发挥了重要的作用,未来这些行业都可能因为AI的深度应用而发生深刻变革。随着人工智能和机器人领域的突破和创新,人工智能和机器人在各行业的影响会越来越深远,我们应该充分利用这一技术革命的机遇,同时也要关注并且解决带来的困难与挑战。

若您对该文章内容有任何疑问,请与我们联系,将及时回应。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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