Das Internet der Roboter-Dinge:Kommt zu einer industriellen Anwendung in Ihrer Nähe

Während das Internet der Dinge (IoT) und die Robotik einzigartige Technologien sind, verwischen die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) schnell die Grenzen, die die beiden trennen. Jetzt, da Roboter aus IoT-gesammelten Daten lernen können, werden Roboter so programmiert, dass sie korrigierende und vorausschauende Maßnahmen ergreifen, die es bisher noch nicht gegeben hat.

Um diese Fortschritte voll zu würdigen, muss man sich die traditionellen Fähigkeiten jeder Technologie ansehen. Während beide Technologien auf Sensoren angewiesen sind, nutzen IoT-Geräte Sensoren, um Daten zu sammeln und Informationen an andere Verarbeitungsgeräte zu übermitteln, die dedizierte Aufgaben haben. Ein Beispiel hierfür ist das Zurücksetzen eines Gebäudethermostats bei einer signifikanten Temperaturänderung oder die Neuprogrammierung von Verkehrssignalen in Echtzeit bei der Überwachung des Verkehrsaufkommens.

Die Robotik hingegen verwendet Sensoren, um die Bewegungen, Aufgaben und Bewegungspfade des Roboters zu steuern. Beispiele hierfür sind Roboter, die schwere Gegenstände in einer Fabrikhalle heben oder in einem Lagerhaus einen Gang hinunterfahren, ohne jemanden oder etwas zu kontaktieren.

Wie das Internet der Roboterdinge funktioniert

Das Internet of Robotic Things (IoRT) ist ein neues Konzept, das KI maßgeblich nutzt. Die Prämisse ist, dass intelligente Technologie verwendet werden kann, um Ereignisse zu überwachen und dann zu manipulieren, indem die Sensordaten von Robotern und IoT-Gerätedaten kombiniert werden, um über eine berechnete Vorgehensweise zu entscheiden, die Objekte in der physischen Welt steuern könnte.

In einer perfekten Welt nutzt IoRT die riesige Menge an KI-Algorithmen aus einer Reihe von IoT-Quellen, um die Sensorfähigkeiten des Roboters über ihre aktuellen eingebetteten Sensoren hinaus zu verbessern.

Durch den strategischen Einsatz von KI erlebt die IoRT-Welt auch neue Fortschritte durch gemeinsames Lernen zwischen Robotern und Menschen gleichermaßen. Dank der Fülle an kostengünstigen und leistungsstarken Edge-Computing-Funktionen können Roboter große Datenmengen analysieren und verarbeiten, um basierend auf trainierten KI-Modellen in Echtzeit intelligente Entscheidungen zu treffen. Da Roboter bereits über einen in ihr System eingebetteten Prozessor verfügen, können sie Entscheidungen selbst treffen, anstatt sich mit der Latenz bei der Kommunikation mit der Cloud auseinandersetzen zu müssen. Auf diese Weise können Roboter nicht nur schnell handeln, sondern sich auch ständig weiterentwickeln und ihr Verhalten optimieren.

Wie Entwickler vernetzter Systeme das Internet der Roboter nutzen können

Die Robotik revolutioniert bereits die Fertigung. Die Verschmelzung von Robotern und IoT-Technologie hat den Betrieb der Lieferkette erheblich verbessert. Angesichts der Herausforderungen steigender E-Commerce-Anforderungen und des Mangels an Lagerarbeitern, die durch die Pandemie verursacht wurden, hat IoRT auf verschiedene Weise dazu beigetragen, die Industrieprozesse erheblich zu rationalisieren. Ein Beispiel hierfür sind Fahrerlose Transportsysteme (AGVs). AGVs sind automatisierte, sensorgesteuerte Maschinen, die den Lagerboden navigieren. Sie arbeiten nicht nur schneller als ein menschlicher Arbeiter, sondern arbeiten auch 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche. AGVs eliminieren auch die Möglichkeit menschlicher Fehler.

Es besteht kein Zweifel, dass der Einsatz von Roboterautomatisierung in der Fertigungslieferkette die Effizienz, Produktivität und den Umsatz steigern kann. Um jedoch den vollen Nutzen von IoRT auszuschöpfen, müssen Unternehmen IoRT und andere IoT-Quellen effektiv mit einer ganzheitlichen Strategie zusammenführen, die den Anforderungen des Unternehmens und seiner Kunden gerecht wird. Hier wollen Konstrukteure und Entwickler vernetzter Systeme für den Integrator, den Lösungsanbieter, und mitdenken der Endbenutzer.

Durch einen vorausschauenden Ansatz für IoRT und die Entwicklung eines anwendungsspezifischen IoT, Robotik und eines KI-infundierten Systems wird die Fähigkeit, die Lösung letztendlich einzusetzen, für alle Beteiligten erheblich verbessert.