ЩОДО АНАЛІЗУ СТРАТЕГІЙ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ВИРОБНИЦТВ ЗА РАХУНОК ІНТЕГРАЦІЇ МОБІЛЬНИХ РОБОТІВ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2023.4.9Ключові слова:
мобільні роботи, автоматизовані виробництва, Індустрія 4.0, автоматизації, стратегії підвищення ефективності, безпілотний літальний апарат (БПЛА).Анотація
Сучасна промисловість переживає активний розвиток завдяки використанню передових технологій та інноваційних підходів. Один з ключових способів підвищення продуктивності та конкурентоспроможності підприємств полягає в інтеграції мобільних роботів у виробничий процес з метою зменшення людської участі та навіть її повного виключення. Цей підхід становить важливий елемент концепції Industry 4.0. Стаття пропонує узагальнити сучасні підходи та стратегії автоматизації промислових виробництв з метою визначення ролі мобільних роботів у підвищенні ефективності цих процесів. Для розуміння задач та проблем сучасної автоматизації було визначено основні цілі дослідження, включаючи аналіз поточного стану та перспектив інтеграції мобільних роботів у виробничий процес, аналіз їх ефективності та важливості для сучасної промисловості, а також визначення напрямків подальших досліджень і розвитку цієї сфери. За результатами аналізу поточного стану інтеграції мобільних роботів у виробничий процес на основі конкретних прикладів, виділено фактори, що визначають успіх цього підходу. Серед них варто відзначити технічну надійність роботів, їхню здатність адаптуватися до різноманітних виробничих умов, а також взаємодію та співпрацю з людським персоналом. Процес адаптації та навчання персоналу використовувати нові технології є ключовим етапом впровадження мобільних роботів. Також слід враховувати аспекти етики та безпеки, оскільки взаємодія між роботами та людьми вимагає узгоджених стандартів для запобігання можливим ризикам та непорозумінням. Проведені дослідження вказують на актуальність використання мобільних роботів у сучасних виробництвах і визначають завдання, які перед ними стоять. Головний акцент робиться на підвищенні продуктивності та сталості виробничих процесів. У контексті Industry 4.0, мобільні роботи відображають актуальність дослідження та інтеграцію передових технологій для досягнення необхідної якості та ефективності виробництва.
Посилання
Bai, C. et al. (2020) ‘Industry 4.0 technologies assessment: A sustainability perspective’, International Journal of Production Economics, 229, p. 107776. doi:10.1016/j.ijpe.2020.107776.
Park, H.-A. (2016) ‘Are we ready for the fourth industrial revolution?’, Yearbook of Medical Informatics, 25(01), pp. 1–3. doi:10.15265/iy-2016-052.
Mobile robots market size, share, industry report, Revenue Trends and Growth Drivers MarketsandMarkets. Available at: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/mobile-robots-market-43703276.html (Accessed: 17 October 2023).
Market Research Future, Mobile Robotics Market Size, trends and forecast- 2030, Mobile Robotics Market Size, Trends and Forecast- 2030. Available at: https://www.marketresearchfuture.com/reports/mobile-robotics-market-1946 (Accessed: 17 October 2023).
Vathos GmbH (2023). https://www.vathos-robotics.de/. Accessed 11 Oct 2023
Verosim Solutions (2023). https://www.verosim-solutions.com/. Accessed 11 Oct 2023
Müller, R., Hörauf, L., Vette-Steinkamp, M., Kanso, A., Koch, J.: The assist-by-X system: calibration and application of a modular production equipment for visual assistance. Proc. CIRP 86, 179–184 (2019). https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.01.021
SQRP: Sensing Quality-aware robot programming system for … – arxiv.org. Available at: https://arxiv.org/pdf/2107.00127 (Accessed: 11 October 2023).
K. He, A. M. Wells, L. E. Kavraki, and M. Y. Vardi, “Efficient symbolic reactive synthesis for finite-horizon tasks,” in 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2019, pp. 8993–8999.
Global Industrial Automation Market Report and forecast 2024–2032 (2023) Industrial Automation Market Analysis, Size, Share, Report 2024–2032. Available at: https://www.expertmarketresearch.com/reports/industrialautomation-market (Accessed: 06 October 2023).
Facts and Factors (2023) Industrial Robotics Market Size, growth, trends analysis & forecast 2030, Facts and Factors. Available at: https://www.fnfresearch.com/industrial-robotics-market (Accessed: 11 October 2023).
Mobile Robots Market Size & Share Analysis – Industry Research Report – Growth Trends. Available at: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/global-mobile-robots-market (Accessed: 17 October 2023).
D. Hüsener, M. Schluse, D. Kaufmann, J. Roßmann, The Digital Twin as a Mediator for the Digitalization and Conservation of Expert Knowledge. (2022) Annals of scientific society for assembly, handling and Industrial Robotics 2021. Cham: Springer International Publishing.
Dzedzickis, A. et al. (2021) Advanced applications of industrial robotics: New trends and possibilities, MDPI. Available at: https://www.mdpi.com/2076-3417/12/1/135/htm (Accessed: 11 October 2023).
Müller R., Scholer, M., Karkowski, M.: Generic automation task description for flexible assembly systems. Proc. CIRP 81, 730–735 (2019). https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.03.185
D. Shen, Y. Chen, L. Li, and S. Chien, “Collision-free path planning for automated vehicles risk assessment via predictive occupancy map,” in 2020 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), pp. 985–991, IEEE, 2020.
Active Collision Avoidance System for E-Scooters in Pedestrian Environment. Xuke Yan, Dan Shen. arXiv:2311.04383v1 [cs.RO] 7 Nov 2023
MROS: A framework for robot self-adaptation. Gustavo Rezende Silva, Darko Bozhinoski Mario Garzon Oviedo, Mariano Ramírez Montero, Nadia Hammoudeh Garcia. arXiv:2303.09227v1 [cs.RO] 16 Mar 2023
Mobile Robot Motion Control Using a Combination of Fuzzy Logic Method and Kinematic Model. Anh-Tu Nguyen, Cong-Thanh Vu. N. L. Anh et al. (Eds.): Intelligent Systems and Networks, LNNS 471, pp. 495–503, 2022. https://doi.org/10.1007/978-981-19-3394-3_56
A. Meduri, P. Shah, J. Viereck, M. Khadiv, I. Havoutis, and L. Righetti, “Biconmp: A nonlinear model predictive control framework for whole body motion planning,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 39, no. 2, pp. 905–922, 2023.
F. Hoffmann, V. Wesskamp, R. Bleck, J. Deuse. Scalability of Assembly Line Automation Based on the Integrated Product Development Approach. (2022) Annals of scientific society for assembly, handling and Industrial Robotics 2021. Cham: Springer International Publishing.
Müller R., Kanso, A. and Adler, F. An approach to integrate a blockchain-based payment model and independent secure documentation for a robot as a Service, SpringerLink. Available at: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-74032-0_15 (Accessed: 11 October 2023).
Enes K. Web Service for Point Cloud Supported Robot Programming Using Machine Learning. (2022) Annals of scientific society for assembly, handling and Industrial Robotics 2021. Cham: Springer International Publishing.
John, J. et al. (2023) Industry 4.0 and Beyond: The role of 5g, WIFI 7, and TSN in enabling Smart Manufacturing, arXiv.org. Available at: https://arxiv.org/abs/2310.02379v1 (Accessed: 11 October 2023).
Cichon, T., Rossmann, J.: Digital twins: assisting and supporting cooperation in human-robot teams. In: Proceedings of the 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV 2018), November 18–21, 2018, Singapore, pp. 1–6 (2019)
Kawamura, K. and Browne, W. (2009) ‘Cognitive robotics’, Encyclopedia of Complexity and Systems Science, pp. 1109–1126. doi:10.1007/978-0-387-30440-3_74.
Katiyar, S. and Katiyar, K. (2021) ‘Recent trends towards Cognitive Science: From Robots to humanoids’, Cognitive Computing for Human-Robot Interaction, pp. 19–49. doi:10.1016/b978-0-323-85769-7.00012-4.
Tawiah, T. (2022) ‘Machine Learning and Cognitive Robotics: Opportunities and challenges’, Cognitive Robotics and Adaptive Behaviors [Preprint]. doi:10.5772/intechopen.107147.
Grieves, M., Vickers, J.: Digital twin: mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems. In: Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems, pp. 85–113. Springer, Cham (2017). https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4
Tao, F., Zhang, H., Liu, A., Nee, A.Y.C.: Digital twin in industry: state-of-the-art. IEEE Trans. Ind. Informat. 15, 2405–2415 (2019). https://doi.org/10.1109/TII.2018.2873186
Malm, T. et al. (2022) ‘Safety risk sources of autonomous mobile machines’, Open Engineering, 12(1), pp. 977–990. doi:10.1515/eng-2022-0377.
Bostelman, R. and Messina, E. (2019) ‘A-UGV capabilities’, 2019 Third IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC) [Preprint]. doi:10.1109/irc.2019.00130.
Staff, R. 24/7 (2022) Decathlon deploys geek+ mobile robots in European e-commerce expansion, Robotics 24/7. Available at: https://www.robotics247.com/article/decathlon_deploys_geek_mobile_robots_european_ecommerce_expansion (Accessed: 29 November 2023).
Staff, A. (2022) Look back on 10 years of Amazon Robotics, US About Amazon. Available at: https://www.aboutamazon.com/news/operations/10-years-of-amazon-robotics-how-robots-help-sort-packages-move-product-andimprove-
safety (Accessed: 09 November 2023).
Joseph Quinlivan, V.P.F.T. and R. at A. (2023) How Amazon deploys collaborative robots in its operations to benefit employees and customers, US About Amazon. Available at: https://www.aboutamazon.com/news/operations/howamazon-deploys-robots-in-its-operations-facilities (Accessed: 09 November 2023).
Lambert, F. (2020) Tesla Gigafactory: A look at the robots and ‘machine building the machine’ at the Battery Factory, Electrek. Available at: https://electrek.co/2016/07/31/tesla-gigafactory-robots-machines-battery-factory/ (Accessed: 09 November 2023).
2022 top Article – How Tesla used robotics to survive (no date) RoboticsTomorrow. Available at: https://www. roboticstomorrow.com/article/2022/06/2022-top-article-how-tesla-used-robotics-to-survive-production-hell-andbecame-the-worlds-most-advanced-car-manufacturer/18908 (Accessed: 09 November 2023).
