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ROBOT ENSEIGNER MARCHé DES PENDENTIFS ANALYSE

Robot Enseigner Marché des pendentifs - Analyse des tendances, des perspectives et des possibilités de l'industrie mondiale, 2022-2028

Le pendentif d'enseignement est un dispositif utilisé pour contrôler le robot industriel ou non industriel à distance. Teach pendentif fournit un certain nombre de réglages qui aide à contrôler les robots et aide également à concevoir et développer de nouvelles capacités et fonctionnalités

L'investissement croissant dans la R-D pour le développement des robots de la prochaine génération est devenu l'un des facteurs clés de la croissance du marché des pendentifs robotiques au niveau mondial. Selon l'analyse Coherent Market Insight, l'industrie robotique a dépensé 91,5 milliards de dollars en 2016, contre 71 milliards de dollars et devrait atteindre 188 milliards de dollars en 2020. Diverses activités de R-D visent à améliorer la technologie de la robotique, comme la mécatronique, la manipulation de la perception, la navigation, la saisie et le contrôle des mouvements. Les robots de deuxième génération détiennent la capacité technique des capteurs et du système de vision 3D qui fonctionne avec l'intégration du système de contrôle et des algorithmes intelligents avec des pendentifs d'enseignement qui aide à identifier la machine et la présence humaine. Pour la robotique de la prochaine génération, les fournisseurs sont fortement concentrés pour améliorer les compétences cognitives des robots à l'aide de systèmes de contrôle, de capteurs, de processeurs de haute puissance qui aident les robots à analyser les informations recueillies en temps réel et à modifier leur comportement en conséquence. En outre, la demande croissante d'applications non-automotives et de progrès de la technologie sont également quelques-uns des principaux facteurs moteurs qui augmentent le marché du robot enseignant pendentif à l'échelle mondiale.

La méthode de programmation alternative devient l'une des menaces majeures qui freine la croissance du marché mondial de la robotique. La méthode de programmation robotique se fait par trois approches : la méthode de programmation en ligne, la méthode de simulation ou la méthode de programmation hors ligne et le plomb par la méthode de programmation. La méthode de programmation en ligne adopte le pendentif d'enseignement est une méthode longue. Ainsi, la simulation ou la méthode de programmation hors ligne est adoptée par les utilisateurs finaux.

Robot enseigner pendentif Taxonomie des marchés

Sur la base d'un modèle de déploiement, le marché mondial du pendentif est classé en:

  • Modèle sur site
  • Modèle basé sur le nuage

Sur la base des utilisateurs finals, le marché mondial du pendentif d'enseignement des robots est classé en:

  • Santé
  • Défense et sécurité
  • Aéronautique
  • Automobile
  • Électronique
  • Domestique
  • Autres

Sur la base de l'application, le marché mondial du pendentif d'enseignement des robots est classé en:

  • Manipulation des matériaux
  • Demande de soudage
  • Application de peinture

Sur la base des régions, le marché mondial de l'enseignement des robots est classé en:

  • Amérique du Nord
  • Europe
  • Asie-Pacifique
  • Amérique latine
  • Moyen-Orient
  • Afrique

L'application de manipulation des matériaux occupe la position dominante sur le marché mondial du robot enseignant le pendentif et devrait conserver sa position dominante tout au long de la période de prévision. Cette application est principalement influencée par la demande croissante de diverses industries des utilisateurs finaux telles que l'automobile, l'électronique et beaucoup plus d'installation du processus d'automatisation dans les unités de fabrication. La demande croissante pour le développement de produits avancés et la disponibilité de main-d'œuvre moins qualifiée principalement dans les pays en développement comme la Chine, l'Inde ont augmenté la demande de 6robots car ils ont la capacité d'exécuter des tâches multiples.

Global Robot Enseigner Marché des pendentifs – Perspectives régionales

Sur la base de la géographie, le robot mondial enseigne le marché du pendentif en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, en Amérique latine, au Moyen-Orient et en Afrique. L'Asie-Pacifique occupe la position dominante sur le marché mondial des robots d'enseignement du pendentif et devrait conserver sa position dominante tout au long de la période de prévision. L'industrie automobile en croissance en Inde et en Chine offre une opportunité majeure pour le robot enseigner le marché pendant dans cette région. Selon l'organisation internationale des constructeurs d'automobiles en 2016, la Chine a vendu 28 millions d'unités de véhicules contre 24,7 millions en 2015.

Global Robotic Teach Pendentif Market – Les acteurs clés

ABB Ltd, Fanuc Corporation, KUKA AG, Omron Adept Technologies, Inc., Yaskawa Motoman, COMAU S.p.A., DENSO Robotics, Epson America, Inc., Festo, Intelitek, Mitsubishi Electric Corporation, Nachi Robotic Systems Inc., Stäubli International, Yamaha Robotics Inc. sont quelques-unes des grandes entreprises du marché mondial de l'enseignement pendant robotique.

Global Robotic Teach Pendentif Market: Principaux développements

  • En juin 2018, ABB Ltd a lancé OmniCore, un contrôle robot numérique pour augmenter la flexibilité, la fiabilité et les performances. Il offre des options de contrôle de mouvement plus larges, des solutions plus personnalisées pour les solutions connectées.
  • En avril 2019, FANUC Corporation (FANUC), en collaboration avec Preferred Networks, Inc. (PPN), a développé une nouvelle fonction AI appelée AI Servo Monitor qui recueille les données de contrôle des axes d'alimentation et des axes de broche des machines à échantillonnage à grande vitesse. Il applique l'apprentissage profond aux données collectées et montre le score d'anomalie basé sur l'état actuel des composants de la machine.
  • En mai 2018, KUKA AG s'est associée à Hyundai Heavy Industries pour réaliser des efforts conjoints en matière de marketing et de soutien global. Dans le cadre du partenariat, un accord-cadre stratégique de vente entre Hyundai Heavy Industries Holdings (Hyundai Robotics) et KUKA Robotics Korea Co. Ltd., filiale locale de KUKA, a également été établi. Par le biais de ce partenariat, Hyundai Robotics a l'intention d'élargir son portefeuille de produits, en ce qui concerne les nouvelles technologies et produits, la petite robotique, la collaboration homme-robotique, la mobilité, etc., ainsi que d'étendre son activité à des clients coréens existants et nouvellement acquis.
  • En septembre 2018, Yaskawa America, Inc a introduit Smart Pendentif, interface basée sur tablette qui offre une expérience d'apprentissage simple par rapport au pendentif standard et est idéal pour les programmeurs de robots débutants. Smart Pendentif propose un retour automatique de programmation qui peut réduire les erreurs de programmeur, et sa récupération rapide d'erreurs peut réduire les temps d'arrêt coûteux.
  • En juillet 2017, DENSO Robotics a introduit un nouveau contrôleur robot RC8A, avec la fonctionnalité de performance avancée supplémentaire de DENSO Safety Motion qui permet la création de clôtures virtuelles autour du robot.

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À propos de l'auteur

Ramprasad Bhute

Ramprasad Bhute est un consultant senior en recherche avec plus de 6 ans d'expérience en études de marché et en conseil aux entreprises. Spécialisé en ingénierie de la construction et en automatisation et machines industrielles, ce professionnel a développé un ensemble de compétences solides adaptées à l'optimisation des processus et à l'amélioration de l'efficacité opérationnelle. Parmi ses réalisations notables, citons la direction de projets importants qui ont entraîné des réductions de coûts substantielles et une amélioration de la productivité. Par exemple, il a joué un rôle central dans l'automatisation des processus de machines pour une grande entreprise de construction, ce qui a conduit à une augmentation de 25 % de l'efficacité opérationnelle. Sa capacité à analyser des données complexes et à fournir des informations exploitables a fait de lui un conseiller de confiance dans le domaine.

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