Робот учит рынок подвесок ANALYSIS

Подвеска для обучения - это устройство, которое используется для дистанционного управления промышленным или непромышленным роботом. Устройство подвески Teach предоставляет различные настройки, которые помогают управлять роботами, а также помогают проектировать и разрабатывать новые возможности и функции.

Увеличение инвестиций в НИОКР для разработки роботов следующего поколения становится одним из ключевых факторов роста рынка роботизированных технологий во всем мире. Согласно анализу Coherent Market Insight, в 2016 году в робототехнической промышленности было потрачено 91,5 млрд долларов США, по сравнению с 71 млрд долларов США, и, по прогнозам, в 2020 году достигнет 188 млрд долларов США. Различные исследования и разработки пытаются улучшить технологию в робототехнике, такую как мехатроника, манипулирование восприятием, навигация, захват и управление движением. Роботы второго поколения обладают техническими возможностями датчиков и системы 3D-видения, которая работает с интеграцией системы управления и интеллектуальных алгоритмов с учебными подвесками, которые помогают идентифицировать машину и присутствие человека. Для робототехники следующего поколения производители сосредоточены на улучшении когнитивных навыков роботов с помощью систем управления, датчиков, мощных процессоров, которые помогают роботам анализировать собранную информацию в реальном времени и соответствующим образом изменять свое поведение. В дополнение к этому, растущий спрос на неавтомобильное применение и развитие технологий также являются одними из основных движущих факторов, которые увеличивают рынок роботов.

Альтернативный метод программирования становится одной из основных угроз, препятствующих росту глобального рынка кулонов для обучения роботов. Роботизированный метод программирования выполняется тремя подходами - онлайн-методом программирования, симуляцией или оффлайн-методом программирования и методом программирования. Метод онлайн-программирования, принятый для обучения, является трудоемким методом. Таким образом, моделирование или автономный метод программирования принимается конечными пользователями.

Робот учит кулон Таксономия рынка

На основе модели развертывания глобальный рынок роботов классифицируется на:

• локальная модель
• Облачная модель

На основе конечных пользователей глобальный рынок роботов классифицируется на:

• Медицинская помощь
• Оборона и безопасность
• аэрокосмический
• автомобильный
• Электроника
• внутренний
• Другие

На основе применения глобальный рынок обучения роботов классифицируется на:

• Обработка материалов
• Применение сварки
• Нанесение рисунков

На основе регионов глобальный рынок роботов-подвесок классифицируется на:

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Латинская Америка
• Ближний Восток
• Африка

Приложение для обработки материалов занимает доминирующее положение на мировом рынке роботов и, по прогнозам, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. На это приложение в значительной степени влияет растущий спрос со стороны различных отраслей конечных пользователей, таких как автомобилестроение, электроника и многие другие, устанавливающие процесс автоматизации в производственных подразделениях. Растущий спрос на передовые разработки продуктов и доступность менее квалифицированной рабочей силы в основном в развивающихся странах, таких как Китай, Индия, увеличили спрос на 6 роботов.

Глобальный рынок кулонов для обучения роботов – региональный прогноз

На основе географии глобальный рынок роботов классифицируется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Латинскую Америку, Ближний Восток и Африку. Азиатско-Тихоокеанский регион занимает доминирующее положение на мировом рынке роботов и, по прогнозам, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Растущая автомобильная промышленность в Индии и Китае предоставляет большие возможности для рынка кулонов в этом регионе. По данным организации Internationale des Constructeurs d'Automobiles в 2016 году, Китай продал 28 миллионов единиц автомобилей по сравнению с 24,7 миллионами единиц в 2015 году.

Глобальный рынок роботизированных подвесок для обучения - ключевые игроки

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. являются одними из крупнейших компаний на мировом рынке кулонов для обучения роботов.

Глобальный рынок роботизированных подвесок для обучения: ключевые разработки

• В июне 2018 года ABB Компания запустила OmniCore, цифровой робот-контроль для повышения гибкости, надежности и производительности. Он предлагает самые широкие варианты управления движением, более индивидуальные решения для подключенных решений.
• В апреле 2019 года корпорация FANUC (FANUC) в сотрудничестве с Preferred Networks, Inc. (PFN) разработала новую функцию ИИ под названием AI Servo Monitor, которая собирает данные управления осями подачи и осями шпинделя машин с высокоскоростной выборкой. Он применяет глубокое обучение к собранным данным и показывает оценку аномалии на основе текущего состояния компонентов машины.
• В мае 2018 года KUKA AG в партнерстве с Hyundai Heavy Industries стремится к совместным усилиям в области маркетинга и соответствующей всесторонней поддержки. В рамках партнерства было также создано Стратегическое рамочное соглашение о продажах между подразделением робототехники Hyundai Heavy Industries Holdings (Hyundai Robotics) и KUKA Robotics Korea Co. Ltd., местной дочерней компанией KUKA. Благодаря такому партнерству Hyundai Robotics намеревалась расширить свой портфель продуктов, касающихся новых технологий и продуктов, малой робототехники, сотрудничества между людьми и роботами, мобильности и т. Д., А также расширить свой бизнес с существующими и вновь приобретенными корейскими клиентами.
• В сентябре 2018 года Yaskawa America, Inc представила Smart Pendant, интерфейс на основе планшетов, который предлагает простой опыт обучения по сравнению со стандартным кулоном и идеально подходит для начинающих программистов-роботов. Smart Pendant оснащен автоматической обратной связью программирования, которая может уменьшить ошибки программиста, а ее быстрое восстановление ошибок может сократить дорогостоящее время простоя.
• В июле 2017 года DENSO Робототехника представила новый контроллер робота RC8A с дополнительной усовершенствованной функцией производительности DENSO Safety Motion, которая позволяет создавать виртуальные заборы вокруг робота.