Организация коллаборативного производства

35 1. С защитным механизмом остановки . При приближении оператора в зону манипуляций кобота срабатывает основанный на датчиках движения механизм, останавливающий автономно работающего кобота. Когда чело- век покидает рабочее пространство, работа продолжается. 2. С ручным управлением. Базовый механизм такого кобота – это про- мышленный робот малого размера, оснащенный специальными устройства- ми, распознающими движение руки человека. По результатам машинного обучения кобот начинает работать, при этом оператор должен находиться за границами рабочей зоны кобота. 3. Коботы, оснащенные системой «компьютерного зрения» , отслежи- вают перемещения людей или предметов, не предназначенных для исполь- зования этим коботом. Как только объект попадает в зону работы робота, то движения манипуляторов замедляются до безопасной скорости, а если объект находится слишком близко – кобот останавливается. 4. Роботы с ограничением силы . Устройство настроено на возможность почувствовать сопротивление на своем пути и кобот останавливается, если сопротивление становится выше установленных пороговых значений. Из соображений безопасности такие коботы имеют сферическую форму без доступа к подвижным частям и двигателю. Функционирование такого кобо- та возможно в непосредственной близости от человека. 14. Искусственный интеллект . Прогнозирование вероятности выхо- да из строя оборудования и рекомендации оптимального времени для про- ведения технического обслуживания (техническое обслуживание на основе состояния) является сегодня наиболее популярным вариантом использова- ния искусственного интеллекта (ИИ) в производстве. Камеры с высоким разрешением продолжают дешеветь, в то время как программное обеспече- ние и технологии распознавания изображений на основе ИИ продолжают совершенствоваться. Эти и многие другие факторы приводят к более широ- кому внедрению поточного контроля в реальном времени. Искусственный интеллект чаще всего используется в промышлен- ной робототехнике, машинном зрении, интеллектуальных продуктах, ма- шинном обучении и коботах. В настоящее время наиболее серьезными препятствиями на пути к развертыванию являются отсутствие ясности в отношении того, как внедрять решения искусственного интеллекта для конкретных производственных задач, и отсутствие взаимодействия между оборудованием. Здесь же следует отметить проблемы с персоналом, в том числе нехваткой сотрудников с необходимыми цифровыми навыка- ми для реализации решений ИИ или понимания того, как определять не- обходимые навыки ИИ. Еще одним из направлений применения ИИ является автоматическое распознавание изображений: в этих процессах искусственный интеллект оценивает изображения компонентов в процессе производства и сравнива-