Anders Billes Beck提出2024年AI推动下机器人自动化发展

2023年是令人兴奋的创新之年。其中生成式人工智能（GAI）等AI技术的出现吸引了全球的关注，并占据各大新闻头条。然而，在GAI技术初步应用阶段，企业面临的首要问题是如何正确、高效地利用这项技术。

丹麦优傲（UR）机器人公司创新和战略副总裁Anders Billes Beck提出2024年AI推动下机器人自动化发展的四个预测：

1）AI将在机器人和自动化领域迈出新的发展步伐

AI在软件开发中的应用将提高效率并实现全方位的优化。软件是自动化的关键组成部分。而借助AI，软件开发人员将能够为各种任务和挑战创建更加优化的解决方案。

许多企业使用AI开发应用，让机器人执行更复杂、更多样化的功能。例如，AI使机器人拥有类似人类的感知，能够处理变化、精确地移动零件，适应不断变化的环境，并从自身的经验中学习。随着时间的推移，这些能力将带来前所未有的制造灵活性、质量和可靠性。

2）机器人软件的发展将实现更多的共享和重复使用

机器人软件是将用户与机器人联系起来的粘合剂，它是一种超越物理交互的数字连接。软件开发正在实现一种新的协作维度，即连接使用机器人的人。

2024年，我们将看到软件开发的发展促使更多机器人软件的共享和重复使用，这将简化创新过程并缩短产品上市时间。

机器人不必花时间教学和编程，就可以完成不同的工作任务，客户可以获得更大的灵活性，可以在不花时间重新编程的情况下更改所处理的货品。

3）公司将利用数据融合信息技术和运营技术以改善运营

制造业的未来与信息技术和运营技术集成密切相关，数据支撑制造业的创新和效率。

我们已经见证了一些客户使用云服务来提高质量、成本效率和可预测性。这让我相信，2024年将看到由数据驱动的物流和制造业将成倍增长。

许多人仍然认为云服务只是一种数据收集和备份功能，这是一种过时的观点。其真正的潜力并不在于存储数据，甚至也不在于机器连接。

真正的变革性飞跃在于基于云服务的软件将人与机器连接起来，帮助制造商简化复杂的流程并做出更明智的决策。

这种数字化发展的好处是巨大的。通过远程访问制造数据，可以实现对问题的快速响应和持续的自动化改进。工业物联网（IIOT）公司强调了这一进展，承诺通过设备综合效率（OEE）可视化和预测性维护来提高效率和减少停机时间。

2024年，制造商将从这些进步中获益，实现更高的质量、更少的停机时间、更好的可预测性和成本优化。这种转变是一种战略需要，支持向大批量、高混合生产、弹性供应链、有竞争力的数据利用和可持续发展目标的转变。

4）物流将是机器人的一个重点领域

根据互动分析公司的统计分析，预计在在2023-2027年期间，物流领域的协作机器人出货量年复合增长率为46%。

与制造业一样，许多物流公司面临着严重的劳动力短缺问题，同时还承受着全球化、电子商务和复杂的多渠道供应链带来的压力。2024年，更多的物流、仓库和配送中心将转向自动化，以更快、更准确地提供服务。

举个例子，我们曾与一家面临电子商务需求激增挑战的合作伙伴合作，通过引入协作机器人彻底改变了他们的履行中心，使效率和订单准确性提高了500%。该自动化系统能每天处理数千份订单，尤其是在高峰期，比如黑色星期五，一个机器人在一天可以处理多达4400份订单，仅需要少数员工进行补货工作。

机器人与数据智能的结合将彻底改变整个物流价值链中从进口包裹到出口物流的业务。