เทรนด์หุ่นยนต์ปี 2567 ยก AI และ Machine Learning ขึ้นอันดับ 1

เทรนด์หุ่นยนต์ปี 2567 ยก AI และ Machine Learning ขึ้นอันดับ 1

อัปเดตล่าสุด 7 พ.ค. 2567
  • Share :
  • 4,329 Reads   

หุ่นยนต์ที่กำลังปฏิบัติงานอยู่ทั่วโลกทะลุสถิติใหม่อยู่ที่ประมาณ 3.9 ล้านตัว ได้แรงหนุนจากนวัตกรรมทางเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยจำนวนมาก โดยสมาพันธ์หุ่นยนต์นานาชาติยกให้ AI และ Machine Learning ขึ้นเทรนด์อันดับหนึ่ง ผ่านรายงาน 5 อันดับเทรนด์หุ่นยนต์ประจำปี 2567

Advertisement

เยอรมนี 15 กุมภาพันธ์ 2567 - รายงานจากสมาพันธ์หุ่นยนต์นานาชาติ (IFR) เผย 5 อันดับเทรนด์หุ่นยนต์ปี 2567 มีรายละเอียดดังนี้

อันดับ 1 - AI และ Machine Learning

แนวโน้มการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติยังคงเติบโตขึ้นเรื่อย ๆ การเกิดขึ้นของ Generative AI เปิดโอกาสในการสร้างโซลูชันใหม่ ๆ โดยชุดย่อยของ AI มีความเชี่ยวชาญในการสร้างสิ่งใหม่จากสิ่งที่ได้เรียนรู้มาจากการฝึกฝน และได้รับความนิยมจากเครื่องมือต่าง ๆ เช่น ChatGPT ผู้ผลิตหุ่นยนต์กำลังพัฒนา interfaces ที่ขับเคลื่อนด้วย Generatie AI ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้สามารถเขียนโปรแกรมหุ่นยนต์ได้อย่างสะดวกและเป็นธรรมชาติมากขึ้น โดยใช้ภาษาธรรมชาติแทนการเขียนโค้ด ซึ่งคนทำงานจะไม่จำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมเฉพาะทางในการเลือกและปรับการทำงานของหุ่นยนต์

อีกตัวอย่างหนึ่งคือ AI ทำนาย สามารถวิเคราะห์ข้อมูลประสิทธิภาพของหุ่นยนต์เพื่อคาดการณ์สภาพอุปกรณ์ในอนาคต ซึ่งการบำรุงรักษาเชิงทำนายสามารถช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายจากการหยุดเครื่องจักรในอุตสาหกรรมผู้ผลิตในอุตสาหกรรมชิ้นส่วนยานยนต์ได้ ในรายงานของสถาบันเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม ระบุว่า แต่ละชั่วโมงของการหยุดเครื่องจักรโดยไม่ได้วางแผนไว้ประมาณการว่ามีค่าใช้จ่าย 1.3 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งชี้ให้เห็นถึงศักยภาพในการประหยัดต้นทุนมหาศาลของการบำรุงรักษาเชิงทำนาย อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากหุ่นยนต์หลายตัวที่กำลังทำกระบวนการเดียวกันเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ โดยทั่วไปแล้ว ยิ่งอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องได้รับข้อมูลมากเท่าใด ก็จะทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้น

อันดับ 2 - Cobots กำลังขยายสู่การใช้งานใหม่ ๆ 

การร่วมงานระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์ยังคงเป็นแนวโน้มสำคัญในอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในด้านเซนเซอร์ เทคโนโลยีวิสัยทัศน์และตัวจับยึดอัจฉริยะ ทำให้หุ่นยนต์สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมได้ในเวลาจริง และสามารถทำงานร่วมกับคนงานอย่างปลอดภัย

การประยุกต์ใช้หุ่นยนต์ร่วมกับคนงาน ช่วยแบ่งเบาและสนับสนุนงานของพวกเขา หุ่นยนต์เหล่านี้สามารถช่วยเหลืองานที่ต้องใช้แรงยกของหนัก การเคลื่อนไหวซ้ำ ๆ หรืองานในสภาพแวดล้อมที่อันตราย

ผู้ผลิตหุ่นยนต์มีการขยายแนวทางการประยุกต์ใช้หุ่นยนต์ร่วมงานอย่างต่อเนื่อง โดยพัฒนาการล่าสุดในตลาดคือการเพิ่มขึ้นของการประยุกต์ใช้หุ่นยนต์ร่วมงานสำหรับงานเชื่อม ซึ่งเป็นผลมาจากการขาดแคลนช่างเชื่อมที่มีทักษะ ความต้องการนี้แสดงให้เห็นว่าการทำงานอัตโนมัตินั้นไม่ได้ก่อให้เกิดการขาดแคลนแรงงาน แต่กลับเป็นวิธีแก้ปัญหาแทน ดังนั้น หุ่นยนต์ร่วมงานจะเสริม ไม่ใช่แทนที่ การลงทุนในหุ่นยนต์อุตสาหกรรมแบบดั้งเดิม ซึ่งทำงานได้เร็วกว่ามาก และจะยังคงมีความสำคัญในการเพิ่มผลิตภาพเพื่อตอบสนองต่อขอบเขตผลิตภัณฑ์ที่แคบ

นอกจากนี้ ยังมีคู่แข่งรายใหม่เข้าสู่ตลาดด้วยการมุ่งเน้นไปที่หุ่นยนต์ร่วมงานโดยเฉพาะ หุ่นยนต์เคลื่อนที่ผสานการทำงานระหว่างแขนกลหุ่นยนต์ร่วมงานและหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ (AMR) เปิดโอกาสการใช้งานใหม่ ๆ ที่อาจขยายความต้องการหุ่นยนต์ร่วมงานได้อย่างมาก

อันดับ 3 - โรบอทแบบเคลื่อนที่ 

หุ่นยนต์เคลื่อนที่ (Mobile Manipulators) หรือที่เรียกว่า “MoMas” กำลังทำให้งานขนถ่ายวัสดุในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น ยานยนต์ โลจิสติกส์ หรืออวกาศ เป็นระบบอัตโนมัติ โดยผสานความเคลื่อนที่ได้ของแพลตฟอร์มหุ่นยนต์เข้ากับความคล่องแคล่วว่องไวของแขนกลหุ่นยนต์ ทำให้สามารถเคลื่อนที่ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและจับถือวัตถุได้ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมการผลิต

หุ่นยนต์เหล่านี้มีการติดตั้งเซนเซอร์และกล้องเพื่อตรวจสอบและดำเนินงานบำรุงรักษาเครื่องจักรและอุปกรณ์ต่างๆ ซึ่งหนึ่งในข้อได้เปรียบที่สำคัญของหุ่นยนต์เคลื่อนที่ผสานการทำงานคือความสามารถในการร่วมงานและสนับสนุนคนงาน การขาดแคลนแรงงานที่มีทักษะและการขาดแคลนบุคลากรสมัครงานในโรงงาน น่าจะเพิ่มความต้องการหุ่นยนต์ประเภทนี้

อันดับ 4 -  Digital Twins

เทคโนโลยี Digital Twins คือ แบบจำลองเสมือนจริงจากระบบทางกายภาพ เมื่อหุ่นยนต์ถูกรวมเข้าในโรงงานอุตสาหกรรมมากขึ้นเรื่อย ๆ ดิจิทัลทวินสามารถใช้ข้อมูลการทำงานจริงของหุ่นยนต์เหล่านี้ในการจำลองและคาดการณ์ผลลัพธ์ที่น่าจะเกิดขึ้น โดยข้อดีในการใช้ Digital Twins ซึ่งอยู่ในรูปแบบคอมพิวเตอร์โมเดล จึงสามารถทดสอบและปรับเปลี่ยนโดยไม่มีผลกระทบด้านความปลอดภัย และช่วยประหยัดค่าใช้จ่าย

การทดลองทั้งหมดสามารถตรวจสอบได้ก่อนที่จะนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง Digital Twins เป็นสะพานเชื่อมช่องว่างระหว่างโลกดิจิทัลและโลกกายภาพ

อันดับ 5 - หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์  หุ่นยนต์คล้ายมนุษย์ (Humanoid Robots)

อุตสาหกรรมหุ่นยนต์กำลังมีความก้าวหน้าอย่างมากในด้านหุ่นยนต์คล้ายมนุษย์ (Humanoid Robots) ซึ่งถูกออกแบบมาให้สามารถปฏิบัติงานได้หลากหลายภายใต้สภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน การออกแบบให้มีลักษณะคล้ายมนุษย์ด้วยการมีแขนสองข้างและขาสองข้าง ทำให้หุ่นยนต์สามารถนำไปใช้งานได้อย่างยืดหยุ่นในสภาพแวดล้อมการทำงานที่ถูกสร้างขึ้นสำหรับมนุษย์ ดังนั้น จึงสามารถรวมเข้ากับกระบวนการและสิ่งอำนวยความสะดวกในคลังสินค้าที่มีอยู่เดิมได้อย่างง่ายดาย

ทั้งนี้ กระทรวงอุตสาหกรรมและเทคโนโลยีสารสนเทศของประเทศจีน (MIIT) ได้เปิดเผยถึงเป้าหมายที่มีความท้าทายในการผลิตหุ่นยนต์มนุษย์จำนวนมากในปี 2025  โดย MIIT ได้ทำนายว่าหุ่นยนต์มนุษย์จะเป็นเทคโนโลยีแห่งการเปลี่ยนแปลง ซึ่งคล้ายกับคอมพิวเตอร์หรือสมาร์ทโฟน ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงวิธีการผลิตสินค้า ตลอดจนวิถีการดำเนินชีวิตของมนุษย์อย่างรวดเร็ว

ศักยภาพของหุ่นยนต์มนุษย์ ที่เข้าไปมีบทบาทสำคัญในภาคอุตสาหกรรม ซึ่งการพัฒนาหุ่นยนต์เหล่านี้ จึงเป็นเรื่องที่น่าติดตาม อย่างไรก็ตาม การนำหุ่นยนต์มนุษย์มาใช้ในตลาดอย่างแพร่หลายยังคงเป็นความท้าทายที่ซับซ้อน ซึ่งหนึ่งในปัจจัยสำคัญคือต้นทุน และความสำเร็จจะขึ้นอยู่กับผลตอบแทนที่คุ้มค่าเมื่อเทียบกับโซลูชันหุ่นยนต์ที่มีอยู่แล้วอย่างแพร่หลาย เช่น หุ่นยนต์เคลื่อนที่ (Mobile Manipulators)

Marina Bill ประธานสหพันธ์หุ่นยนต์ระหว่างประเทศ (IFR) กล่าวว่า 
“แนวโน้มสำคัญ 5 ประการ ที่เสริมซึ่งกันและกันในด้านระบบอัตโนมัติประจำปี 2567 ชี้ให้เห็นว่า สาขาหุ่นยนต์เป็นศาสตร์สหวิทยาการณ์ที่เทคโนโลยีต่าง ๆ กำลังผสมผสานเข้าด้วยกันเพื่อสร้างสรรค์โซลูชันอัจฉริยะสำหรับงานที่หลากหลาย ความก้าวหน้าเหล่านี้ยังคงส่งผลต่อการรวมตัวกันของภาคอุตสาหกรรมหุ่นยนต์และหุ่นยนต์บริการ รวมทั้งยังส่งผลต่อรูปแบบการทำงานในอนาคตอีกด้วย”

#เทรนด์หุ่นยนต์ #RobotTrends2024 #หุ่นยนต์อุตสาหกรรม #Mreport #ข่าวอุตสาหกรรม
 

บทความยอดนิยม 10 อันดับ

 

อัปเดตข่าวทุกวันที่นี่ www.mreport.co.th   

Line / Facebook / Twitter / YouTube @MreportTH