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Berkshire Grey
Berkshire Grey 提供由人工智慧驅動的機器人解決方案，為零售、電子商務和物流產業實現供應鏈營運自動化。其系統負責揀選、分揀和包裝，以提高生產力、降低履約成本並解決勞動力短缺問題，可無縫整合至現有倉庫中。
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製造業 領域最好的 2 個 機器人學 AI 工具
製造業領域的機器人學熱門 AI 工具包括 Covariant、Berkshire Grey 等，幫助您快速提升效率。
关于 機器人學
機器人學工具是用於設計、模擬和控制智慧型機器人系統的AI軟體平台。這些工具利用運動規劃、電腦視覺和強化學習等先進演算法，使機器人能夠精確且自適應地執行複雜任務。其主要價值在於加速自動化解決方案的開發與部署，降低實體原型製作成本，並優化機器人在製造業和物流業中的性能。它們搭建了從數位設計到真實世界實體執行的橋樑。
核心功能
- 模擬與數位分身：在實體部署前，創建逼真的虛擬環境來測試機器人程式和工作單元佈局。
- AI驅動的路徑規劃：為機械臂和移動機器人自動生成最佳的、無碰撞的運動路徑。
- 電腦視覺整合：賦予機器人識別、檢測和處理其環境中物體的能力。
- 離線程式設計（OLP）：在電腦上開發和偵錯機器人程式碼，無需中斷實體機器人的運作。
- 機群管理：同時協調和管理多個機器人（如AMR或AGV）的操作。
適用場景
這些工具在製造業中至關重要，用於自動組裝、焊接和品質檢測等任務。它們也廣泛應用於物流和倉儲領域，為自主移動機器人（AMR）編程以完成訂單揀選。研究機構和系統整合商使用它們來開發和測試新的機器人應用。
選擇要點
選擇機器人學工具時，需考慮其與您特定機器人品牌的硬體相容性。評估其模擬引擎的保真度和效能。考察使用者介面——是需要易於使用的低程式碼/無程式碼平台，還是需要用於深度客製化的完整SDK。最後，檢查是否有適合您應用的專用模組，如焊接、噴塗或零件抓取。
機器人學 应用场景
1
在裝配線上進行自動化品質檢測
一家電子製造廠的品質控制工程師每天需要檢測數千塊電路板上的微小缺陷。透過使用整合了電腦視覺的機器人平台，工程師為一個配備了高解析度攝影機的機械臂編程。AI模型經過訓練，能夠識別焊接錯誤和元件錯位。該系統會自動標記有缺陷的電路板以便移除，準確率超過99.5%，檢測速度比人工檢測員快三倍，確保了產品品質的一致性並減少了生產瓶頸。
2
使用AMR優化倉儲物流
一家電商履行中心的物流經理負責提高訂單揀選效率。他們首先使用機器人機群管理工具模擬倉庫佈局和不同的AMR（自主移動機器人）路徑策略，以確定最高效的設置。部署後，該平台提供對整個AMR機群的即時監控，動態分配任務並優化路線以避免擁堵。這使得訂單履行時間減少了40%，並使倉庫在旺季能夠處理高出25%的訂單量。
3
開發協作型機器人（Cobot）工作流程
一家汽車裝配廠的製程工程師希望引入協作型機器人（cobot）來協助工人完成有人體工學風險的任務，例如抬起並定位車門以便裝配。工程師使用具有使用者友好介面的離線程式設計工具，無需任何編碼即可設計協作型機器人的運動和安全區域。模擬功能使他們能夠在安裝前驗證協作型機器人能與人類工人安全地並肩工作。這種方法將實施時間縮短了50%，並透過自動化體力消耗大的活動提高了工人的安全性和滿意度。
4
模擬和部署機器人焊接工作站
一名製造工程師負責為製造鋼架建立一個新的機器人焊接工作站。他們沒有進行昂貴的實體試驗，而是使用機器人模擬軟體建構了整個工作站的數位分身，包括機器人、焊接機、夾具和零件。他們在離線狀態下編程和優化焊接路徑，檢查碰撞並計算週期時間。這種虛擬調試過程能及早發現潛在問題，將現場設定時間從幾週縮短到幾天，並最大限度地減少了因測試失敗造成的材料浪費。
5
用於零件分揀的AI驅動的料箱抓取
一家物流公司的自動化專家需要將從一個大料箱中分揀混合、隨機擺放的零件的過程自動化。這項被稱為「料箱抓取」的任務對傳統機器人來說極其困難。他們實施了一個結合了3D視覺攝影機和AI驅動的機器人工具的系統。AI分析3D點雲數據以識別單個零件，計算最佳抓取姿態，並規劃機械臂的無碰撞路徑以將其拾取。該解決方案將先前的手動過程自動化，使吞吐量提高了200%以上，並將員工解放出來從事更高價值的任務。
6
遠端機器人操作與維護
一家系統整合商管理著全國多個客戶現場的機器人設備。當機器人報告輕微錯誤時，他們無需派遣技術人員，而是使用基於雲端的機器人平台遠端存取機器人的控制和診斷系統。他們可以查看即時攝影機畫面，微調機器人關節，並分析錯誤日誌來診斷問題。對於簡單問題，他們甚至可以遙控操作機器人來清除卡塞或重置其位置，無需現場訪問即可解決超過60%的支援請求，從而大幅降低了營運成本和客戶停機時間。
相关分类
機器人學 常见问题
什麼是AI機器人學工具？
AI機器人學工具是用於設計、模擬、編程和管理智慧型機器人的軟體平台。與遵循僵化、預編程指令的傳統機器人技術不同，這些工具融合了人工智慧，使機器人能夠感知環境、做出決策並適應新情況。關鍵的AI組件通常包括用於物體識別的電腦視覺、用於技能習得的機器學習以及用於運動規劃的進階演算法。
如何選擇合適的機器人軟體？
選擇合適的機器人軟體取決於您的具體需求。請考慮以下因素：
- 硬體相容性：確保軟體支援您正在使用或計劃使用的機器人品牌和型號。
- 應用重點：尋找具有針對您任務的專門功能的軟體，例如焊接、噴塗、堆棧或料箱抓取。
- 使用者介面：確定您是需要一個供非程式設計師使用的簡單圖形介面，還是一個供開發人員使用的強大SDK（軟體開發工具包）。
- 模擬保真度：如果部署前測試至關重要，請選擇具有高度逼真和精確物理引擎的工具。
- 整合能力：檢查軟體是否能與您使用的其他系統整合，如PLC、MES或CAD軟體。
傳統機器人學與AI驅動的機器人學有什麼區別？
主要區別在於適應性。傳統機器人學依賴於顯式編程，即機器人遵循精確、重複的命令序列。它在高度結構化的環境中運行良好，但無法處理意外變化。AI驅動的機器人學使用機器學習和感測器數據（如視覺）來感知周圍環境、做出決策並調整其行動。這使得AI機器人能夠在更動態、更不可預測的環境中工作，處理零件的變化，並在無需為每種場景進行顯式重新編程的情況下學習新任務。
機器人學中的離線程式設計（OLP）是什麼？
離線程式設計（OLP）是使用模擬軟體在電腦上創建和測試機器人程式的方法，無需接觸實體機器人。這種方法為製造業帶來了顯著優勢。它允許工程師在不停止生產的情況下開發、優化和偵錯複雜的機器人路徑。透過模擬整個過程，可以偵測到潛在的碰撞並優化週期時間，從而在程式最終載入到真實機器人上時，大大縮短了調試時間。
誰能從使用AI機器人學工具中受益？
製造業和自動化行業的眾多專業人士都可以從這些工具中受益。這包括：
- 製造工程師：用於設計、模擬和優化機器人生產線。
- 自動化專家：用於實施複雜的任務，如料箱抓取或自適應組裝。
- 機器人研究人員：用於在安全的虛擬環境中開發和測試新的控制演算法和AI模型。
- 系統整合商：透過在安裝前對機器人工作站進行虛擬調試，降低專案風險和部署時間。
- 物流經理：用於規劃和管理倉庫中的自主移動機器人（AMR）機群。