L'importance de la 5G pour les robots de fabrication

L'utilisation de robots est souvent associée à la recherche d'efficacité et de productivité. Selon l'Administration du commerce international, une augmentation de 1 % de la densité des robots augmente la productivité de 0,8 % dans tous les secteurs. Aujourd’hui, la robotique dans le secteur manufacturier est le point culminant de cette histoire en cours. Les robots sont désormais utilisés à chaque étape du processus de fabrication dans toutes les industries.

Bien que la robotique ne soit pas nouvelle dans le secteur manufacturier, l'utilisation de ces technologies a explosé ces dernières années. Aux débuts de la robotique, ce sont principalement les grands constructeurs tels que les constructeurs automobiles qui utilisaient des robots mobiles et des robots de peinture pour des tâches telles que la peinture. Cependant, l’évolution rapide de l’environnement commercial a conduit à une augmentation spectaculaire de l’adoption de la robotique dans le secteur manufacturier par les entreprises de toutes tailles. L’adoption croissante de la robotique dans le secteur manufacturier est associée à un environnement commercial en évolution rapide. Les entreprises adoptent de plus en plus la robotique dans leurs processus de fabrication, et le nombre d’applications de ces technologies explose. Cependant, l’évolution rapide de l’environnement commercial a également conduit à une diversification des besoins des entreprises et à des changements rapides dans la structure industrielle, ce qui a entraîné une augmentation du nombre et du type de technologies robotiques. En conséquence, l’adoption de la robotique dans l’industrie manufacturière continue de croître. La polyvalence et l’efficacité des robots sont désormais devenues un élément essentiel de la fabrication moderne, permettant aux entreprises de rester compétitives et de s’adapter aux besoins changeants du marché. Je crois personnellement que la popularité croissante des réseaux 5G améliorera la capacité du secteur manufacturier à gérer des robots et à mettre en œuvre des processus tels que les jumeaux numériques, la maintenance prédictive et l'analyse avancée. Les robots peuvent recevoir de grandes quantités de données en temps réel via des réseaux sans fil et les utiliser pour ajuster leurs propres opérations, améliorer l'efficacité de la production et prédire à l'avance des processus tels que la maintenance et l'analyse avancée.

Comprendre le domaine des robots de fabrication

La popularité des robots dans l'industrie manufacturière a favorisé le développement des robots. À mesure que la technologie évolue, le coût des robots continue de diminuer. On s’attend à ce que le coût des robots industriels diminue de moitié d’ici 2025, ce qui rendra plus pratique et plus économique l’utilisation de robots par un plus grand nombre d’entreprises.

Les fabricants continuent de faire face à des perturbations de la chaîne d’approvisionnement, à des pénuries de main-d’œuvre qualifiée et à des pressions sur les coûts, selon les Perspectives manufacturières 2023 de Deloitte. La robotique peut contribuer à minimiser l’impact de ces défis tout en augmentant la résilience des entreprises. Les robots du secteur manufacturier sont désormais plus performants, flexibles et intelligents, ce qui facilite la recherche, l'adaptation et l'intégration de la robotique pour transformer les opérations et créer l'usine intelligente du futur.

Grâce à la connectivité sans fil, à l'informatique mobile et à l'intelligence artificielle (IA), les robots peuvent déplacer des matériaux tout au long des lignes de production en usine, assembler et souder des produits, emballer des produits pour la vente et transporter des produits depuis les étagères de l'entrepôt jusqu'aux palettes et aux camions.

Cas d'utilisation de la robotique et de l'automatisation dans la fabrication

Il existe plusieurs applications passionnantes de la robotique dans la fabrication. Ces applications commencent tout juste à faire leur chemin dans les usines. Par exemple, la technologie d’impression 3D permet aux fabricants d’utiliser des robots pour produire efficacement des pièces, composants et produits complexes. En fabriquant des produits à la demande plutôt qu'en vrac, les fabricants peuvent réduire considérablement les coûts d'entreposage tout en fabriquant des produits selon les spécifications exactes des clients, permettant une plus grande flexibilité de conception sans sacrifier les coûts d'installation et de production associés.

D'autres domaines de fabrication adaptés à la robotique comprennent des tâches qui nécessitent un haut degré d'autonomie et d'intelligence pour permettre une prise de décision ou une résolution de problèmes complexes, comme la maintenance et les réparations. En combinant l'analyse prédictive avec la robotique, le système peut identifier les problèmes de maintenance potentiels et déclencher automatiquement les robots pour effectuer des réparations, le tout sans intervention humaine.

La technologie robotique peut améliorer la santé et la sécurité des travailleurs. Les robots de fabrication peuvent effectuer des tâches dangereuses, contribuant ainsi à réduire les risques d’accidents ou de blessures. Cela réduit également le besoin d’effectuer des tâches répétitives, permettant ainsi aux individus de se concentrer sur un travail plus complexe et plus intéressant.

Piloter le développement de la robotique manufacturière

À mesure que les robots deviennent moins chers et plus populaires dans le secteur manufacturier, ils passent des grandes usines aux plus petites usines de fabrication. Mais pour tirer pleinement parti des robots dans le secteur manufacturier, les entreprises doivent également investir dans d'autres technologies, notamment :

Capteurs et systèmes de contrôle

Ces composants de base permettent aux robots de naviguer et d'interagir avec leur environnement en détectant les obstacles et d'autres objets. En utilisant des caméras, des capteurs LiDAR qui créent une carte 3D de l'environnement, des capteurs de force qui détectent les contacts et d'autres capteurs qui détectent le son et le rayonnement infrarouge, le système de contrôle du robot peut synthétiser des informations et décider comment interagir dans l'environnement pour accomplir des tâches en toute sécurité. et efficacement.

Internet des objets (IoT)

En connectant, surveillant et gérant les opérations en temps quasi réel, les fabricants peuvent mieux comprendre leurs processus et optimiser l'utilisation des robots. En échangeant des informations avec d'autres systèmes et équipements, tels que d'autres robots, capteurs et systèmes de contrôle, les usines peuvent activer des processus de fabrication juste à temps, garantissant ainsi une coordination transparente tout au long de la chaîne de fabrication.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

En apprenant de l'expérience, les robots peuvent s'adapter pour effectuer des tâches plus efficacement, sans être limités par leur programmation initiale.

Edge Computing

Plus le processus de fabrication devient numérique, plus de données sont générées. La technologie Edge Computing permet aux robots d’accéder et d’analyser de grandes quantités de données pour contribuer à améliorer les processus et permettre une maintenance prédictive. Les analyses avancées rendues possibles par l'edge computing permettent aux fabricants d'analyser les données opérationnelles et d'identifier les tendances afin de pouvoir prendre des décisions basées sur les données pour optimiser l'utilisation des robots.

L'importance de la 5G pour la fabrication de robots

De toutes les technologies que les fabricants doivent connaître, la 5G est l'une des plus importantes. La 5G a le potentiel de répondre aux demandes massives de données de la robotique, de l’Internet des objets et du cloud, ce qui pourrait autrement limiter le plein potentiel des robots de fabrication.

Les réseaux 5G peuvent offrir des vitesses plus rapides et une latence plus faible que les générations précédentes de technologie mobile, et peuvent aider les fabricants à améliorer la façon dont ils contrôlent et surveillent les robots. Non seulement cela aide les fabricants à mieux gérer les robots individuels et leurs ensembles de robots globaux, mais cela leur permet également de surveiller les performances en temps quasi réel, leur permettant ainsi d'intégrer des améliorations de processus à la volée.

De plus, les réseaux 5G peuvent permettre une communication en temps quasi réel entre les robots, les capteurs, les systèmes de contrôle et les plateformes cloud. En améliorant la capacité d'échange de données et d'informations entre les robots, les appareils connectés et d'autres sources de données, les fabricants peuvent permettre aux robots de s'adapter et d'apprendre tout en aidant les opérateurs humains à prendre des décisions plus éclairées concernant leur travail.

Les réseaux 5G peuvent également permettre aux fabricants de connecter leurs usines à d'autres parties de la chaîne d'approvisionnement, aux entrepôts, aux partenaires de logistique et de transport, aux détaillants et même aux clients. La 5G et l'IoT peuvent permettre à toutes les parties prenantes d'échanger facilement et rapidement des données pour coordonner la production, les stocks, les expéditions et les ventes, réduisant ainsi les retards tout en améliorant la précision des prévisions et les délais de livraison des produits.

La 5G alimente l'usine connectée du futur

Enfin, les réseaux 5G peuvent aider les fabricants à tirer parti d'autres technologies avancées pour maximiser les performances des robots, telles que :

Réalité augmentée et réalité virtuelle

La réalité augmentée superpose les informations numériques sur le monde réel, afin que les employés puissent visualiser et interagir avec des objets virtuels dans un environnement physique, tandis que la réalité virtuelle crée un environnement numérique totalement immersif. Les deux technologies peuvent être utilisées pour la formation, la visualisation de processus complexes et la collaboration avec des membres d'équipes distants.

Digital Twins

peut utiliser une représentation virtuelle d'un actif physique pour simuler ses performances, permettant ainsi aux fabricants d'identifier les problèmes, d'optimiser les processus et d'effectuer des tests sans mettre le robot physique hors ligne.

Maintenance prédictive

L'utilisation de capteurs, d'analyses de données et d'apprentissage automatique peut aider les fabricants à mieux prédire quand les équipements robotiques sont susceptibles de tomber en panne afin qu'ils puissent planifier la maintenance nécessaire à l'avance pour aider à prévenir et à réduire tout temps d'arrêt imprévu.

Analyses avancées

En utilisant les données pour identifier des modèles au sein de l'entreprise, les fabricants peuvent optimiser les processus, identifier les opportunités d'amélioration et améliorer les prévisions.

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