L'adoption de l'Internet des objets robotiques s'accélère

Les principaux points à retenir de cet article sont les suivants :

• Les robots compatibles IoT utilisent l'intelligence locale et distribuée.
• De tels robots se trouvent dans une gamme d'environnements, de l'océan aux entrepôts.
• La diversité de ces robots se reflète dans leur approche de la mise en réseau.

L'adoption de la robotique intelligente s'est accélérée cette année, entraînant une automatisation sophistiquée dans divers environnements. Cependant, l'introduction de la fonctionnalité Internet des objets (IoT) aux robots n'est pas nouvelle.

En 2014, ABI Research a introduit le concept d'Internet des objets robotiques (IoRT). Le terme décrit des appareils intelligents capables de surveiller les événements qui se déroulent autour d'eux, d'intégrer divers types de données de capteurs, d'utiliser une intelligence locale et distribuée pour déterminer les meilleurs plans d'action avant de manipuler ou de contrôler des objets physiques.

En septembre 2016, MarketsandMarkets a publié un rapport estimant que le marché de l'IoRT sera évalué à environ 21,44 milliards de dollars d'ici 2022, grâce à son adoption dans le secteur du commerce électronique. Les robots connectés peuvent s'intégrer à diverses technologies et offrir une période de récupération et un retour sur investissement courts, note le rapport.

Rencontrez Chuck

Un exemple d'IoRT est celui des robots mobiles collaboratifs connectés de 6 River Systems, appelés Chucks. Ces appareils IoT transmettent des données sans fil au logiciel basé sur le cloud de l'entreprise, selon Fergel Glynn, vice-président du marketing chez 6 River Systems, qui fait partie de la société de commerce mondial Shopify.

Les mandrins utilisent l'apprentissage automatique pour aider les associés de l'entrepôt à travailler plus rapidement.

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“ Lorsque vous pensez à un appareil Internet des objets, il y a un composant matériel sous le composant logiciel », a déclaré Glynn. « Fondamentalement, les mandrins sont constitués de pièces de matériel avec un logiciel qui s'exécute localement sur chaque mandrin. Et la communication est sauvegardée dans le cloud, sur notre plate-forme, où réside une grande partie de l'intelligence. »

Les robots téléchargent des données dans le cloud qui optimisent les affectations des robots et des associés de l'entrepôt.

Ingram Micro Commerce &Lifecycle Services, une société de chaîne d'approvisionnement, utilise les robots pour soutenir un grand détaillant de mode.

Le détaillant utilise un nombre d'unités de stockage (SKU) à haute densité, des lignes de commande inférieure et des ratios de nombre de lignes à faible unité, selon Paul Geosano, directeur exécutif des opérations pour Ingram Micro Commerce &Lifecycle Services. « Nous combinons la préparation de commandes robotisée avec des murs de mise en place et des ensacheuses automatiques pour un traitement sortant de bout en bout. »

IoRT donne à Ingram Micro une visibilité en temps réel sur les indicateurs de performance clés et les travaux en cours, ainsi que sur son futur pipeline d'exigences de travail, a-t-il déclaré.

Cela permet aux dirigeants de gérer l'entreprise de manière proactive plutôt que réactive », a déclaré Geosano. « Cela nous permet également d'être agiles, nous aide à répondre aux exigences des clients et à identifier les risques. »

IoRT dans la chaîne d'approvisionnement

Chacune des nouvelles générations de robots collaboratifs d'aujourd'hui représente un point de terminaison connecté, a déclaré John Santagate, vice-président de la robotique chez Körber Supply Chain. L'entreprise utilise des robots mobiles autonomes de Locus Robotics pour aider les clients à exploiter efficacement leurs entrepôts.

Les robots ont amélioré l'efficacité en termes de chaîne d'approvisionnement et de manutention, selon Santagate. Les flux de travail traditionnels impliquaient un travail manuel considérable. « Prenons simplement un flux de travail, par exemple », a-t-il déclaré. "Dans un environnement de prélèvement basé sur un chariot, un travailleur reçoit un signal, et il va chercher un produit et le met dans une étagère et il pousse cette étagère ou ce chariot à travers le chemin de prélèvement et ainsi de suite."

Cependant, l'organisation perd de la visibilité sur cet inventaire, car il n'y a pas le degré élevé de signalisation des données qui existe dans un environnement numérisé, a déclaré Santagate.

Les robots, en particulier les robots collaboratifs et les robots mobiles, génèrent des scénarios de biens à personnes, a déclaré Santagate.

Étant donné que ces robots particuliers sont des points de terminaison connectés, l'intégralité du chemin de sélection est numérisée afin que l'organisation ne perde pas de visibilité sur son inventaire dans l'entrepôt, a déclaré Santagate.

« Et tout au long de cette tâche, les robots renvoient des signaux numériques au système de gestion d'entrepôt », a-t-il déclaré. "Cet IoT est vraiment transactionnel."

Ces données permettent aux entreprises de mieux évaluer et comprendre les configurations des entrepôts, les emplacements, le zonage - tous les éléments qui entrent dans la construction d'un entrepôt, a déclaré Santagate.

"Cette capture de données en temps réel basée sur les transactions opérationnelles crée vraiment un environnement dans lequel une organisation peut pleinement comprendre le fonctionnement interne de l'entrepôt et produire des améliorations en amont et en aval", a-t-il déclaré.

IoRT sous-marin

Une autre entreprise utilisant IoRT est Houston Mechatronics Inc. (HMI), créateur du robot autonome d'inspection et de maintenance offshore Aquanaut.

La connectivité sous-marine peut être un défi pour la robotique. Contrairement à d'autres véhicules sous-marins qui doivent être attachés à des véhicules de surface contrôlés par l'homme, l'Aquanaut se transforme d'un véhicule sous-marin autonome en un véhicule télécommandé, éliminant ainsi le besoin de navires de surface et d'attaches. Pensez aux jouets Transformers, les robots ressemblant à des humains introduits dans les années 1980 qui peuvent se transformer en véhicules ou en bêtes.

Aquanaut cible spécifiquement les services d'intervention, de maintenance et de réparation pour les marchés de l'énergie, des télécommunications, de l'aquaculture, des mines et des énergies renouvelables, selon la société

"Le robot peut manipuler son environnement avec une supervision minimale d'un être humain, ce qui est très, très nouveau", a déclaré Sean Halpin, vice-président senior des produits et services de HMI. "Et il n'y a aucun exemple de cela dans l'océan aujourd'hui."

Pour créer son robot autonome d'inspection et de maintenance offshore Aquanaut, HMI a adopté la plate-forme IoT intelligente Edge Platform Interface (NEPI) de Numurus LLC.

Une fois intégrée à la plate-forme Aquanaut, la plate-forme NEPI fournira à l'IHM une technologie IoT intelligente pour la messagerie bidirectionnelle et la gestion de la configuration à distance via des liaisons acoustiques et satellites. La plate-forme fournit également des données pré/post-mission, des logiciels et une gestion de l'IA à partir d'un environnement cloud sécurisé, selon l'entreprise.

« De notre point de vue, l'un des défis d'Aquanaut est la communication », a déclaré Halpin. "Comment communiquons-nous avec le robot ?"

Les micro-ondes et le sonar ne relient pas vraiment l'océan, cependant, a-t-il déclaré.

"Nous avons un concept pour la communication de base avec le robot", a déclaré Halpin. "Et nous allons avoir besoin d'un grand nombre d'appareils connectés à Internet et pouvant nous permettre de nous connecter au robot et potentiellement nous permettre de décharger les données de ces appareils. Ou demandez à ces appareils de décharger les données d'Aquanaut, puis de les télémétrer d'une manière ou d'une autre vers le rivage via un réseau maillé. »

L'IHM effectue également des calculs à bord du robot lui-même lorsqu'il ne peut tout simplement pas « voir » Internet, a-t-il déclaré.

"Nous avons ce mélange d'informatique de pointe et de cloud computing parce que le robot lui-même n'est pas capable de traiter la quantité de données que nous devons traiter en temps réel, nous devons donc fournir un lien vers Internet", a déclaré Halpin.

Pour s'assurer que HMI peut toujours parler à Aquanaut, traiter les données qu'Aquanaut collecte et utiliser des capteurs connectés supplémentaires dans l'océan, HMI a dû développer son propre réseau, a-t-il déclaré.

"Nous devons nous assurer qu'au minimum nous avons une communication point à point, mais de manière plus optimale, nous pouvons avoir un réseau maillé de communications qui nous permet de toujours parler plus efficacement au robot", a déclaré Halpin.