Технологические прорывы расширяют границы автоматизации технологических процессов. Роботизация задач, которые раньше были слишком разнообразными или слишком затратными для автоматизации, теперь технически осуществима и экономически выгодна.

Хотя традиционные промышленные роботы являются основой автоматизации, их возможности долгое время ограничивались ограниченной адаптивностью и высокой стоимостью интеграции. Новая эпоха робототехники характеризуется интеллектом и гибкостью, достигаемыми благодаря сочетанию передового оборудования, искусственного интеллекта и систем машинного зрения. В совокупности эти достижения открывают новые горизонты робототехники.

Такие подходы, как методы обучения (обучение с подкреплением, имитационное обучение) и мультимодальные базовые модели для робототехники, а также гибкие аппаратные компоненты (например, мягкие захваты и тактильные датчики) позволяют роботам справляться с изменчивостью, рассуждать в контексте и адаптироваться в режиме реального времени. Упрощённое развёртывание, например, с помощью виртуального обучения и интуитивно понятных интерфейсов, значительно сокращает время окупаемости и расширяет доступность для малых и средних производителей и поставщиков логистических услуг.

Автоматизация расширяет возможности по всей промышленной цепочке создания стоимости. Первопроходцы уже добиваются значительных результатов. Например, компания Amazon, управляющая крупнейшим в мире парком робототехники, продемонстрировала, как интеграция мобильных роботов, сортировки на основе ИИ и манипуляторов с управлением GenAI может повысить производительность в центрах обработки заказов. Согласно исследованию Boston Consulting Group, благодаря внедрению автономных систем предприятия добиваются ускорения доставки на 25%, увеличения числа квалифицированных рабочих мест на 30% и повышения эффективности на 25%. Например, компания Foxconn применила робототехнику на базе ИИ и моделирование цифровых двойников для автоматизации высокоточных задач, таких как затягивание винтов и прокладка кабелей, которые ранее считались слишком сложными для автоматизации. Благодаря адаптивному управлению усилием в реальном времени и развертыванию на основе моделирования компания сократила время развертывания на 40% и снизила эксплуатационные расходы на 15%.

О применимости робототехнических систем рассказывает доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянова Наталия Юрьевна:

Достижения в данной области привели к появлению трёх основополагающих робототехнических систем, которые будут сосуществовать в будущем промышленных процессов, формируя многоуровневую стратегию автоматизации любой компании. Эти системы дополняют друг друга, каждая из них подходит для определённых сочетаний сложности, вариативности и объёма производственных задач. Робототехника на основе правил, обеспечивает высокую скорость и точность при выполнении структурированных, повторяющихся задач (например, сварка автомобилей). Робототехника, основанная на обучении, применяется для различных задач посредством обучения с подкреплением или имитационного обучения (например, адаптивное комплектование). Контекстно-ориентированная робототехника способна к мгновенному обучению и выполнению задач в непредсказуемых процессах и новых условиях (робот получает, рассуждает и действует в соответствии с инструкциями, полученными с помощью естественного языка).

О стратегии автоматизации рассказывает Коротеев Михаил Викторович, заведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации:

Однако для достижения масштабных результатов компаниям требуется нечто большее, чем просто передовые технологии. Для этого необходима стратегия автоматизации, готовая к будущему и включающая как технические, так и организационные основы. Требуется внедрение новейшего стека технологий ИИ в существующую промышленную инструментальную цепочку и формирование экосистемных партнерств между робототехникой, ИИ и производством для обеспечения взаимодействия, масштабируемости и непрерывных инноваций. Кроме того, требуется трансформация рабочей силы посредством переподготовки и повышения квалификации для обеспечения взаимодействия человека и машины и подготовки работников к новым ролям, таким как руководители роботов, инструкторы по искусственному интеллекту и оптимизаторы систем.

Производители и поставщики логистических услуг, которые действуют сегодня и используют робототехнику в качестве стратегического актива, возглавят следующий этап промышленной конкурентоспособности, формируя будущее, в котором интеллектуальная автоматизация станет краеугольным камнем устойчивого роста, расширения прав и возможностей рабочей силы и системной устойчивости.