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首先是软件和人工智能专业

       大多数硬件制造商都认为他们的机器人尚未商品化，但他们可能会同意软件堆栈变得越来越重要和专业化。除了感知，导航和操纵之外，开发人员还在构建用于数据共享，控件和安全性的层。

       RightHand Robotics的联合创始人Leif Jentoft说：“ RightPick平台已经成功地完成了许多行业的1000万笔精选交易，这些行业包括电子商务，零售业，制药业，杂货业等等。

       重新分拣站和领料站使用机器学习来加快领料速度。PlusOne Robotics表示，其用于混合包裹分割，远程机器人管理和包裹归纳质量保证的软件“从混乱中创造了订单”。

       首席执行官Rick Faulk表示，Locus Robotics的“ 2019年春季”软件版本是“业界全渠道支持，可无缝处理零售，批发和电子商务渠道的各个方面。”

       Tend.ai是一家公司实际上将人工智能应用于制造的预测性维护的示例。在Automate / ProMat 上也有使用智能抓握的固定式机器人，例如Kindred。

       “用户的态度正在发生变化；KUKA机器人技术和解决方案总经理史蒂夫·格林（Steve Green）表示：“看到新一代以不同方式接近应用程序很有趣。“我们大的客户之一是西海岸的一家初创公司，人工智能可以帮助确定机器人从未见过的产品。

       
      以色列-德国公司首席执行官Harel Boren表示，Inspekto的自主机器视觉系统旨在消除视觉集成者的需要，无论照明条件如何，都可以正常工作。

       与此同时，Frank Tobe指出，在Automate / ProMat中，许多关于AI的参考都是关于视觉，导航或抓取的机器学习，而不是深度学习或实际使用AI的机器人。

“易用”的口头禅

       “东芝机械公司希望提供整体解决方案，” TM Robotics总裁奈杰尔·史密斯（Nigel Smith）说。“我们相信我们的性价比是关键的区别因素。”

       还设计了软件来帮助用户更快地使机器人工作。例如，Ready Robotics的Forge产品线旨在简化工业机器人和协作机器人的控制。同样，Sisu说，其VUDU可视化编程界面和控制器不需要任何编程经验。

       “我们对未来工厂的概念是'协作，简化和数字化'，” ABB机器人业务部门全球产品管理负责人张辉说。“我们将在中国投资1.5亿美元，建立一个新工厂-机器人制造机器人。”

       “中小型企业的采用仍然是一个挑战，” Universal Robots总裁Jürgenvon Hollen承认。“效率不是要减少劳动力；是要从您的投资中获得更多。”

从头开始仿真

       “数字化涵盖了从设计开始的整个生命周期，” ABB的Zhang告诉 《机器人报告》。“借助RobotStudio和虚拟现实，一个小组可以远程协作设计工作单元。我们正在与Dassault合作，以更大规模地建设数字双胞胎。”

       在西门子的展位上，视频演示了Xsens的3D运动跟踪系统如何将人添加到数字孪生过程中。

       “此外，我们的仿真程序包可以从数字孪生系统生成PLC代码，您可以在该孪生系统上测试PLC，然后将代码发送给机器人，”物料搬运，战略业务开发和运动部门的行业经理Bhaskar Chopra说。西门子控制。“我们可以从模拟流程到生产车间再到全球管理。”