2024年全球操作机器人库存创下约390万台的新纪录，平均机器人密度（每10,000名人类工人的机器人数量）上升到151。

人工智能和机器学习帮助更多机器人

在机器人和自动化中使用人工智能的趋势不断增长。特别是，生成式人工智能的出现开辟了新的可能性。IFR解释说，人工智能的这一子集专门用于从它通过训练学到的东西中创造新的东西，而生成式人工智能已经被ChatGPT等工具普及。

机器人制造商已经开始开发生成式人工智能驱动的界面，允许用户使用自然语言而不是代码更直观地对系统进行编程。专家预测，工人将不再需要专门的编程技能来选择和调整机器人的动作。
IFR表示，技术组合的另一个例子是使用预测性人工智能来分析机器人性能数据并确定设备的未来状态，而预测性维护可以节省制造商的机器停机成本。

在汽车零部件行业，每小时计划外停机估计要花费130万美元。这表明预测性维护具有节省成本的潜力。

机器学习算法还可以分析来自执行相同过程的多个机器人的数据以进行优化。IFR表示，一般来说，机器学习算法给出的数据越多，它的性能就越好。

协作机器人扩展到新应用

人机协作仍然是机器人技术的一个主要趋势。

传感器、视觉技术和智能抓手的快速发展使机器人能够实时响应环境的变化，从而与人类工人一起安全地工作。

协作机器人应用程序为人类工人提供了一种新工具，减轻了他们的负担和支持。协作机器人可以协助完成需要繁重举重、重复运动或在危险环境中工作的任务。

机器人制造商提供的协作应用范围不断扩大，最近的市场发展是协作机器人焊接应用的增加，而这是由于熟练焊工的短缺。

需求表明，自动化没有导致劳动力短缺，而是提供了解决劳动力短缺的方法。

因此，协作机器人将补充而不是取代对传统工业机器人的投资，传统工业机器人的运行速度要快得多，因此对于提高生产力以应对产品利润率低仍然很重要。

此外，IFR指出，新的竞争对手正在进入市场，特别需要关注的是协作机器人。协作机器人手臂和自主移动机器人（AMR）在移动机械手中的结合提供了新的用例，可以扩大对协作机器人的需求。

移动机械手实现物料搬运自动化

移动机械手（即所谓的“MoMas”）可以自动执行汽车、物流或航空航天等行业的物料搬运任务。

它们将移动机器人的移动性与协作机器人手臂的灵巧性相结合，这使他们能够在复杂的环境中导航并操纵物体，IFR表示这对制造应用至关重要。

这些机器人配备传感器和摄像头，可以对机械和设备进行检查和维护任务。移动机械手的一个优点是它们能够协作和支持人类工人。IFR断言，熟练劳动力的短缺和申请工厂工作的员工短缺可能会增加需求。

数字孪生有助于优化性能

数字孪生技术越来越多地被用作通过创建虚拟副本来优化物理系统性能的工具。

由于机器人在工厂中的数字化集成程度越来越高，数字孪生可以使用其真实世界的运营数据来运行模拟并预测可能的结果。

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