ロボット工学と自動化には違いがありますか? 自動化が適用されるかどうかわからない人が多いです。ロボット工学と自動化のどちらに投資すべきかは、多くの経営者がよく尋ねる質問です。しかし、それらの違いは何でしょうか? ロボットと自動化は同じものなのでしょうか? 自動化は現在、多くの産業分野で注目されている話題です。ロボット工学以外のさまざまなものを指すこともあります。この記事では、自動化とロボット工学の違いについて説明します。 ビジネスにとって、自動化とロボットのどちらが優れているのでしょうか?まず、急成長している企業で働いている場合、自動化やロボットが適切かどうか、適切であればどのように使用するかを検討していることは間違いありません。つまり、それは企業の現在のビジネス構造と要件に完全に依存します。 これを念頭に置いて、どのテクノロジーがビジネスにとってより有益であるかを理解することが重要です。
自動化とロボット工学とは何ですか?次の定義は、自動化とロボット工学の基本的な違いを示しています。
自動化とは何ですか?多くの業界では、さまざまな分野を自動化するかどうかについて議論されています。会議やディスカッションでは、ロボティック プロセス オートメーション、アダプティブ オートメーション、ビジネス プロセス オートメーション、テスト オートメーションなどの用語がよく使用されます。自動化は、産業自動化とソフトウェア自動化の 2 つのカテゴリに分けられます。 (1)ソフトウェア自動化自動化について何かを学ぶとしたら、それはほぼ間違いなくソフトウェアの自動化についてです。ソフトウェア自動化とは、人間がコンピューター アプリケーションを使用するときに使用するのと同じ推論を使用して、反復的なアクティビティを実行するようにプログラムされたコンピューター プログラムです。 たとえば、グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) テスト自動化は、コンピューター アプリケーションをテストする方法です。グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) を操作しながら、人の活動をキャプチャする必要があります。コア ソフトウェアに変更を加えた後、これらのアクティビティを繰り返してプログラムを個別にテストします。 その他のソフトウェア自動化の形式は次のとおりです。
ビジネス プロセス自動化とロボティック プロセス自動化の違いは微妙です。ビジネス プロセスの自動化は、ロボットによる製造と比較すると、手動で操作される製造プロセスを完全に自動化されたものに置き換えるようなものです。ロボティック プロセス オートメーションは、生産ラインのワークステーションの 1 つに協働ロボットを取り付けることに似ています。 (2)産業オートメーション「自動化とロボット工学」について話すとき、通常は産業自動化について話しています。物理的なプロセスの管理と制御は、産業オートメーションの中心です。産業プロセスにおける活動を自動化するには、物理的なデバイスと制御システムを使用する必要があります。アマゾンの完全自動化製造は典型的な例です。 産業オートメーションには、さまざまな種類の自動化機械もあります。例えば、工業分野で広く使用されている CNC 工作機械もロボットの一種です。 ロボティクスとは何ですか?前述のように、ロボットはさまざまなタスクを独立して、または半自律的に実行できるプログラムされたデバイスです。センサーとアクチュエータにより、物理的な環境と相互作用できるようになります。再プログラムできるため、単機能デバイスよりも汎用性が高くなります。したがって、物理的なロボットに関わるものはすべてロボット工学と呼ばれます。 参加型ロボットは人間と同じようにタスクを実行するようにプログラムされています。ロボットは通常は静止していますが、それでも職場に入ってくる物体や作業員と衝突するリスクがあります。ロボットは、マシンビジョンまたはモーション検出器を使用して、障害物の可能性があると検出された場合に動作を停止できます。そのため、人間と効果的に連携できる協働ロボット (COBOT) のニーズが高まっています。ロボットは、元のプログラミングでは予期されていなかったコマンドも含め、人間からのコマンドを受け入れることができます。ロボットと人間はこれを実現するために共通の語彙を必要としており、それは今後ますます単純な音声コマンドの形をとるようになるかもしれません。 結論はさらに問題を複雑にしているのは、一部のロボットが「自律型」、つまり人間の監視なしでリアルタイムで動作できるが、自動化向けに設計されていないことだ。例えば、マイクロライン追跡ロボットは、地面に描かれた線を自動的に追跡することができます。ただし、特定の機能を実行しないため、自動化されていません。 |
>>: 企業がAIベースのツールを使用して脆弱性を管理する方法
Alpaca、Vicuna、Baize、Koala などの多くの大規模言語モデルの出現により、研究者...
ディープラーニングは2006年に登場して以来、近年急速に発展し、学術研究と企業アプリケーションの両方...
7月13日、海外メディアSemianalysisは最近、今年3月にOpenAIが発表したGPT-4モ...
概要: 現在、カオスシステムと暗号化技術の組み合わせは、最もホットなトピックの 1 つです。多数の暗...
2020年、新型コロナウイルスのせいで世界中の人々が恐怖におののいていることでしょう…しかし、これは...
序文アルゴリズムの品質を評価するには、そのアルゴリズムが問題を解決できるかどうかを確認することが重要...
[[416556]] Github Copilot はリリース以来、物議を醸してきました。最近、フリ...
「Made in China」は世界で最も認知されているラベルの一つです。 「Made in Chi...
Q*予想はAIコミュニティで引き続き人気があります。誰もがQ*が「Q学習+A*」であるかどうか疑問に...
Emogi は、チャット アプリでテキストを送信したり、投稿にコメントしたり、友人にビデオを送信した...
翻訳者 | 朱 仙中校正 | 梁哲、孫淑娟ディープラーニング モデルの初期の成功は、大量のメモリと ...