Разработчики: | Robot Control Technologies |
Технологии: | Робототехника |
Содержание |
Российские предприниматели из компании Robot Control Technologies создали инновационную среду Robot Control Meta Language (RCML), которая позволит роботам и роботизированным системам различных производителей взаимодействовать между собой. В перспективе разработка даст возможность существенно расширить сферу использования промышленных роботов на российских производственных предприятиях.
Сегодня ни одно крупное современное производство не обходится без помощи промышленных роботов, которые широко применяются для процессов сварки, перемещения изделий, обработки, окраски, сборки и т.д. Совокупное число промышленных роботов в мире уже превышает 1,3 млн единиц. Согласно прогнозу Boston Consulting Group, к 2025 г. доля задач, решаемых с помощью роботов, достигнет 26%. Российская доля в мировом объеме потребления роботов на данный момент составляет менее 1%, а плотность роботизации — 2 робота на 10 тыс. рабочих. Это обусловлено, в том числе и тем, что технологические процессы на отечественных производствах устарели и нуждаются в модернизации. Среди основных проблем: недостаток знаний о возможностях роботизации, сложность стыковки и координации компонентов роботизированного комплекса, необходимость каждого робота программировать отдельно, нехватка ПО для проектирования, слабая учебная инфраструктура и др.
RCML-язык, разработанный новаторами из Перми, позволит специалисту настроить взаимодействие роботов по заданному алгоритму вне зависимости от технических навыков. Для этого был подготовлен специальный учебник, в котором описаны основные элементы нового языка программирования, примеры использования и решения задач по программированию робототехники. Сами роботы программируются автоматически на основе текущего набора поставленных задач, их приоритетов и ситуации в производственной ячейке.
«Как ни банально звучит, но все началось с идеи. Мы хотели создать универсальное решение для всех типов роботов без исключения. Первоисточником идеи был Дмитрий Сутормин — со-основатель проекта RCML, и он заразил этой идеей меня. Так, в 2014 году у нас получился творческий R&D, и мы начали разработку, — рассказал Михаил Тюлькин, со-основатель проекта Robot Control Meta Language. — Однако с осени 2015 мы поняли, что нужно сузить направление, и сфокусировались на промышленном секторе робототехники. Мы облекли идею в форму: от архитектуры программных компонентов до встраивания в существующую экосистему решений в промышленной робототехнике — по сути первого MVP. Сейчас всю разработку ведет команда программистов в Перми, все они — выпускники пермских университетов».
Основная цель, которую ставят перед собой разработчики — максимально облегчить установку и наладку работы программного обеспечения на крупных промышленных производствах и «подружить» между собой роботов, выполняющих разные задачи. Это позволит бизнесу снизить издержки на внедрение нового аппаратного и программного обеспечения, поскольку на высокоточных производствах и проектах, предусматривающих внедрение роботов, стоимость ПО может достигать 60% стоимости проекта.
Проект находится на стадии готовности: подтверждено ценностное предложение и доказана пригодность языка в эксплуатации. Разработкой уже заинтересовались японские производители промышленных роботов FANUC и немецкие партнеры в области автоматизации сборки и кооперации группы роботов. Российский рынок облачных ИБ-сервисов только формируется
Традиционный метод программирования промышленных роботов — это программирование обучением. Робота берут за хобот и показывают серию положений: надо встать так, тут захват должен быть зажат, тут разжат, — а робот это запоминает и повторяет.
RCML позволяет объединять в одной производственной цепочке роботов разных производителей: общие параметры задачи вносятся в систему на языке RCML. Система знает внутренние коды роботов наиболее популярных производителей и вычисляет, что должен сделать каждый робот — перенести заготовку, проварить, проклеить, просверлить отверстие, — чтобы получить готовое изделие.
RCML позволяет объединять в одной производственной цепочке роботов разных производителей: общие параметры задачи вносятся в систему на языке RCML. Система знает внутренние коды роботов наиболее популярных производителей и вычисляет, что должен сделать каждый робот — перенести заготовку, проварить, проклеить, просверлить отверстие, — чтобы получить готовое изделие.
Партнёрская сеть
Чтобы увеличить продажи, основатели RCML развивают сеть партнерств, так как в секторе промышленной робототехники предприятие чаще покупает комплекс из различных решений, а не отдельные компоненты. Сейчас среди партнеров пермской компании RCML крупные производителей промышленных роботов — такие как Kuka, ABB и FANUC[1].
Формат продаж
Компания RCML из Перми продает годовую подписку на универсальный контроллер для промышленных роботов за $1,5 тыс., который позволяет собирать производственные цепочки из роботов разных производителей, экономить на их настройке и тем самым снижать себестоимость производства. На сентябрь 2017 года такие лицензии купили всего полтора десятка компаний (хотя в планах было 300 продаж до конца этого года).
Робототехника
- Роботы (робототехника)
- Робототехника (мировой рынок)
- Обзор: Российский рынок промышленной робототехники 2019
- Карта российского рынка промышленной робототехники
- Промышленные роботы в России
- Каталог систем и проектов Роботы Промышленные
- Топ-30 интеграторов промышленных роботов в России
- Карта российского рынка промышленной робототехники: 4 ключевых сегмента, 170 компаний
- Технологические тенденции развития промышленных роботов
- В промышленности, медицине, боевые (Кибервойны)
- Сервисные роботы
- Каталог систем и проектов Роботы Сервисные
- Collaborative robot, cobot (Коллаборативный робот, кобот)
- IoT - IIoT - Цифровой двойник (Digital Twin)
- Компьютерное зрение (машинное зрение)
- Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
- Как роботы заменяют людей
- Секс-роботы
- Роботы-пылесосы
- Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
- Обзор: Искусственный интеллект 2018
- Искусственный интеллект (рынок России)
- Искусственный интеллект (мировой рынок)
- Искусственный интеллект (рынок Украины)
- В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке
- Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
- Национальная Ассоциация участников рынка робототехники (НАУРР)
- Российская ассоциация искусственного интеллекта
- Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники
- Международный Центр по робототехнике (IRC) на базе НИТУ МИСиС
- Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
- RPA - Роботизированная автоматизация процессов
- Видеоаналитика (машинное зрение)
- Машинный интеллект
- Когнитивный компьютинг
- Наука о данных (Data Science)
- DataLake (Озеро данных)
- BigData
- Нейросети
- Чатботы
- Умные колонки Голосовые помощники
- Безэкипажное судовождение (БЭС)
- Автопилот (беспилотный автомобиль)
- Беспилотные грузовики
- Беспилотные грузовики в России
- В мире и России
- Летающие автомобили
- Электромобили
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Promobot (Промобот) (31)
Яндекс (Yandex) (14)
Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (14)
Nvidia (Нвидиа) (11)
Инфосистемы Джет (10)
Другие (510)
ABB Group (7)
Promobot (Промобот) (4)
АББ Россия (ABB) (3)
Ростелеком (3)
IPavlov (Айпавлов) (2)
Другие (59)
Яндекс (Yandex) (2)
Московский центр инновационных технологий в здравоохранении (2)
Mains Lab (Мэйнс Лаборатория) (2)
МТС ИИ, MTS AI (Центр искусственного интеллекта МТС) (1)
PKG s.r.l. (1)
Другие (45)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Promobot (Промобот) (10, 32)
ABB Group (8, 23)
Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (3, 21)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 21)
Яндекс (Yandex) (2, 11)
Другие (593, 144)
ABB Group (2, 11)
Promobot (Промобот) (2, 4)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 2)
Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (1, 2)
Gaskar Group (Гаскар Интеграция) (1, 2)
Другие (10, 11)
Бирюч-НТ Инновационный Центр (2, 1)
Эфко ГК (2, 1)
Транспорт будущего (2, 1)
НИТУ МИСиС (Национальный исследовательский технологический университет) (1, 1)
РОББО (ранее ScratchDuino, СкретчДуино) (1, 1)
Другие (13, 13)
Fora Robotics (Фора Роботикс) (1, 2)
3D Bioprinting Solutions (3Д Биопринтинг Солюшенс) (1, 1)
Dobot (Shenzhen Yuejiang Technology) (1, 1)
Intuitive Surgical (1, 1)
НИТУ МИСиС (Национальный исследовательский технологический университет) (1, 1)
Другие (5, 5)
Pudu Robotics (Pudu Technology) (1, 2)
Яндекс (Yandex) (1, 2)
Intuitive Surgical (1, 1)
Unitree Robotics (1, 1)
КиберСклад (1, 1)
Другие (1, 1)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Promobot - 26
Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 21
ABB IRB Промышленные роботы - 19
Da Vinci (робот-хирург) - 11
Nvidia Drive AI-платформа для самоуправляемых автомобилей - 10
Другие 128
ABB IRB Промышленные роботы - 8
YuMi (Мобильный коллаборативный робот) - 4
Promobot - 4
Gaskar Group Hive Автономные дронопорты - 2
Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 2
Другие 11
Робот-врач Promobot - 1
Astabot Робот-палетный перевозчик - 1
МИСиС и 3D Bioprinting Solutions: 3D-биопринтер в виде роборуки для применения в операционной in situ - 1
Визорлабс Видеопилот (VizorLabs Spotter) - 1
Hi-Fly Cargo - 1
Другие 9