ABB Robotics (с AI)
Интеграции
- OPC UA
- ROS
- LandingLens (LandingAI)
- Python
- C++
Детали цены
- Ценообразование обычно строится на базе закупки оборудования (OmniCore) в сочетании с модульным лицензированием ПО.
- Продвинутые функции ИИ, такие как AVR™ и интеграция LandingLens, могут требовать подписки на определенные уровни.
Возможности
- Контроллерный комплекс OmniCore
- Autonomous Versatile Robotics (AVR™)
- Интеграция LandingLens (LandingAI)
- Логика, соответствующая стандарту IEC 61131-3
- Ассистент программирования на базе генеративного ИИ
- Медиация сенсорных данных в реальном времени
Видео обзоры
Описание
Оценка архитектуры ИИ ABB Robotics
Экосистема ABB Robotics 2026 года построена вокруг контроллерного комплекса OmniCore, который служит интерфейсом между аппаратным и программным обеспечением для высокопроизводительного управления движением и выполнения рабочих нагрузок ИИ 📑. Архитектура обеспечивает гибридную среду исполнения, где традиционная промышленная логика управления по стандарту IEC 61131-3 функционирует параллельно с высокоуровневыми слоями оркестрации ИИ 🧠.
Autonomous Versatile Robotics (AVR™)
Фреймворк Autonomous Versatile Robotics (AVR™) позволяет роботизированным устройствам переключаться между различными задачами за счет использования агентных процессов принятия решений вместо фиксированных скриптовых последовательностей 📑. Этот переход опирается на многоуровневый механизм контекстуального рассуждения, который стремится сбалансировать реактивные протоколы безопасности с стратегическими целями по пропускной способности 🧠.
- Динамическая реконфигурация траектории: Использует модульные компоненты для корректировки траекторий движения в реальном времени на основе телеметрии окружающей среды 📑. Техническое ограничение: Конкретные задержки при перерасчете траекторий в реальном времени в сложных неструктурированных пространствах не раскрываются 🌑.
- Интеграция систем технического зрения: Интеграция с LandingLens (LandingAI) Large Vision Models (LVM) направлена на сокращение циклов обучения систем зрения и улучшение распознавания объектов при различном освещении 📑. Техническое ограничение: Соотношение обработки на стороне клиента и в облаке для инференса LVM зависит от развертывания и не имеет стандартизированных эталонов 🌑.
- Протоколы совместимости: Поддержка интерфейсов OPC UA и совместимых с ROS для сенсорного слияния и обмена телеметрией 📑.
⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍
Оркестрация промышленного ИИ
Платформа использует ассистента на базе генеративного ИИ для упрощения устранения неисправностей на естественном языке и генерации структурированного кода для сред RobotStudio 📑. Этот интерфейс выступает в качестве абстракционного слоя над базовым языком программирования RAPID 🧠.
Рекомендации по оценке
Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики перед промышленным развертыванием:
- Детерминизм vs. агентное рассуждение: Оцените, вносит ли слой AVR (Autonomous Versatile Robotics) джиттер в высокоскоростные контуры управления движением (OmniCore) при перерасчете траекторий в реальном времени 🧠.
- Задержка инференса систем зрения: Проведите бенчмаркинг соотношения обработки на стороне клиента и в облаке для интеграции LandingLens LVM, чтобы обеспечить субмиллисекундный отклик в задачах с повышенными требованиями к безопасности 🌑.
- Абстракция медиации данных: Проведите аудит слоя медиации данных, чтобы убедиться в соответствии оперативной телеметрии внутренним стандартам кибербезопасности и конфиденциальности 🌑.
История обновлений
Релиз архитектуры AVR. Роботы самостоятельно переключаются между задачами, используя логику агентного ИИ.
Партнерство с LandingAI. Интеграция Large Vision Models (LVM) для ускорения обучения зрения на 80%.
Запуск линейки контроллеров OmniCore. Ускорение движения на 20% и нативная интеграция с облачным ИИ.
Помощник на базе GenAI и LLM. Запросы на естественном языке для диагностики и генерации кода.
Визуальное управление ИИ для коботов. Повышенная точность захвата в неструктурированной среде.
Начальное планирование траектории с ИИ. Улучшенная симуляция для обучения моделей.
Плюсы и минусы инструмента
Плюсы
- Улучшенная автоматизация
- Повышенная эффективность
- Универсальность применения
- Адаптивность роботов
- Продвинутое МО
- Оптимизация задач
- Меньше ошибок
- Высокая скорость
Минусы
- Высокие первоначальные затраты
- Сложная интеграция
- Зависимость от данных