인공지능이라는 용어는 지난 2년간 큰 인기를 끌었습니다. 국가는 인력과 물적 자원에 대한 투자를 늘리고 인공지능(AI) 개발을 본격화하는 정책을 내놨다. 인공지능을 제조업 분야에 적용하는 것은 국내외 많은 인공지능 R&D 기업들의 노력 방향이다. 또한 이 분야의 연구개발에 대한 투자를 늘려 인공지능 분야의 파이를 점유하기 위해 노력하고 있다. 인공 지능은 로봇 응용 분야에서 널리 사용됩니다. 인공지능과 로봇공학의 결합. 현재 가장 널리 사용되는 것은 공장 생산 라인의 로봇 팔로 일부 정규 작업을 대체할 수 있습니다. 이는 반복적인 작업을 수행하는 일부 운영자를 완전히 대체할 수 있습니다. 산업용 로봇이라는 개념이 매우 대중적이기 때문입니다. 그런데 왜 산업용 로봇을 배치하는 대규모 공장은 소수에 불과할까요?

요즘 이러한 산업용 로봇도 정밀기기이기 때문에 상대적으로 높은 수준의 기술과 R&D에 대한 투자가 상대적으로 많이 필요하기 때문에 일반적으로 로봇을 생산하는 데 드는 비용도 매우 높습니다. 자본력이 부족한 공장에서는 산업용 로봇을 배치하기 어렵고, 마지 못해 투자하더라도 경제적 이익을 창출하기 어렵습니다. 초기 투자 비용이 너무 크고 이후 유지 관리에 막대한 자금이 필요하기 때문에 많은 일반 공장에서 산업용 로봇은 여전히 ​​하나의 속임수에 불과하며 높은 비용으로 인해 많은 공장을 운영할 수 없게 됩니다. 산업용 로봇이 활발하게 홍보되고 대중화되려면 진입장벽을 낮추고 추후 유지관리 비용을 줄여야 하며, 그렇지 않으면 현직 근로자가 운영하는 주류 제조업이 오랫동안 유지될 것이다.

각 공장마다 자체 제품이 있고, 각각의 생산 공정이 다를 수 있습니다. 로봇이 노동자를 대체한다면. 그러면 공장마다 로봇을 다르게 맞춤화해야 하고, 공장마다 생산 공정도 다르며, 생산 공정도 다르기 때문에 로봇을 맞춤화해야 합니다.

이는 투자 비용이 높을 뿐만 아니라 유지 관리의 어려움도 증가시킵니다. 이는 완전히 내 걱정을 가중시킵니다. 결국 로봇은 새로운 존재입니다. 일부 대형 제조 회사에서는 로봇이 실제로 효율성을 향상시키고 제품 정확도를 높이며 제품 수율을 향상시킬 수 있습니다. 일부 중소기업의 경우 이러한 요구 사항이 그다지 명확하지 않습니다.