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Roboorx 为机器人服务管理器添加人工智能驱动的预测分析
通过将遥测数据与机器学习相结合，先进的软件平台可以及早发现问题，减少停机时间，并将机器人服务进一步从反应性转变为预防性
来源:RoboticsTomorrow News通过将遥测数据与机器学习相结合，先进的软件平台可以及早发现问题，减少停机时间，并将机器人服务进一步从反应性转变为预防性
领先的机器人现场服务组织 Roboorx 今天为其机器人服务管理器 (RSM) 软件推出了先进的人工智能 (AI) 支持的预测分析功能。这种新的预测分析功能将机器人维护从被动的“故障修复”模式转变为更主动、数据驱动的方法，从而减少停机时间、延长机器人的使用寿命并加速承诺的投资回报 (ROI)。
新的 RSM AI 使用机器学习来分析历史服务数据和实时遥测，使 Roboorx 能够在机械故障发生之前进行预测，并简化技术人员和客户之间的沟通。通过将服务历史记录与里程计数据（例如完成的周期、行驶的里程（对于自主移动机器人或 AMR）或生产的单位）相结合，RSM AI 可以识别组件磨损或使用的模式。
“通过预测分析，我们现在可以根据不同型号的使用水平来标记需要更换的特定组件，”Roboworx 董事总经理 Jeff Pittelkow 说道。 “当技术人员前往现场时，系统会准确地告诉他们接下来可能会出现什么故障。这使我们能够预测问题，而不是仅仅对问题做出反应，这反过来又有助于让机器人无论执行什么任务都保持最高效率工作。”
客户和技术人员的简化摘要
虽然 RSM 于 2025 年公开推出，但 Roboworx 在过去五年中一直在培训端到端机器人维护软件，因为该公司将服务机器人和组件的知识扩展到仓库、清洁、送货和食品服务行业等多个行业。除了新的人工智能驱动的预测分析之外，RSM 还包括：
人工智能的集成建立在一个已经强大的平台之上，该平台已经帮助了公司：