隨著工業(yè)4.0的浪潮席卷全球，機器人行業(yè)正經歷著前所未有的變革。自動化、智能化已成為提升生產效率、降低成本、增強競爭力的關鍵。然而，在這一進程中，機器人行業(yè)也面臨著一系列挑戰(zhàn)：

- 自有開發(fā)能力專注于業(yè)務功能，對設備本身感知弱；

- 設備無人值守、分布廣，單次現(xiàn)場運維成本偏高；

- 設備在復雜的工業(yè)環(huán)境下高負載運行，可能會算力不足，影響系統(tǒng)穩(wěn)定性；

- 設備長期處于運動、震動狀態(tài)下，導致線纜松動，影響系統(tǒng)正常運行；

- 設備物理位置頻繁變化，可能會移動至信號不佳區(qū)域，導致網(wǎng)絡連接不穩(wěn)定；

- 硬盤頻繁讀寫，縮短硬盤壽命，但缺乏監(jiān)測手段，難以預知風險；

面對這些挑戰(zhàn)，阿普奇IPC+工具鏈以其全面的運行狀態(tài)感知和異常事件監(jiān)測能力，為機器人行業(yè)提供了智能化的解決方案：

- 運行狀態(tài)感知｜支持10余類86項

- 異常事件監(jiān)測｜支持8類53種

阿普奇機器人行業(yè)應用方案：IPC+工具鏈

方案應用方式

- 在各主控IPC上，部署阿普奇小助手軟件，軟件適配Ubuntu、L4J、Debian等機器人主流操作系統(tǒng)，并全面兼容X86及jetson平臺。

- 提供小助手SDK供客戶軟件進行快速集成，通過SDK中提供的方法，可按需調整設置小助手事件監(jiān)測策略，并支持訂閱設備狀態(tài)及異常事件。

- 小助手，全面采集IPC各硬件運行狀態(tài)信息，并基于配置的監(jiān)測策略，實時監(jiān)測設備異常。

- 當發(fā)現(xiàn)設備異常事件時，小助手通過SDK，將異常事件，包含事件名稱，異常部件、異常值、事件等級、事件ID等信息，通過SDK推送給客戶軟件。

- 客戶業(yè)務軟件可基于推送的異常事件信息，進行后續(xù)處理動作，包括：調整機器人應用負載、進入安全模式、自主回程或計劃維護時進行處理。

方案應用優(yōu)勢

賦予客戶IPC一個算力載體及信息處理單元，黑盒的感知能力。具有以下四大優(yōu)勢：

- 資源占用低——CPU占用不超過1%、內存占用約300MB不影響設備控制軟件運行；

- 便于集成——提供SDK及詳盡的文檔，便于快速集成，提供在線技術支持，隨時解答集成疑問；

- 狀態(tài)感知全——支持10余類86項設備狀態(tài)屬性感知，覆蓋IPC所有部件運行狀態(tài)；

- 異常感知強——具備8類53種設備異常監(jiān)測能力，全面監(jiān)測IPC部件異常。

IPC+工具鏈在機器人領域的應用案例：

問題1：IPC負載、占用高

IPC小助手：

可實時推送包括CPU、內存、顯卡、硬盤負載或占用高異常事件，并可提供CPU、顯卡是否因高溫降頻造成的降頻，進而造成負載過高算力不足的；

機器人控制軟件：

短時高負載可調整機器人各感知處理算力負載，降低次要機器人感知能力，以便于降低負載，持續(xù)高負載可進入安全模式。

問題2：磁盤異常

IPC小助手：

支持對硬盤占用異常、硬盤壞道、寫壽命不足、0E異常、接口異常等硬盤的全面健康監(jiān)測，并實時進行推送；

機器人控制軟件：

可根據(jù)事件等級，選擇自動進入安全模式，或是計劃性排班維護替換硬盤。

問題3：網(wǎng)絡信號異常

IPC小助手：

支持對WiFi/4G信號進行實時監(jiān)測，對信號弱進行實時預警，并支持定期發(fā)送WiFi/4G信號。

機器人控制軟件：

當檢測到設備進入WiFi/4G信號異常區(qū)域，設備可選擇自主進行回程或基于反饋的移動信號強度進行網(wǎng)絡切換。

問題4：外設斷鏈

IPC小助手：

可秒級發(fā)現(xiàn)USB設備、HDMI設備的斷鏈，并實時推送。

機器人控制軟件：

進入安全模式，自動回基站等待處理。

隨著技術的不斷進步和人工智能領域快速擴張，人形機器人的發(fā)展動能愈發(fā)強勁，已然成為工業(yè)領域新的焦點，并作為全新的生產力逐步走入工業(yè)產線，為智能制造帶來新的活力。工業(yè)人形機器人產業(yè)對于提高生產效率、保障工作安全、解決勞動力短缺問題、推動技術創(chuàng)新與發(fā)展以及提升生活質量等方面都具有重要的必要性。隨著技術的不斷進步和應用領域的拓展，工業(yè)人形機器人將在未來發(fā)揮更加重要的作用。阿普奇有成熟落地的行業(yè)應用案例和整體解決方案，集軟硬件于一體的E-Smart IPC首創(chuàng)理念，也將持續(xù)為工業(yè)人形機器人提供穩(wěn)定、可靠、智慧、安全的“核心大腦”，從而賦能工業(yè)應用場景的數(shù)智化轉型。