迎接近年来智能工厂关于弹性变化越来越大，传输机械已无法如以前从头厂规划之初，即结束就定位装备。反观AGV则受惠于机械视觉、光达地图扶引等技术不断推陈出新，逐渐将无轨自主移动的潮流自物流业引进工厂，组成AMR，乃至还可望打造多机协作的「超自动化」雏型，并开发足型机器人跨过终究一哩路。
根据当前全球供应链重组或更破碎化浪潮，导致从世界各地回流的制造业将一同面对缺工、缺地等窘境，势将难以仿制如以前大规模量产，以下降本钱的出产形式。工厂物流除了向来是出产制造过程中的要害环节，新一代智慧工厂的传输机械，也有必要更为迎合弹性装备需求。
乃至要求自主移动机器人有必要与环境一同规划动线，须先透过数字统筹技术(Digital twins)模拟运作，然后抵达最大功率。具有整合感测与运算等软硬件技术的无人自主扶引搬运车(Automated Guided Vehicle;AGV)，则成为制造、物流业者打造智能场域的要害系统。因此让AGV商场快速成长，更可望在未来追求净零碳排的「范畴三」范畴扮演重要角色。
结合人工智能优化仓储处理及供应链
包括现在仓储物流机器人系统，便要求货品活动架构须与机器人行为一同考虑与规划，打破传统运送带流水线形式，以前Amazon的Kiva机器人，便率先采纳移动货架，以物找人的概念。汉铼科技近年也推出新款「四向式络绎车(Shuttle cart)自动仓储」高密度存取系统，为客户量身打造最适合的解决方案。
该系统不只从上一代「梭车型料盒式自动仓储」双向行走的络绎车晋级为四方行走，再调配升降组织进行垂直搬运，以夹抱方法取出货品。还可依效能需求，由智能调度系统按照当前任务指令和运转状态，自主调度以弹性装备络绎车数量，进行任务作业的全局优化，将整体功率最大化。
在长期供应堆高机特殊改装设备服务的供货商勤工(AXON)，近年来也结合大数据与人工智能科技，推出「AMR自主移动堆高机」，运用SLAM算法一机结束无人化运搬，毋须铺设额定的参阅线路，即可抵达±1cm的精准率;亦可在无人化搬运的过程中，透过系统串联，串起厂房既有的自动化出产、物料系统、出产系统，帮助结束智能化的目标。
AGV结合智能化管控前进搬运系统弹性与产能
工研院机械所司理韩孟儒指出，现在全部物料搬运货品可概分为：原物料、半成品、本钱等，以往须透过人力拣料与配送、搬运及上下料，直到最近3~5年始引进AGV自动化运送系统，相关技术包括：多车物料自动配送、无轨式控制与扶引、自动搬运/上下料等技术。
经过工研院有用整合HI的智能化功用，涵括：高弹性智能交管、跨系统整合、客制化接口。透过智能物料搬运系统架构中的MCS，统筹处理MES接单后下达的搬运指令;再交由工研院开发的ACS，选定、处理与控制不同品牌或扶引型式的适合AGV/AMR，实行规划途径(route)、多车交通处理等功用;终究AGV/AMR再循此运送、结束上下料作业。
由于AGV或其他设备上的PLC皆搭载ROS 2(Robot Operating System;机器人操作系统)开源途径，随时皆可抽换或增减控制点来扩大也更有弹性;然后统筹规划多车行进途径、速度、停靠时刻等不同任务，且不用从头调整，得以防止塞车及磕碰，有用前进搬运产线物料、工件的功率与产能。
现在工研院也将此多机派车、运载系统，导入半导体封测大厂硅品公司24/7精密制造产线，控制10台以上自主移动机器人(AMR)，藉此晋级智动搬运来服务上百台出产设备前进产能，刻画智造转型生态系统，至今约节省搬运人力15%、AMR妥善率99.9%、超越95%稼动率，效益相当显著。
适应智慧感测需求缩短AGV开发时程
此外，有别于早期AGV系透过磁道、色带或是Bar-code定位扶引途径形式精准、快速却乏弹性，难以跟上近年来运用场域多变调整。近年来在3D光达(LiDAR)传感器、同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping;SLAM)等不断推陈出新技术的整合下，促进AGV行进路线变得更为活络、快速，运用触角随之从电商物流往制造业延伸，若要在本钱及效能都抵达业者能承受的甜美点，传感器将是要害!
由于AGV的智能化将首要来自于软硬件整合，相关设备制造及系统整合厂商在挑选传感器时，除了产品规格、价分外，还应注重厂商的整合才干与相关技术服务支撑，关于产品的开发时程与可用性将有巨大影响，以符合客户不同场域需求。建议设备与系统业者在投入展开时，有必要找到可供应无缺技术支撑的协作同伴，以快速结束开发，并确保AGV的实用性。
Hyundai Motor在2022年CES展中，也提出机器人技术为中心的「元世界移动概念(Metamobility Concept)，结合AMR、延伸人类移动才干的「Expanding Human Reach」愿景，研发AMR驱动轮模块与即插即用的PnD途径(Plug&Drive Module)驱动模块，可藉此整合轮内电力驱动、悬吊、转向、剎车等组件，从PnD途径架构里衍生出多种个人交通、物流、服务型AMR运用。
产学研帮助AGV再进化促PCB工业数字晋级
最近工研院便与PCB软板厂嘉联益、台湾科技大学三方产学研协作，打造微缩化AGV，侧重其结合人工智能(AI)辨识技术，帮助台湾电路板厂商导入智能制造技术、加速转型为智慧工厂，战胜产线人力缺少等课题，预期可前进产线功率超越20%、下降工序作业时刻50%，然后前进台湾PCB工业进军世界商场的竞争力。
工研院不只藉此将现在AGV设备微缩化，并参加多自由度的上下料组织、AI视觉技术等，结束人机共工运载物料、前进产线功率;还可透过机器人内建的人员姿势辨识系统，确保人员作业正确，下降操作失误可能构成产线停摆的丢失，供应场域愈加安全、牢靠及无缺的智能制造解决方案。估计2023年底结束研发及场域验证，将力助PCB及半导体业者加速转型为智慧工厂，前进工业世界竞争力。
嘉联益树林总部特助暨该计划主持人梁隆祯指出，为继续优化软性电路板(Flexible Printed Circuit;FPC)智能制造，着眼于PCB智能工厂展开趋势，嘉联益连续多年来成功开发卷轴式资料的各项经验，希望透过跨业链结产学研三方的实务人才与研发能量，展开人机协作自主移动机器人。
然后帮助人员搬运各种卷轴式半成品物料的上下料组织，并增加制程站之间的自动识别功用，以智动化技术减轻出产线的压力、前进出产功率。一同从头一代卷轴式软板资料技术晋级为切入点，创始更精密加工技术，让台湾软板业者可拉大与世界竞争者的差距，迎接不断加重的商场应战。
台湾科技大学机械工程系教授林柏廷进一步表示，自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot;AMR)与人员的协作共工是一项具应战性且高度展开潜力的要害技术，现在学术界及工业界较少具有10kg以上负载才干的AMR，重力平衡规划是前进AMR上机器人或搬运组织负载才干的可行方法之一。
此外，为抵达安全且高效的人机协作，智能感测、视觉辨识、AI人工智能是必定的展开趋势，AMR要进行很多核算机核算，有必要将很多形象及数据传输至远程高效能核算机运算后，再将控制信息传回机器人的控制系统，终究运用变化密钥前进信息安全性。上述各环节中的重要技术都是台湾智能制造范畴亟需展开的方向，期许此次产学研共同努力跨域协作，增加朝向世界展开的竞争力。
工研院打破多机控制瓶颈树立群机协作雏型
值得一提的是，根据Gartner最早于2020年发布的十大战略技术趋势陈述中提出的「超自动化」(Hyper-automation)定义，原来是指能快速识别、检查和自动化事务与IT流程，整合包括AI、机器学习、机器人流程自动化(RPA)、低/无程序代码途径和流程处理等多种技术和途径，并以事务驱动企业结束各类营运场景。
当工业组织在出产、作业的流程都抵达自动化时，协作式出产的范畴将不再只有「人机协作」，而是进一步抵达「多机协作」。台湾的智慧工厂因应愈趋凌乱的加工制造流程，也已从单机迈向多机自动化展开，惟若要整合不同品牌的设备，进行多机协作，工业依然面对人员保护、本钱增加、人员安全等多重应战。
工研院机械与机电系统研究所所长饶达仁认为：「尽管单机是全球指标大厂的强项，但台湾的优势是具有先进ICT技术、无缺的机械、电机工业供应链以及高阶科技人才，能整合多元感测、视觉辨识及高精度的多机协同控制等技术，赋予机器人更丰厚的工艺技术，未来朝向智能机器人系统整合服务，可望成为台厂立异工业的着力点，发明台湾下一波经济成长动能。」
现在经济部技术处针对台湾机器人工业的布局战略，也逐渐朝向朝向多机化、智慧化与系统化展开，以因应更为凌乱的加工出产流程。工研院近年来也活跃投入多机器人协同控制技术，帮助制造业者打破厂牌束缚，让机器人之间可彼此交流，可同步控制多达14轴以上的工业机器人结束凌乱出产任务，现在已实际导入造船与医材工业，并逐渐导入到车用、航天与橡塑料等不同工业。
为了抵达搬运过程中的产能优化，工研院侧重于最凌乱的派车算法，开发多车差遣系统除了可供应跨品牌扶引方法外，还能统筹弹性与安全的进行插断(Preempt/Insert/Combine)作业;并考虑无线网络的通讯推迟问题，挑选最适合指定任务的机器人，以确保机器人彼此，或与动、静态障碍物之间无磕碰风险，抵达搬运功率优化。
广运导入Robot Smith运用范畴扩及物流
在今年「台湾机器人与智慧自动化展」(TAIROS)期间，工研院也宣告号称是全球最多轴的机器人高阶智慧控制器(Robot Smith)，即侧重可跨途径一同控制3具国内外不同品牌机器人，进行多机化协同作业，下降人员保护、营运本钱;且让机器人之间彼此交流调和，前进绝对精度到±0.25mm以内;整合AI视觉辨识周围人员的行为意图，实时避障防护、统筹人员安全，将机器人次系统控制器前进产能逾50%以上。
依广运机械工程司理黄嘉辉一同宣告与工研院协作典范，认为双方可将在2021年结合RobotSmith结束金属加工的成功经验，与该公司KRS系统整合延伸到的物流中心运用，打造自动仓储、拣货系统DPS等，藉以弥补在电商物流繁琐拣货阶段，所产生的人力缺口;解决以往因物流中心业者由于考虑内部技术人才缺少，关于导入机器人志愿不高的问题。
现在智能拣货系统已是智能工厂的缩影，将可运用Robot Smith解决相关难题，然后具有高度扩大性，可供应一站式整合服务，包括支撑多种传感器，前进弹性出产的质量和精度;经过物联网收集数据，和树立战情中心;客制化和图形化制程处理接口，一键简化凌乱程序。KRS亦可整合设备及系统，然后生成自动途径、真假整合、藉AI数据供应不同场景运用，可以让人人都能当上工程师。
自主移动搬运设备晋级放眼足型机器人商机
终究，因应当今AGV/AMR合作运用场景的多元性、人机协作的习惯程度，已是机器人展开的趋势，放眼下一步将是双/四足运动的「足形机器人」(legged robot)，尽管具有传统轮式机器人无法抵达的长处，可翻滚、跳动的活络性佳，战胜高低、波动地形;但在荷重与功率上仍有改善空间，行进速度缓慢又造价高。根据Frost&Sullivan调查，当机器人逐渐普及、造价本钱下降将带动双足机器人商场成长，预估2022~2026年商场累积总规模将上看15.77亿美元，约509亿新台币。
举例来说，Agility Robotics的Digit机器人，即曾检验运用双足移动途径及双臂来进行搬运作业，于2019年与福特轿车协作，结合自驾车实行终究一哩路的送货服务。现在最闻名的双足机器人，则属结合自驾车中心元素的Tesla Optimus，结合了步态轨道、手臂运动规划和机器人平衡控制方法于一身，加速双足机器人产品开发与运用。
但未来足型机器人展开仍充溢应战，包括投入厂商不断增加，有必要更专心于产品本钱与价格控制、产品定位与利基运用等，藉此打破要害技术，战胜室外环境变因;多方链结，找寻协作同伴;扩大产品销售，检验多种运用场景。
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