Şanghay merkezli Agibot, geliştirdiği insansı robotların artık yalnızca laboratuvar ve test ortamlarında değil, gerçek üretim hatlarında da görev yaptığını duyurdu. Şirket, sektörün teknoloji doğrulama aşamasını geride bırakarak ticari uygulamalara odaklandığını belirtiyor.
ÜRETİM HEDEFİ 50 BİN ROBOTA ULAŞMAK
Haziran ayı itibarıyla toplam 15 bin insansı robot ürettiğini açıklayan Agibot, yıl sonuna kadar 40 bin ila 50 bin robot sevk etmeyi planlıyor. Şirkete göre üretim kapasitesindeki artış, tedarik zincirindeki gelişmeler ve seri üretim altyapısının güçlenmesi sayesinde mümkün oldu.
ÜRETİM HATTINDA KESİNTİSİZ TEST EDİLDİ
Dünya gazetesinde yer alan habere göre, Agibot'un insansı robotları, Çin'in Jiangxi eyaletinde bulunan Longcheer Technology'nin tablet üretim tesisinde altı gün boyunca kesintisiz olarak test edildi.
Test sürecinde sekiz robot; malzeme taşıma, yükleme, boşaltma ve ürün transferi gibi görevleri yerine getirirken, yaklaşık 1 milimetrelik hassasiyetle çalıştı. Şirket, robotların hatalı ve sağlam ürünleri de tam doğrulukla ayırt edebildiğini açıkladı.
İLK KULLANIM ALANLARI BELİRLENDİ
Agibot, insansı robotların ilk etapta tüketici elektroniği, yarı iletken üretimi, otomotiv, lojistik ve depolama sektörlerinde yaygınlaştırılmasını hedefliyor. Şirkete göre bu alanlarda robotlar, üretim süreçlerinin daha verimli hale gelmesine katkı sağlayabilir.
İŞ GÜCÜ AÇIĞINI AZALTMASI BEKLENİYOR
Şirket yetkilileri, insansı robotların personel bulma sorununu hafifletebileceğini, çalışan değişiminden kaynaklanan verim kayıplarını azaltabileceğini ve eğitim maliyetlerini düşürebileceğini ifade ediyor. Ayrıca robotların kesintisiz çalışabilmesi sayesinde üretim süreçlerinde daha istikrarlı bir performans sağlanmasının amaçlandığı belirtiliyor.
ROBOTLARIN EĞİTİMİ İÇİN YENİ VERİ PLATFORMU
Agibot, 2024 yılında bedensel yapay zekâ alanında açık kaynaklı bir veri seti yayımladığını hatırlatarak, 2026 yılında bunu daha kapsamlı bir robot eğitim platformuna dönüştürmeyi hedeflediğini açıkladı. Şirket, bu sayede insansı robotların yapay zekâ modellerinin daha hızlı ve daha etkin şekilde geliştirilebileceğini öngörüyor.
