Главная страница » Конкурсные работы участников » Технические науки » Статья “Факторы успеха внедрения промышленного взаимодействия человека и робота на практике: эмпирически обоснованная основа”

Статья “Факторы успеха внедрения промышленного взаимодействия человека и робота на практике: эмпирически обоснованная основа”

Автор (ы)

Кулагин Геннадий Андреевич

Аффилиация

Иркутский национальный исследовательский технический университет,

Научный руководитель

Перелыгина Александра Юрьевна

Аннотация

Взаимодействие человека и робота (HRI) обещает стать средством, с помощью которого производственные компании смогут решать текущие проблемы, такие как повышенный спрос на индивидуальную настройку. Однако, несмотря на сравнительно невысокую стоимость, практических приложений мало. На сегодняшний день остается неясным, какие факторы способствуют или препятствуют успешному внедрению промышленных коллаборативных роботов (коботов). В рамках трехэтапного подхода была разработана комплексная двумерная структура, охватывающая три отдельных этапа и четыре основных компонента для рабочих систем – человек-робот. Во-вторых, была изучена соответствующая литература, чтобы определить соответствующие факторы успеха. В-третьих, в онлайн-опросе были опрошены ведущие представители немецких производственных компаний (n=8), чтобы оценить важность этих факторов с практической точки зрения. Результаты показывают, что помимо технологических факторов, таких как безопасность труда и соответствующая конфигурация коботов, важными считаются факторы, ориентированные на сотрудников, такие как страх потери работы и обеспечение надлежащего уровня доверия к роботу.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Конкурс, в котором автор работы принял участие:

II Международный конкурс инициативных научно-исследовательских проектов “High Goals”, 2019/2020

Отрасль наук

Форма представления работы

Дата публикации работы: 30.12.2020

Смотреть похожие работы

Статья “Алгоритм субпиксельного распознавания маркеров для дополненной реальности на основе сверточных нейронных сетей”

Грушевский Владимир Иванович
Северо-Кавказский федеральный университет, г. Ставрополь
В данной работе представлен новый алгоритм распознавания маркеров для приложений дополненной реальности (AR), основанный на использовании сверточной нейронной сети (CNN) с субпиксельным предсказанием углов. Предложенный подход направлен на повышение точности...

Статья “Алгоритмы распознавания маркеров для дополненной реальности на основе глубокого обучения”

Геворгян Эдмон Гайкович
Северо-Кавказский федеральный университет, г. Ставрополь
Развитие дополненной реальности (AR) открывает широкие возможности для применения в образовании, медицине, играх и промышленности. Однако эффективность AR-приложений во многом зависит от точности распознавания маркеров, которые служат основой для позиционирования...