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Siemens A Siemens anunciou recentemente que planeja integrar seu assistente inteligente de nível industrial, o Operations Copilot, em sistemas de transporte automatizados e robôs móveis. À medida que os robôs de transporte móvel evoluem gradualmente para agentes físicos autônomos guiados por inteligência artificial (IA), o Siemens Operations Copilot servirá como interface de usuário para a interação humano-máquina, auxiliando os usuários na configuração de robôs móveis autônomos (AMRs) e veículos guiados automaticamente (AGVs), bem como na atribuição de tarefas a eles.

Lançar um agente de IA dedicado a AMR/AGV para aprimorar ainda mais o Operations Copilot.

Próximo, Siemens A empresa planeja expandir ainda mais a funcionalidade do Operations Copilot com a introdução de agentes de IA desenvolvidos especificamente para AMRs e AGVs. Esses agentes darão suporte à depuração e ao gerenciamento operacional, desde dispositivos individuais até toda a frota. A depuração tradicional é muito complexa e demorada: os AGVs precisam ser integrados à infraestrutura convergente de TI/OT existente na fábrica e a configuração de parâmetros deve ser concluída com base em condições de trabalho específicas, como planejamento de rotas e estações de transferência. Para simplificar esse processo, os engenheiros podem contar com o Operations Copilot: acessando os dados dos sensores e câmeras dos AGVs para obter uma compreensão detalhada do ambiente ao redor; ao mesmo tempo, todos os documentos técnicos relevantes dos componentes do dispositivo podem ser acessados e os dados operacionais em tempo real do sistema podem ser obtidos por meio de sua interface de agente. Graças a isso, os engenheiros e operadores de depuração podem aumentar a eficiência do trabalho, resolver problemas com mais rapidez e realizar uma implantação mais eficiente.

Rainer Brehm, CEO da Siemens Factory Automation, afirmou: "Ao integrar agentes de IA virtuais e reais ao Operations Copilot, estamos abrindo novas dimensões de interação entre humanos, robôs e IA, permitindo que os clientes implementem sistemas de transporte autônomos mais rapidamente, alcancem uma operação eficiente e aumentem a segurança – dando um passo importante rumo à visão de construir fábricas autônomas."

A Siemens lançou o novo software Safe Velocity para melhorar a segurança nas oficinas.

Os AGVs são equipados com tecnologias de navegação e sensores, permitindo que se movam com segurança e confiabilidade em ambientes de produção e logística interna sem intervenção humana. Quando pessoas ou objetos são detectados no caminho, o AGV realiza automaticamente ações de desvio de obstáculos, como desaceleração, frenagem ou mudança de direção. A nova solução de software Safe Velocity da Siemens realiza o monitoramento de segurança da velocidade do veículo e ajusta dinamicamente a área protegida pelo scanner a laser de segurança em tempo real. Este software com certificação TÜV é compatível com os sistemas de software e hardware de diversos fabricantes de AGVs e pode aprimorar o sistema de segurança existente para atender aos rigorosos padrões de segurança industrial. O Safe Velocity reduz a necessidade de hardware de segurança adicional. Sem afetar a segurança funcional, ele simplifica a arquitetura do sistema, economiza espaço a bordo, reduz a complexidade da engenharia e diminui significativamente os requisitos de cabeamento.

No futuro, o Operations Copilot interagirá com agentes de IA, como o Safe Velocity, para obter dados, analisar os dados de destino do scanner a laser Safe e monitorar a velocidade operacional dos AGVs. O agente virtual Safe Velocity não apenas realiza a tarefa de supervisão operacional de veículos industriais autônomos, mas também colabora com outros agentes desenvolvidos especificamente para cenários de aplicação de AGVs/AMRs. Dessa forma, a Siemens está construindo um sistema multiagente, com o Operations Copilot agendando uniformemente agentes de IA virtuais e reais para alcançar uma interação perfeita e uma integração profunda entre cenários industriais reais e espaços digitais.

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