Wednesday, December 1, 2021
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Principais previsões e tendências de robôs móveis em 2022

Os robôs móveis são uma mistura especial de estruturas mecânicas e elétricas, juntamente com programação criativa e capacidades de software. Os planos essenciais de uma estrutura de robô móvel não são muito complicados neste ponto. O encanto atualmente reside nas aplicações de produtos que direcionam uma frota de robôs portáteis e que capacitam os versáteis robôs a enxergar sua realidade e explorar de forma adequada e proficiente. Aqui está um exemplo de algumas das definições usadas por fornecedores de robôs móveis nos últimos 10 anos:

Veículo Autônomo Inteligente (AIV)

Veículo autônomo (SDV)

Robô Móvel (MR)

Robô Motile

Robô móvel autônomo inteligente (SAMR)

Robô Móvel Autônomo (AMR)

Robô Autônomo (AR)

Máquinas de dados autônomas (ADM)

Robô de entrega autônoma (ADV)

Solução de manuseio de material robótico (RMHS)

Veículos terrestres não tripulados (UGV)

Veículos guiados por visão (VGV)

Desde seu início, há cerca de uma década, o mercado de robôs móveis valia apenas US $ 1 bilhão em 2017, mas estima-se que atinja US $ 7 bilhões em 2022, impulsionado pela expansão da automação de fabricação. Isso incorpora receitas por meio de negócios e aluguel. A programação adicionará outros US $ 3 bilhões a esse agregado, a área de negócios on-line em desenvolvimento, a personalização em massa de mercadorias e a deficiência de trabalho com despesas mínimas. Então, vamos ter uma visão sobre as principais tendências e previsões de robôs móveis em 2022.

Robôs de carga de convés

Os robôs de carga de convés são, de longe, os mais conhecidos e apreciados, cabendo em uma variedade mais ampla de capacidades. Estima-se que 180.000 robôs versáteis para carga de convés serão transportados em 2022. Um desenvolvimento vigoroso é esperado para todos os fatores de estrutura.

Robôs móveis com braços montados

Robôs móveis com braços montados são uma ideia intrigante e podem ser utilizados para alterar a coleta de estoque e o cuidado do material. No entanto, poucos foram enviados até agora. Prevê-se que isso mude de 2020 em diante, com grandes volumes sendo vendidos. Em 2022, prevemos o transporte de mais de 12.000 robôs portáteis com braços montados.

Logística é o vertical de crescimento mais rápido

Logística é o desenvolvimento vertical mais rápido para robôs móveis. A multiplicação do comércio eletrônico e do varejo omnicanal está gerando um enorme interesse para a mecanização e os varejistas se esforçam para acompanhar a Amazon e suas habilidades de transporte. Prevemos que as receitas do AGV e AMR chegarão a US $ 3 bilhões em 2022.

China e Estados Unidos – Melhores motoristas

Embora os AGVs e AMRs sejam utilizados em todo o mundo, os maiores impulsionadores do desenvolvimento virão da China e dos Estados Unidos. Isso talvez não seja inesperado, visto que essas duas nações são os maiores mercados de montagem e coordenação. Consolidados, os especialistas prevêem que esses dois setores de negócios passarão de US $ 600 milhões no ano passado para mais de US $ 4 bilhões em 2022.

75% este ano

A automação é a mesma coisa na manufatura, tendo sido liderada pela área automotiva. Não obstante, ultimamente tem havido um impulso significativo para a automação das linhas de criação anteriores e para diminuir o cuidado com o material manual. A receita dos robôs móveis para essa vertical deve crescer quase 75% este ano e superar os US $ 3 bilhões em 2022.

LIDAR que mostra o caminho

Robôs móveis guiados por LiDAR ou câmeras surgiram para ser a decisão preferida de automação móvel. Os AGVs / AMRs sem infraestrutura são calculados para representar 3/4 de todas as receitas ao longo dos cinco anos seguintes, contra apenas 40% no ano passado.

Excesso nos vendedores

Especialistas se destacaram em mais de 75 fornecedores de robôs móveis em todo o mundo. No entanto, um número significativo destes não está (ainda) obtendo rendimentos consideráveis. O negócio continua dividido e os 15 melhores suprimentos (mostrados abaixo) capturaram apenas 60% da receita total no ano passado.

source – www.analyticsinsight.net

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