随着工业随着自动化的不断发展，机器人的使用率越来越高，安全性也越来越受到重视。工业安全措施的要点之一是尽可能将机器与操作人员隔离开来。自动化设备的技术进步使得机器，特别是协作机器人，能与操作员密切合作。由于圆形边缘和力反馈传感器的功能，这些先进的技术有助于降低操作员接触机器时受伤的可能性。
此外，自动化系统正在从固定向自主移动过渡。可行的制造解决方案是协作机械臂连接到一个可以自主导航的移动底座上。为了使控制设计工程师能够采取降低风险的措施并进行此类创新，有必要了解该技术的要求、其潜在风险以及操作员使用该技术的方式。
随着系统变得越来越复杂，制造企业分析适用于风险降低计划的所有数据变得越来越具有挑战性。信息量可能会被淹没，而用于控制决策过程的机制是有限的。人工智能(AI)技术提供的更多选择可以帮助自动化设计师克服这些限制。这种品质结合其强大的数字处理能力，使AI成为自动化系统的重要组成部分。
欧姆龙自动化
明确的安全要求
关于安全相关电气、电子和可编程电子控制系统的IEC 62061标准将功能安全定义为机器和机器控制系统整体安全的一部分，这取决于安全相关电气控制系统(SRECS)、其他技术安全相关系统和外部风险降低措施的正确实施。
这个定义在重新定义目标时更有意义，即当故障发生时，设计的系统可以以可预见的方式失效。制造业已经精通硬件解决方案。安全标准为制造商、集成商和最终用户提供了最佳实践，以达到这些解决方案能够承受的风险水平。我们还可以使用这些标准来帮助确定开发技术的安全要求。
目前还没有针对移动平台的具体集成。工业机器人安全标准。我们可以从现有的安全标准中收集相关信息，如ANSI B11.0或ISO 12100的风险评估，用于工业机器人系统的ANSI RIA R15.06或ISO 10218-2用于协作机器人ANSI/RIA R15.606或ISO 15066工业用于卡车的ANSI/IT SDF B56.5或EN 1525(将由ISO 3691-4取代)和用于故障预测和验证的ISO 13849-1。供应商手册中应提供危险源和推荐的风险降低措施。
在确定适用的标准后，工程师需要评估和设计影响空间的事情，如工作流程、障碍、无障碍、误用和培训。技术也有很重要的作用，因为反馈误差会造成测量噪声，影响位置跟踪，关节的柔顺性可能存在固有的不确定性。工程师还应考虑系统吸收能量的方式、限制力的方法和安全功能的应用。
集成人工智能
在不久的将来，确保技术安全的主要挑战不是缺乏适用的信息，而是信息太多。当变量过多时，开发二元规则来表示过去经验的主要局限性就变得更加明显。由于技术进步的发展速度快于标准的制定，设计师往往被迫预测未来的趋势。这导致他们高估或低估了必要的安全功能。
如果制造商扩展他们的工具集以支持数据处理和决策过程，则可以更有效地处理这些信息。特别是，他们可以通过AI和机器学习算法找到一个流行的解决方案。人工智能系统可以根据可用的案例研究和数据分析，推荐新的系统特定标准。
机器学习通过分析大量数据发现隐藏的相关性，从而发现使用传统统计工具不容易看到的潜在模式和趋势。人们可以从这些关系中找到一个抽象的模型，并进行实验来确定模型的运行。设计师和工程师可以依靠智能系统来指导设计，从而确保使用最好的方法和满足客户需要的解决方案。
人工智能对于消除可能阻碍决策的偏见至关重要。因为记忆是大脑决策的重要组成部分，专家对过去经验的理解会有偏差，从而影响他们应对新情况的判断。专家也可能没有意识到关键信息的缺乏，或者在决策过程开始时犯了从终端解决方案开始的错误。机器学习算法减少了偏差，因为它们使用有监督的训练集或无监督的起点来寻找模式，以帮助解决当前和实际数据中的过程中的特定问题。
未来的工厂将使用人工智能和移动机器人来提高质量、灵活性、效率和可追溯性。
数据驱动的挑战
介绍人工智能工业设备背后的驱动力是当今制造工厂中与安全相关的大量信息盈余。那里的数据如此之多，即使是有经验的工人也很难学会并记住所有的数据，更不用说刚刚步入制造业的初级员工了。通过让机器自我学习，制造企业可以使用强大的风险降低工具。这些工具可以在不断变化的环境中提供与安全要求相关的短期和长期数据。
今天，安全解决方案中应用的一切都是基于工程师、运营商和制造商过去的经验。从这个意义上说，人工智能也没什么不同。无论是人还是算法，一开始都不了解具体的应用情况。工业安全知识，我们所有人都必须利用过去的点点滴滴的经验来建立联系，并将其应用于新的情况。我们需要知道什么可行，什么不可行，然后用这些知识来做未来的决定。AI也是这样工作的。