Volgens veel schattingen zouden robots tegen 20 maar liefst 25-2030% van de huidige banen kunnen vervangen, of in totaal 40 miljoen verplaatsingen. Industrie na industrie wordt binnengevallen terwijl roze slips vliegen. ⁃ TN-editor
AMP Robotics, een bedrijf voor kunstmatige intelligentie en robotica dat de recyclingindustrie automatiseert, heeft nieuwe prullenbakrobots uitgerold voor recyclingcentra die talloze laaggeschoolde banen zullen vervangen, meldde de WSJ.
Single Stream Recyclers (SSR) in Sarasota, Florida, dat 350 ton afval per dag verwerkt, zei vorige week dat het acht AMP-afvalverzamelrobots zou toevoegen aan zijn al zes. “Robots zijn de toekomst van de recyclingindustrie. Onze investering met AMP is van vitaal belang voor ons doel om de meest efficiënte recyclingoperatie te creëren die mogelijk is, terwijl we tegelijkertijd grondstoffen van de hoogste waarde produceren voor wederverkoop, ”zei John Hansen mede-eigenaar van SSR.
AMP-robots zijn productiever dan mensen, kunnen afval nauwkeuriger en sneller sorteren en zullen de komende jaren de meeste menselijke sorteeropdrachten in de SSR-faciliteit in Florida elimineren.
“AMP's robots zijn zeer betrouwbaar en kan consequent 70-80 items per minuut kiezen als nodig is, twee keer zo snel als menselijk mogelijk en met grotere nauwkeurigheid. Dit zal ons helpen de kosten te verlagen, vervuiling te verwijderen, de zuiverheid van onze commodity-balen te vergroten, afval van de stortplaats af te leiden en de algehele recyclingpercentages te verhogen ”, aldus Eric Konik, mede-eigenaar van SSR.
Hanson zei: "Het is 95 graden, het zijn [menselijke sorteerders] die op een platform staan en sorteren", eraan toevoegend dat AMP-robots "Twee keer zo snel en ze maken geen fouten."
Kerry Sandford, een senior consultant bij Resource Recycling Systems in Ann Arbor, Michigan, vertelde het dagboek dat minder dan 5% van de residentiële recyclingcentra in Noord-Amerika geautomatiseerd is.
AMP-robots worden bestuurd door het AMP Neuron AI-platform om taken uit te voeren. AMP Neuron gebruikt camera's en machine learning om verschillende kleuren, structuren, vormen, maten en patronen te identificeren om materiaaleigenschappen te identificeren.
De robots zijn getraind om waterflessen, bierblikjes, melkkannen, voedseldozen en andere items eruit te halen - of ze nu intact, gedeukt of geplet zijn.
Met behulp van computer vision scannen sensoren het afval op een transportband om materialen te detecteren. De robot gebruikt een zuignap die de recyclebare materialen in de juiste bak kan gooien door omgekeerde luchtdruk uit te blazen.
wpDiscuz