Cercano inoltre di integrare una certa obsolescenza tecnologica nel ciclo di vita dei loro prodotti. Alcuni offrono anche finanziamenti, direttamente o in collaborazione con un istituto finanziario, per aiutare i potenziali clienti a superare l'ostacolo del costo iniziale.

Molti fornitori tradizionali di robot corrispondono alla descrizione sopra riportata. Gli integratori spesso installano una soluzione robotica o automatizzata e forniscono assistenza tecnica post-vendita. Rendono difficile l'integrazione di robot della concorrenza con le loro soluzioni e offrono aggiornamenti hardware e software regolari.

Tuttavia, le nuove aziende di robotica emergenti non si adattano perfettamente a questa descrizione. Anzi, stanno sfidando le norme consolidate. A volte per scelta, a volte per necessità. La tendenza verso modelli alternativi è evidente in tutti i settori in cui la robotica di nuova generazione cerca di avere un impatto. Tra questi figurano la vendita al dettaglio, l'agricoltura, la logistica, le consegne, la sicurezza, le pulizie, i trasporti e molti altri.

Nei paragrafi successivi, descriviamo alcune tendenze e unità in ciascun settore. Per un quadro completo, si veda IDTechEx Research New Robotics and Drones 2018-2038: Technologies, Forecasts, and Players. Questo rapporto è unico per la sua profondità e ampiezza. Copre sia le applicazioni esistenti che quelle emergenti. Infatti, fornisce previsioni ventennali in termini di valore e numero di unità per 46 categorie, offrendo un quadro completo e quantitativo di questa importante trasformazione.

Agricoltura

I robot autonomi possono fornire potatura di precisione automatizzata. L'impiego di robot intelligenti può anche fornire irrorazione o potatura di precisione. I costi iniziali delle macchine o delle flotte sono spesso elevati. Anche il rischio tecnologico per gli utenti finali è elevato. Gli utenti temono spesso la necessità di operatori specializzati e tecnici per la riparazione. Temono che la tecnologia non sia stata testata a fondo, soprattutto in un ambiente agricolo. Temono che la tecnologia possa evolversi rapidamente, esponendoli a seri rischi di obsolescenza. Fondamentalmente, necessitano di servizi stagionali e sono abituati a pagare salari piuttosto che effettuare investimenti di capitale significativi in ​​macchine con bassi tassi di utilizzo.

Per affrontare queste sfide, molte aziende si stanno posizionando come fornitori di RaaS (Railway as a Service) robotico. In sostanza, diventano fornitori di servizi di taglio dell'erba. Gestiscono o monitorano le proprie macchine. Addebitano al cliente un costo per acro, una metrica con cui probabilmente ha familiarità. Si assumono il rischio tecnologico. Fondamentale è il fatto che sottopongono i loro robot a un'ampia pratica sul campo, avendo così l'opportunità di raccogliere dati e feedback. Questo è importante perché la progettazione di questi prodotti e servizi è ancora in evoluzione, con molte altre iterazioni previste.

Questo posizionamento modifica la natura del loro business. Le aziende necessitano di ulteriore capitale circolante e personale per assorbire i costi dei servizi e offrire una rete di servizi sufficientemente ampia. Non possono semplicemente espandersi per bilanciare il flusso di cassa. È qui che le partnership diventano importanti. Ed è anche qui che gli investimenti iniziali di capitale per le startup diventano una necessità, poiché la maggior parte opererà in perdita significativa durante i primi anni di attività.

Con il tempo e la maturità tecnologica, il modello potrebbe tornare a una configurazione tradizionale, oppure no? Questo è un dibattito in corso, poiché anche i produttori tradizionali di macchinari agricoli pesanti dovranno adattare i propri modelli. Ciò è inevitabile, perché man mano che i veicoli diventano più autonomi nella navigazione e nello svolgimento delle attività, la macchina stessa diventa fornitore di servizi, sfumando il confine tra vendita di attrezzature ed erogazione di assistenza. L'intera catena del valore dovrà adeguarsi? E anche i distributori dovranno trovare la propria nicchia per trasformare il supporto tecnico in operazioni robotizzate a distanza a tutti gli effetti? Per ulteriori informazioni, consultare il report IDTechEx "New Robotics and Drones 2018-2038: Technologies, Forecasts, Players".

Questo rapporto si concentra su tutti gli aspetti della robotica mobile nella movimentazione dei materiali e nella logistica. In particolare, prendiamo in considerazione i seguenti elementi: veicoli a guida automatica (AGV e AGC); veicoli e carrelli/unità mobili autonomi; robot mobili per il prelievo; robot terrestri (droidi) e droni per le consegne dell'ultimo miglio; e camion e furgoni leggeri autonomi (automazione di livello 4 e livello 5).

Consegna dell'ultimo miglio

In tutto il mondo, stanno emergendo numerosi piccoli robot per affrontare le sfide di produttività della fase finale del processo di consegna: l'"ultimo miglio". Questi robot piccoli e lenti consegnano autonomamente piccoli carichi a destinazione. A livello di singolo apparecchio, sono altamente improduttivi. Tuttavia, a livello di flotta numerosa, senza un sistema di gestione del sovraccarico, possono diventare produttivi e commercialmente redditizi.

In questo contesto sono emersi due modelli di business. Alcuni seguono l'approccio tradizionale, cercando di vendere i propri robot. Altri si posizionano come aziende di consegna, con personale composto principalmente da robot autonomi. Quest'ultimo modello viene adottato per diverse valide ragioni. Si prevede che in futuro l'hardware diventerà modulare, standardizzato e altamente commercializzato, seguendo essenzialmente lo stesso percorso dei droni per uso consumer. Competere in questo tipo di mercato non sarà facile per le startup, soprattutto per quelle con sede in California e in altri centri economici simili.

Fondamentalmente, le aziende di robotica necessitano anche di dati di prova. Questo perché dovranno perfezionare i loro algoritmi di consegna e navigazione per poter un giorno gestire grandi flotte in ambienti complessi con unità ad alta velocità. Il ciclo dei dati si interromperebbe se si limitassero a vendere una macchina e ad andarsene. L'acquisizione dei dati è una parte fondamentale del miglioramento del prodotto, senza la quale l'azienda rischierebbe di ristagnare. Inoltre, aprirà le porte all'offerta di servizi analitici ad alto valore aggiunto.

La tecnologia è ancora immatura. Pertanto, richiederà un monitoraggio costante e probabilmente interventi manuali regolari per la risoluzione dei problemi. Di conseguenza, la maggior parte degli operatori sarà costretta, come minimo, ad aggiungere alla propria attività un solido servizio di assistenza attivo 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

Logistica

Stanno emergendo aziende di robotica specializzate nel prelievo robotizzato autonomo. Questi robot combinano la mobilità autonoma con la capacità di prelievo autonomo. Anche
in questo caso, le aziende si presentano spesso come fornitori di servizi, addebitando un canone di abbonamento mensile o una tariffa a prelievo. Anche in questo caso, le aziende di robotica necessitano di dati. I loro algoritmi di prelievo si basano sul deep learning e, pertanto, senza dati di addestramento, lo sviluppo del loro prodotto rischia di bloccarsi. Ciò sarebbe molto pericoloso per le loro prospettive commerciali, poiché l'attuale generazione di robot riesce a prelevare lentamente oggetti noti con forme regolari in ambienti semplici. Il futuro, tuttavia, risiede nel prelievo rapido di oggetti nuovi con forme casuali in ambienti complessi. Per colmare questo divario di competenze, i dati saranno indispensabili. Anche gli utenti avranno bisogno di supporto continuo. Anche loro, inoltre, preferiranno non assumersi il rischio tecnologico, soprattutto perché la tecnologia, sia hardware che software, è in rapida evoluzione.

Sicurezza

Sono in fase di sviluppo robot mobili autonomi per svolgere una varietà di compiti legati alla sicurezza. Questi robot sono progettati per operare in ambienti interni, esterni e persino su terreni accidentati. Si tratta essenzialmente di sensori su ruote. Alcune versioni possono integrare più di 50 sensori, generando quasi 100 terabyte di dati all'anno per ogni macchina. Questi robot possono essere impiegati ovunque siano necessarie sicurezza e sorveglianza.

Anche in questo caso, le aziende non sempre adottano un modello di vendita tradizionale delle apparecchiature. È frequente optare per un modello in abbonamento che offra ai clienti l'accesso alla macchina, all'interfaccia, al piano dati, all'assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e così via. Anche in questo caso, tali accordi possono essere reciprocamente vantaggiosi. I fornitori manterranno quel ciclo di dati cruciale nei loro modelli di business, consentendo loro di migliorare i propri prodotti, ad esempio offrendo algoritmi specializzati in grado di rilevare, riconoscere e analizzare situazioni specifiche, dal riconoscimento delle targhe al rilevamento di fughe di gas pericolose in un'area industriale. Anche i clienti accoglieranno favorevolmente questa soluzione, in quanto più vicina a una soluzione definitiva e più facile da testare, consentendo loro di sperimentare la tecnologia e le nuove modalità di lavoro che essa potrebbe rendere possibili.

particolare
, vengono offerti essenzialmente come strumenti automatizzati di acquisizione dati, in grado di raccogliere informazioni sugli articoli sugli scaffali con maggiore velocità e precisione rispetto agli esseri umani.

In questo contesto, le aziende si posizionano come fornitori di soluzioni complete. Ciò offre numerosi vantaggi. Questo scenario futuro mette alla prova il loro modello di business, in contrapposizione alla standardizzazione dell'hardware. Possono accumulare conoscenze e dati difficili da ottenere e replicare, che potranno poi utilizzare per supportare i loro servizi di analisi dati a valore aggiunto. I loro clienti saranno inoltre interessati a una soluzione completa e non a qualche altra tecnologia non correlata, alla ricerca di un problema da risolvere. In definitiva, ciò che interessa loro è l'impatto sul risultato finale, che si tratti di una maggiore disponibilità di magazzino, un migliore posizionamento sugli scaffali o una riduzione delle scorte. Pertanto, i modelli incentrati sui dati e orientati ai servizi possono rappresentare una soluzione vantaggiosa per entrambe le parti.

Questo spostamento verso modelli di business non tradizionali permea tutti i settori. Sta accadendo persino nell'industria automobilistica, dove la maggiore mobilità sta alimentando seri dibattiti sul futuro della mobilità e sul ruolo delle flotte di taxi autonomi e delle infrastrutture condivise. Nel complesso, anche se i modelli di business non verranno radicalmente ridefiniti, il ventaglio dei benefici all'interno della catena del valore si riequilibrerà. Ciò cambierà i vincitori e i perdenti e richiederà a tutti i partecipanti di iniziare a guardare avanti e a pianificare fin da ora.

Autore: Dott.ssa Khasha Ghaffarzadeh, Direttrice della ricerca, IDTechEx