Роботи-колаборанти з можливостями штучного інтелекту: Людський шлях до автоматизації виробництва

Переваги впровадження робототехніки у виробництві очевидні, оскільки підприємства можуть підвищити ефективність та безпеку. Однак, прийняття рішення про впровадження все ще є викликом для керівників. Складні виробничі процеси можуть створити нові та непередбачувані проблеми при автоматизації, але замість того, щоб приховувати проблеми під шаром спеціального обладнання та жорстко закодованих систем, робота-колаборанти з можливостями штучного інтелекту, що працюють у тандемі з людськими працівниками, можуть надати більш економічне рішення.

Колаборативна перевага: Де штучний інтелект зустрічається з людською інтуїцією

Глобальний ринок роботів-колаборантів переживає експлозивний рост, з прогнозами продажів у розмірі 735 тисяч одиниць до 2025 року. Цей бум викликаний тим, що найбільш ефективні та успішні реалізації автоматизації – це ті, які підвищують людські можливості, а не замінюють їх.

Традиційні промислові роботи вимагають безпекових бар’єрів та великих інвестицій, тоді як роботи-колаборанти, або “коботи” в короткому вигляді, призначені для спільної роботи з людьми над подібними завданнями. Їхня простота використання та здатність навчатися у людей дозволяють швидко впроваджувати їх у існуючі операції, а останні досягнення в галузі штучного інтелекту відкривають багато нових можливостей для програмування, розгортання та взаємодії з ними.

Старомодна робототехніка вимагає потужної служби підтримки на місці, але цей підхід є недоцільним для більшості малих та середніх підприємств, які вже стикаються з значним дефіцитом фахівців та борються за привабливість і утримання талантів з навичками автоматизації. Перехід до систем, керованих штучним інтелектом, закриває цю прогалину. З допомогою природної мови та інтуїтивної “навчання за示анням” ви можете просто провести робота по виробничій площі, показуючи йому завдання. Потреба у спеціальному програмуванні ліквідується, а разом з нею – основна бар’єр для впровадження.

Безпека перш за все: Як роботи-колаборанти, керовані штучним інтелектом, дійсно зменшують травматизм на робочому місці

Безпека є першочерговим у будь-якому виробничому середовищі, незалежно від того, чи працюють працівники з важкими матеріалами на виробничій площі, чи просто організовують запаси на складі. Травми означають простій, а простій означає втрачені доходи. З вдосконаленнями у сфері технологій виявлення та розпізнавання об’єктів роботи-колаборанти, керовані штучним інтелектом, можуть дати працівникам спокій.

Перевага у безпеці походить з декількох факторів:

Розширена система виявлення зіткнень: Роботи-колаборанти створені з функціями та можливостями, які дозволяють їм безпечно взаємодіяти з людськими операторами, включаючи моніторинг швидкості та відстані (SSM) для запобігання зіткнень, а також обмеження потужності та сили (PFL) для пом’якшення наслідків травм після зіткнень.

Автоматизація небезпечних завдань: У випадках, коли робота-колаборант, керований штучним інтелектом, бере на себе повторюване завдання від людського оператора, ризик травми повністю ліквідується. Небезпечні, повторювані завдання мають найбільший ризик для більшості працівників на виробничій площі, і є прикладом роботи, результат якої не вигідний від участі людини.

Функція реального часу для спостереження за довкіллям: Дослідження покращили сенсорні технології для кращого виявлення людей та спостереження за довкіллям, зменшуючи ймовірність аварій та роблячи роботи-колаборанти, керовані штучним інтелектом, ще більш чутливими до присутності людини.

Масштабованість без складності: Розширення стратегії автоматизації

Штучний інтелект також робить можливим для роботів-колаборантів бути практично необмежено масштабованими. У випадку з роботами, що перевозять матеріали з одного місця до іншого на великій території, кількість необхідних одиниць зростає прямо пропорційно до попиту. Коли бізнес зростає, нові роботи можуть бути додані за порівняно скромну ціну порівняно з повномасштабною роботизацією.

Ця масштабованість проявляється у декількох аспектах:

Гнучкість завдань: Одна робота-колаборант може служити декільком цілям та виконувати завдання різної складності залежно від потреб компанії. Багато таких роботів можуть бути оснащені аксесуарами чи інструментами, які дозволяють швидко перепрофілювати їх.

Швидкість розгортання: Переобладнання заводу для повномасштабної автоматизації могло б тривати місяцями або навіть роками, з великими витратами на переобладнання та встановлення нових джерел живлення. Роботи-колаборанти, керовані штучним інтелектом, можуть бути додані до виробничого процесу та почати приносити прибуток уже через тижні або раніше.

Ефект мережі: Організації, які не можуть або не бажають змінювати свої процеси, можуть впровадити одну роботу-колаборанта та з часом розширити до декількох одиниць у природному порядку, який пропонує нижчу криву навчання.

Крім того, роботи-колаборанти зазвичай компактні за розміром, що робить їх хорошим вибором для заводських планів з вузькими проходами та швидко змінюваними планами виробництва. Ця адаптивність є важливою у США, де виробничий ландшафт переважно “коричневий” – заповнений існуючими, старими заводами, які не були спроектовані з урахуванням автоматизації. На відміну від “зелених проектів” в інших країнах, де заводи будуються з нуля, автоматизація “коричневих” заводів вимагає рішень, які можуть інтегруватися в існуючі, часто різноманітні плани без дорогого переобладнання. З їхнім компактним розміром та можливістю працювати з існуючими активами та інфраструктурою, роботи-колаборанти, керовані штучним інтелектом, унікально підходять для подолання цієї основної проблеми, роблячи автоматизацію доступною без повної переробки операцій.

Практичні застосування: Де роботи-колаборанти з штучним інтелектом демонструють свої можливості

Роботи-колаборанти з штучним інтелектом працюють найкраще, коли вони виконують завдання, які люди не можуть або не хочуть виконувати. Завдання, які вимагають екстремальної точності чи інтенсивної повторюваності, є як стресовими, так і потенційно болісними, а людська помилка може відкинути виробництво назад. Вони найчастіше асоціюються з виробничими завданнями, такими як збіркові лінії або обробка матеріалів, але можуть також підвищити ефективність компанії іншими способами:

Виробництво електроніки: Сегмент електроніки очікується реєструватиме найшвидший темп зростання з 2025 по 2030 рік, обумовлений зростанням складності процесів виробництва електроніки, які вимагають високої точності та повторюваності.

Підтримка у сфері охорони здоров’я: Роботи-колаборанти з вдосконаленим штучним інтелектом розглядаються для допомоги медичним працівникам у догляді за пацієнтами. Відносно буденні завдання, такі як доставка ліків та допомога у реабілітаційних вправах, є очевидними можливостями для роботів-колаборантів.

Логістика та складування: Використання робототехніки у ланцюгах поставок означає, що матеріали доходять до місця призначення швидше та, завдяки штучному інтелекту, з більшим ступенем точності. Це також область, де люди та роботи можуть швидко та легко співпрацювати, виконуючи подібні завдання, під час яких люди забезпечують керівництво.

Огляд у майбутнє: Майбутнє співробітництва людини та робота

Роботи-колаборанти з можливостями штучного інтелекту представляють яскраве майбутнє автоматизації виробництва. Майбутнє роботів-колаборантів обіцяє бути перспективним, з їхньою роллю, яка продовжить розширюватися у галузях, таких як сільське господарство, охорона здоров’я та логістика. І оскільки технології штучного інтелекту та машинного навчання продовжують розвиватися, саме роботи-колаборанти будуть найбільше вигравати від підвищення інтелекту та автономності.

Оглядаючи майбутнє, ми не можемо точно передбачити, які нові можливості будуть розроблені чи в який термін вони з’являться. Однак дослідники та лідери галузі активно висловлюють бажання, щоб штучний інтелект міг вивчати безпосередньо у людей більш природним способом, зберігаючи інструкції та навіть запитуючи, коли вони не впевнені у тому, що потрібно робити.

Поняття візуальної мови та обробки природної мови є великою справою як для штучного інтелекту, так і для роботів-колаборантів, оскільки вони дозволяють людям без технічних знань чи досвіду програмування взаємодіяти з цими системами з мінімальними затримками.

З практичної сторони, роботи-колаборанти, керовані штучним інтелектом, які можуть передбачати свої власні потреби у обслуговуванні та легко пояснювати, чого їм потрібно та коли, зроблять обслуговування простішим, ніж будь-коли. Пairs з доступом до інтернету, флот автономних роботів навіть може замовити запчастини для ремонту заздалегідь, забезпечуючи мінімальний простій.

Майбутнє виробництва не є протистоянням людини та машини; це колаборативне партнерство. Пairs інноваційності кваліфікованих працівників з розумними, адаптивними машинами, ми можемо вирішити кризу праці та розблокувати повний потенціал наших найважливіших виробників. Цей людський шлях до автоматизації – це те, як ми побудуємо більш стійке, конкурентоспроможне та продуктивне промислове майбутнє для всіх.