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.

Традиційна робототехніка потребує потужної служби підтримки на місці, але для більшості малих і середніх підприємств це непрактично: вони вже відчувають гострий дефіцит фахівців і насилу залучають та утримують працівників із навичками автоматизації. Системи на основі ШІ допомагають усунути цю прогалину. Завдяки природній мові та інтуїтивному «навчанню демонстрацією» робота можна просто провести виробничим майданчиком, показуючи йому завдання. Потреба у спеціалізованому програмуванні зникає, а разом із нею — одна з головних перешкод 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.